演示如何通过单个MCP服务器为AutoGen、Semantic Kernel和Microsoft Agent Framework三种不同的AI编排框架提供统一工具接口。
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演示如何通过单个MCP服务器为AutoGen、Semantic Kernel和Microsoft Agent Framework三种不同的AI编排框架提供统一工具接口。
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一个从零开始构建Model Context Protocol(MCP)的教程,涵盖从基础JSON-RPC到官方SDK集成的全过程。
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uv run python <module>/exercise/<file>.py
一个端到端的资源库,用于学习、构建和生产化模型上下文协议(MCP)服务器,涵盖从基础到高级的实战项目。
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pip install uv
MCP网关是一个反向代理和管理层,用于Model Context Protocol (MCP)服务器,支持在Kubernetes环境中进行可扩展的、会话感知的路由、授权和生命周期管理。
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docker run -d -p 5000:5000 --name registry registry:2.7
PlanGate是一个MCP兼容的网关,通过多步会话语义对齐准入决策,减少多步LLM代理工作负载中的治理引起的级联计算浪费。
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pip install -r mcp_server/requirements.txt
MCP(模型上下文协议)是一个允许AI模型通过标准化接口调用外部工具(如数据库查询、API调用、数学计算等)的通信框架,支持多种传输协议和实时数据流。
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MCP Gateway是一个用于Model Context Protocol (MCP)服务器的反向代理和管理层,支持在Kubernetes环境中进行可扩展的、会话感知的路由、授权和生命周期管理。
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一个两阶段工作流系统,自动从规范或文档中发现API端点,并生成符合JSON Schema Draft-07的MCP工具定义。
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uv run python main.py --help
一个遵循SOLID原则和依赖注入的MCP协议服务器,用于操作Google文档。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Model Context Protocol的领域驱动MCP服务器,通过REST API提供GEN NX结构工程功能,支持动态工具生成和子服务器组织。
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pip install -e .
多LLM驱动的MCP服务器,从Google Business Profile和Yelp获取评论,生成可配置语气/风格的AI回复,安排发布并跟踪参与度指标。
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pip install -r requirements.txt

mcp-greeting-server
一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器,提供多语言、时区感知的智能问候服务,支持个性化设置。
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npx mcp-greeting-server
该PoC项目验证了如何通过gRPC原生实现模型上下文协议(MCP),支持实时流式工具交互,并采用mTLS和JWT实现企业级安全。
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python3 -m venv .venv
一个包含三个项目的黑客马拉松计划,涵盖社交媒体自动化AI、开发者工作流服务器和本地PC控制AI代理,旨在赢得奖金。
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一个基于LangGraph和Gemini AI的AI代理系统,提供GitHub仓库分析和依赖扫描功能,支持实时流式响应和自定义MCP工具扩展。
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pip install -e .
一个完整的AI驱动的支持票务处理系统,具备多代理编排、多模态LLM支持和可观察性功能,适用于工作坊和教育场景。
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python -m venv .venv
mcpheroctl是一个命令行工具,用于通过向导管道创建、管理和部署MCP服务器,支持人工使用和AI代理工作流。
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uv run mcpheroctl --help
一个基于MCP协议的多代理历史问答系统,通过动态路由用户查询到特定领域的代理服务器,提供印度历史和欧洲历史的问答服务。
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python -m servers.indian_history.server

@gdimaki-ai/mcp-webview-host
MCP Webview Host是一个基于网页的聊天应用,支持与Ollama LLMs连接,并允许MCP服务器显示交互式HTML表单、可视化图表和自定义UI组件。
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npx @gdimaki-ai/mcp-webview-host
一个集成Ollama LLM和模型上下文协议(MCP)的Python后端服务,通过WebSocket为React前端提供实时流式响应。
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