微软Agentic AI框架和MCP协议SDK的演示项目,展示其核心功能和工作流程。
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微软Agentic AI框架和MCP协议SDK的演示项目,展示其核心功能和工作流程。
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MikeYe MCP端点是MikeYe生态系统的原始身份层,提供结构化发现、能力定义和模块化数据集,使AI代理能够解释MikeYe创建的战略框架、学说和生态系统架构。
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企业级AI代理编排平台,支持多提供商LLM、对话记忆、角色系统和工具集成。
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一个轻量级的MCP协议服务器,提供天气查询、计算器、货币转换、时区处理和单位转换等实用工具。
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一个基于多代理AI系统的虚假信息检测工具,通过多源验证和交互式评估UI分析内容、提取声明、检查声明可信度,并返回带有可信度评分和风险等级的解释性裁决。
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missiond是一个多代理编排系统,能够从单个Claude Code会话中生成、控制和协调多个Claude Code实例,适用于任务分发、知识管理和终端会话控制等场景。
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基于Mistral AI和MCP协议构建的实时多人问答游戏,支持AI动态生成问题并通过MCP服务器与AI助手交互。
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Model Context Protocol (MCP) 是一种用于集成AI代理和开发工具的协议,支持与GitHub Copilot和Amazon Q Developer CLI等工具的交互。
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一个用于处理和操作美国职业棒球大联盟(MLB)数据的模型上下文协议(MCP)服务器。
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一个用Go编写的模型上下文协议(MCP)服务器集合,作为AI代理专用工具的中心枢纽。
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Mnemosyne是一个轻量级多代理基础设施,提供消息队列、状态持久化和代理注册功能,适用于多代理系统的协调与管理。
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一个连接移动应用开发与AI代理的MCP服务器,专注于Cordova/PhoneGap工作流,基于实际开发经验构建。
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模型上下文协议(MCP)是一个开放的协议,旨在实现LLM应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。它为LLM提供了连接所需上下文的标准化方式,适用于构建AI驱动的IDE、增强聊天界面或创建自定义AI工作流等场景。
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一个使用model_parser_mcp工具的Python AI代理,用于解析模型并运行在特定环境中。
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一个使用模型上下文协议(MCP)与Google Gemini AI和Twitter API集成的简单客户端-服务器应用程序。
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基于Babashka构建的Model Context Protocol服务器框架,支持零JVM启动时间。
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一个基于Bun和TypeScript的最小化模型上下文协议(MCP)服务器,支持本地测试、动态工具加载和严格类型检查。
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一个提供沙盒化、工具限制访问的MCP服务器,用于隔离开发环境和敏感数据,支持AI代理社交网络Moltbook的交互。
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一个用于查询Monad测试网上MON代币余额的MCP服务器工具。
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Monarch MCP服务器用于暴露Monarch的mcp服务,确保Monarch运行并生成server.json文件。
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