MCP是一种类似于OpenAPI的规范,用于标准化客户端与服务器之间的交互,使代理能够访问上下文并执行功能。
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MCP是一种类似于OpenAPI的规范,用于标准化客户端与服务器之间的交互,使代理能够访问上下文并执行功能。
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MCP(模型上下文协议)为Python开发者提供了一种标准化的方式,使LLM能够与工具和外部系统进行通信,适用于构建内部工具、调用MCP工具、组合多个MCP服务器等场景。
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MCP是一种标准化的协议,用于大型语言模型与外部工具和功能的交互,并注入上下文到模型中。
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MCP服务器是一个软件程序,充当大型语言模型(LLMs)与数据库、工具和数据源等外部资源之间的桥梁,使LLMs能够以标准化和安全的方式与这些外部系统交互,代表用户访问信息和执行操作。
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一个基于n8n的模型上下文协议(MCP)服务器,提供对Google日历、文档、驱动器和Gmail等外部工具和服务的标准化访问接口。
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Microsoft Copilot Studio的MCP集成工具,允许开发者将MCP服务器连接到Copilot Studio,实现AI模型与数据源的标准化连接。
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一个全面的学习资源库,用于构建MCP服务器、客户端和主机,实现AI模型与外部工具和服务的标准化交互。
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python -m venv venv
一个模块化、供应商无关的模型上下文协议(MCP)生态系统,通过标准化的MCP服务器实现与不同AI和工具服务的无缝连接。
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pip install fastmcp python-dotenv
为OpenMetadata实现的模型上下文协议(MCP)服务器,提供标准化的交互方式,支持数据资产、服务、团队用户等多种功能。
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python src/server.py
该项目展示了如何将MCP服务器连接到LangChain代理,使LLM能够通过标准化协议使用外部工具(如网络抓取、文件系统访问等)。
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pip install langchain langchain-openai langchain-mcp-adapters mcp python-dotenv mcp-server-f...
Microsoft Copilot Studio中的模型上下文协议(MCP)服务器,用于标准化应用程序向大型语言模型提供上下文的方式,支持实时数据访问和AI代理集成。
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MCP是一种开放协议,用于标准化AI模型(尤其是大型语言模型)与外部数据、工具和服务的交互方式,通过中间服务器实现安全、可扩展的企业级集成。
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@modelcontextprotocol/inspector
一个增强版的天气API服务,通过Model Context Protocol (MCP)服务器功能,将现有的Web API转换为MCP服务器,使AI代理和其他客户端能够通过标准化的MCP协议与天气数据交互。
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npx @modelcontextprotocol/inspector