MCP模块化架构是一个基于模型上下文协议(MCP)的生产就绪参考实现,采用分层架构设计,适用于AI代理系统的开发和扩展。
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python -m venv venv
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一个独立的模型上下文协议(MCP)服务器,为AI代理和聊天应用提供MongoDB数据库访问功能,支持查询、插入、更新、删除和聚合操作。
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pip install fastapi uvicorn pymongo pydantic
MCP Monitor是一个全栈监控平台,提供对MCP服务器的实时洞察、指标收集和日志聚合功能。
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pip install httpx
一个基于模型上下文协议(MCP)的多代理AI系统,用于智能管理任务、日程和笔记,支持多代理协作和模块化设计。
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pip install -r requirements.txt
一个基于CrewAI构建的复杂多代理研究系统,结合模型上下文协议(MCP)和智能网络搜索能力,通过三个专业代理进行全面的研究、分析和内容生成。
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pip install uv
一个模块化的模型上下文协议(MCP)项目,展示单个AI客户端如何连接到多个独立服务器,包括算术计算、天气查询、货币转换和LLM集成。
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python client.py
基于模型上下文协议(MCP)的智能、可扩展AI代理,通过自然语言理解协调多个工具,适用于企业级对话AI系统。
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python -m venv .venv
一个基于Model Context Protocol (MCP)的生产就绪服务器,提供HTTP API集成和SQL Server数据库操作的强大工具,适用于需要通过AI代理和自动化系统进行安全、类型安全数据访问的企业应用。
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docker run -e "ACCEPT_EULA=Y" \
一个MCP协议的服务器,用于从MongoDB数据库中获取新闻文章,支持自然语言查询和灵活过滤。
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pip install -r requirements.txt

semantic-release
一个基于Node.js的服务器实现,用于处理工具请求并通过API调用与NLX应用程序通信。
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npx semantic-release --no-ci
一个生产就绪的代理AI系统,通过模型上下文协议(MCP)将Notion工作区管理与Microsoft AutoGen多代理框架集成。
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uv run main.py
提供MCP协议的客户端和服务端实现,包括基础及带OAuth认证的HTTP版本,用于演示工具调用和授权流程。
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docker run -p 127.0.0.1:8080:8080 \
MCP Observatory提供了一个两阶段执行模式的高风险工具调用框架,包括提案和提交阶段,确保操作的安全性和确定性。
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python -m mcp_observatory.demo.run_demo
MCP转OpenAPI代理增强版是一款提供配置分析、智能路由和性能基准测试的工具,用于将模型上下文协议服务器桥接到REST API端点。
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pip install -e . # Install original mcpo
该项目展示了如何将本地LLM(Ollama)与Model Context Protocol(MCP)服务器集成,以增强AI功能,包括工具调用和实时数据处理。
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pip install "mcp[cli]" openai
一个基于Google Gemini 2.5 Flash模型的多代理系统,通过Model Context Protocol (MCP)服务器提供天气查询和计算功能。
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python -m venv venv
MCP Optimization是一个用于MCP-enabled LLM工作流的工具路由优化应用,提供基线管道和优化管道的对比分析,以减少不必要的工具调用并提升效率。
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pip install -r requirements.txt
集成Langflow和Python的模型上下文协议(MCP)服务器,提供计算器、利息计算、天气查询等功能。
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python -m venv venv
一个面向客户的PoC框架,用于演示MCP风格的控制平面,支持多任务和多代理协作,同时保障机密实现细节的隐私。
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python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
通过MCP协议集成多个Claude Code实例,由Orchestrator Agent管理Planning、Implementation、Testing等子代理的系统。
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docker run -d --name redis-orchestration -p 6379:6379 redis:7.2-alpine