用于MCP服务器和客户端的C语言开发工具包,支持跨平台构建。
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用于MCP服务器和客户端的C语言开发工具包,支持跨平台构建。
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一个用于模拟工作流和任务自动化的工具,支持API模拟和代理服务。
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文档描述了如何设置一个运行AI代理并连接到远程MCP服务器的GKE集群,以及如何配置Envoy网关。
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Model Context Protocol (MCP) 是一个标准化协议,用于AI代理动态发现和使用外部工具,支持离线操作和自动工具发现。
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python test_client_simple.py
一个端到端的自动化工作流,从Figma设计获取到代码生成,再到SonarQube分析、质量门验证,最后创建GitHub PR,提供全流程的可观测性。
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python3 -m venv .venv
一个展示MCP(模型上下文协议)如何连接业务应用与AI代理的演示项目,支持数据学习和安全操作。
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pip install streamlit
一个使用模型上下文协议(MCP)、LangChain和自定义LLM集成(ChatMMC)的多步骤工具编排系统,能够自动规划和执行多步骤工作流程。
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pip install fastmcp langchain-openai python-dotenv uvicorn fastapi streamlit requests
一个基于多模型控制程序(MCPs)的代理驱动设计转代码工作流,用于将设计工件转换为代码并协调Notion、Figma和Playwright之间的任务。
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一个生产级的模型上下文协议(MCP)服务器,可将任何LLM客户端转变为功能齐全的Power BI Desktop助手,支持DAX编写、可视化调试、TMDL编辑、PBIP报告编写等功能。
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python -m venv venv
MCP奇偶联赛是一个多代理自主游戏系统,代理通过模型上下文协议(MCP)进行通信,参与奇偶猜测游戏的联赛管理。
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python3 -c "import mcp_even_odd_league; print(f'Package installed: v{mcp_even_odd_league.__v...
用于Model Context Protocol (MCP)的Elixir SDK,提供客户端和服务器实现,支持stdio和Streamable HTTP传输,用于集成LLM应用与外部数据源和工具。
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一个包含MCP客户端与示例MCP Server的学习型仓库,用于通过MCP协议与外部工具交互,并利用Azure OpenAI的Chat Completions功能进行函数调用。
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一个基于Python的MCP服务器,提供网页搜索和Google表格数据追加功能,适用于自动化AI工作流。
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python3 -m venv .venv
智能中介系统,管理多个MCP(模型上下文协议)服务器,支持工具组合的AI代理。
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pip install -e .
基于AI的卡片式工作流自动化引擎,无需编码即可连接应用并自动化任务。
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通过嵌入MCP协议服务器,使AI助手能够访问Flutter应用的语义树和错误上下文,实现本地化AI辅助调试。
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将Remote-MCP服务器集成到Azure AI代理中,实现远程配置和管理。
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一个通过本地网络为Ollama模型提供可调用工具的MCP服务器,支持OpenWebUI集成和结构化日志记录。
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一个专为AI代理设计的经典多用户地下城游戏引擎,通过模型上下文协议(MCP)实现动态地下城生成、角色扮演机制和战斗系统。
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一个无需人工干预的四层自愈AI代理平台,通过可观察、可恢复和可治理的架构实现安全,适用于实时上下文感知的游戏和自动化任务。
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