一个基于MCP架构的全面RAG系统,支持波斯语和英语,具备企业级功能,包括多语言文档处理、混合检索和重新排序。
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python -m pytest tests/
一个基于MCP架构的全面RAG系统,支持波斯语和英语,具备企业级功能,包括多语言文档处理、混合检索和重新排序。
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python -m pytest tests/
一个提供访问Maven Central中Javadoc和KDocs的服务器,支持AI代理高效搜索、下载和查询Java和Kotlin库文档。
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pip install -e .
一个强大的AI驱动的职位搜索代理,通过Bright Data进行网页抓取和Nebius AI Studio进行智能分析,分析LinkedIn个人资料并找到相关职位机会。
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python -m venv venv
GeePT MCP是一个将Kerbal Space Program游戏转变为AI代理和人类操作员的远程控制平台的技术协议,通过kRPC Python脚本执行、飞船蓝图分析、KSP Wiki和kRPC文档搜索等功能,实现自主飞行控制。
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uv run -m mcp_server.main
Meta-Librarian (Ollama Edition) 是一个本地优先的命令行工具,用于发现PyPI/npm文档URL,抓取少量文档页面,将其转换为Markdown,并使用本地Ollama模型提取结构化API上下文。
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pip install -e .
LightRAG MCP Server是一个连接LightRAG API与MCP兼容客户端的桥梁,提供文档检索、知识图谱管理和AI工具集成功能。
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uv run LightRAG/lightrag/api/lightrag_server.py --host localhost --port 9621 --working-dir ....
一个提供实时访问LangChain文档、API参考和代码示例的双模式服务器,支持FastAPI Web服务和原生MCP服务器模式。
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pip install -r requirements.txt
一个为VS Code Copilot提供LlamaIndex文档搜索和访问的HTTP服务,支持快速检索和获取文档资源。
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pip install -r requirements.txt
MagicConvert MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器,提供强大且可扩展的文件、URL 和文本转换功能,输出为结构化的 Markdown 格式。
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pip install magicconvert
基于多模态大模型的云端PDF转Markdown服务,支持高精度文档转换、Web界面和MCP协议集成。
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uv run uvicorn src.api.main:app --reload --port 8000
MCP Marp框架是一个基于Marp渲染引擎的模块化内容展示工具,支持将JSON或YAML格式的结构化课程数据转换为功能齐全的Marp Markdown,适用于教育内容展示和自动化文档生成。
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pip install -e .
一个结合图数据库技术和检索增强生成(GraphRAG)的AI研究助手,提供智能文档处理、高级实体提取和知识图谱构建功能。
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python -m pytest
BiSheng(毕昇)是一个高性能网页解析工具,专为大语言模型设计,解决AI访问现代网页时的SPA渲染、Token浪费和反爬虫拦截问题。
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docker run --rm -i curzbin/mcp-bisheng:latest
一个用于管理写作内容、片段并为AI辅助写作构建即时上下文的模型上下文协议(MCP)服务器。
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python -m venv .venv
一个本地文档索引和基于AI的搜索系统,支持通过单一界面搜索所有文档和代码仓库。
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pip install -e .
一个基于MCP框架和Google Gemini LLM的AI研究助手,提供arXiv论文搜索和信息提取功能。
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uv run research_server.py

mcp-interactive-instruction
MCP交互式指令服务器,支持AI代理自主管理文档(创建草稿、组织知识、经用户批准后提升为确认文档)。
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npx mcp-interactive-instruction /path/to/docs
为期两天的实践训练营,涵盖生产级LLM系统的全生命周期管理,包括可重复性、自动化、MCP工具、评估和自主代理。
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uv run --with jupyter jupyter lab
一个全面的学术论文验证服务,用于检查Markdown格式论文的各种问题和不规范之处。
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uv run mcp-paper-verification
MCP-PDF是一个用于生成主题化PDF文档的服务,支持多种页面类型和丰富的自定义选项,适用于技术报告、文档和演示文稿的生成。
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pip install -r requirements.txt