一个基于MCP协议的服务器实现,用于快速创建和管理API资源与工具。
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python -m venv venv
一个基于MCP协议的服务器实现,用于快速创建和管理API资源与工具。
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python -m venv venv
一个完整的MCP授权规范实现,包含动态客户端注册和OAuth 2.0流程,用于动态、可扩展地访问企业工具和数据集。
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npx tsx src/demo-tools.ts <your-access-token>
一个Python实现的模型上下文协议(MCP),包含服务器和客户端应用,支持远程工具调用、资源访问和提示模板生成。
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pip install mcp-server mcp-client
一个使用FastMCP构建支持流式HTTP传输的MCP服务器的完整示例,展示工具调用、资源访问和提示生成功能。
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pip install -r requirements.txt
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
一个完整的Python实现的模型上下文协议(MCP),提供服务器和客户端组件,用于构建AI集成应用。
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pip install -e ".[dev]"
用于构建和连接MCP服务器的Python实现,提供标准化LLM交互协议。
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pip install "mcp[cli]"

@modelcontextprotocol/inspector
一个基于TypeScript实现的完整Model Context Protocol (MCP)服务器,提供与大型语言模型集成的资源、工具和提示模板。
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npx @modelcontextprotocol/inspector node build/server.js
Mem0 MCP服务器是一个基于模型上下文协议的服务器,旨在促进模型与外部工具或资源之间的无缝通信和交互。
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pip install uv
一个基于MCP协议和A2A通信的生产级多智能体客服系统,实现协议合规的智能体间通信和任务协调。
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python3 -m venv venv

@modelcontextprotocol/server-memory
该仓库是[模型上下文协议](https://modelcontextprotocol.io/) (MCP)的参考实现集合,以及社区构建的服务器和额外资源的引用。这些服务器展示了MCP的多功能性和可扩展性,演示了如何为大型语言模型(LLMs)提供安全、受控的工具和数据源访问。每个MCP服务器都使用[Typescript MCP SDK](https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk)或[Python MCP SDK](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk)实现。
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npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
MCP服务器是一个模块化平台,用于本地环境和实验室的编排、控制和自动化,提供API、协调服务和维护组件间的凝聚力。
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python src/index.py
一个全面的模型上下文协议(MCP)参考实现,用于测试和开发,支持多种传输方式和OAuth 2.1认证。
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docker run -i --rm ghcr.io/getexcited/reference-mcp-server:latest

@modelcontextprotocol/server-memory
提供多种参考实现和社区构建的服务器,展示模型上下文协议(MCP)的多样性和扩展性,使大型语言模型(LLMs)能够安全、受控地访问工具和数据源。
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