该项目是一个关于Model Context Protocol (MCP)的学习实验室,通过SQLite数据库和MCP服务器展示如何让语言模型安全地访问外部数据。
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python -m venv ./venv
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python -m venv ./venv
一个通过LangChain将大型语言模型(LLM)连接到现实世界工具的MCP客户端,支持CLI和Streamlit Web GUI版本。
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python -m venv .venv
Amazon Bedrock AgentCore是一个全托管服务,用于构建和部署智能代理,支持语言模型、检索增强生成(RAG)和内存管理。
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python --version
MCP是一个标准化应用程序如何为语言模型提供工具和上下文的开放协议,LangGraph代理可通过langchain-mcp-adapters库使用MCP服务器上定义的工具。
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MCP服务器为大型语言模型提供上下文管理服务,支持本地和外部服务集成。
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一个使用新颖MCP技术的全面大型语言模型评估框架。
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一个使用新颖MCP技术对大型语言模型进行全面评估的框架。
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一个使用新颖MCP技术对大型语言模型进行全面评估的框架。
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一个使用新型MCP技术对大型语言模型进行全面评估的框架。
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一个可在本地系统运行、具备实时网络搜索能力的语言模型应用,结合Ollama、LangChain、Bright Data MCP和Streamlit技术栈,提供可控的AI问答体验。
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一个使用本地语言模型通过MCP协议生成网络设备配置命令的系统,支持多种网络设备类型并包含多层安全验证。
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pip install uv

ollama-hive-mcp-server
一个基于TypeScript的模型上下文协议(MCP)服务器,集成Ollama模型和LangChain,提供标准化接口查询本地语言模型,支持会话管理和多模型配置。
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npx ollama-hive-mcp-server
一个轻量级、高效的服务器实现,用于处理大型语言模型的上下文操作,提供文档和上下文管理、异步任务处理、速率限制和错误处理等功能。
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python -m venv venv
RLM-MCP是一个基于递归语言模型模式的服务器,通过将提示视为外部环境对象,使LLM能够处理任意长度的上下文。
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pip install rlm-mcp
一个基于Tavily API的MCP服务器,用于处理网络搜索查询,支持多种API工具集成。
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python demo_mcp_tools.py
基于vLLM框架的本地化大语言模型推理服务,支持多种开源模型部署并提供类OpenAI API接口。
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python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
一个Java项目,用于与嵌入语言模型的Docker容器(如Ollama)交互,支持多种预训练模型如Mistral和Qwen。
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MCP Toolbox for Databases是一个将SQL数据库与语言模型(LLMs)集成的工具,支持通过Python和LangGraph开发客户端,适用于数据自动化处理和智能查询场景。
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python3 main.py main:app
MCP是一个开放协议,标准化应用程序如何向语言模型提供工具和上下文,LangGraph代理可通过langchain-mcp-adapters库使用MCP服务器定义的工具。
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一个基于GGUF格式视觉语言模型的Windows常驻进程服务器,提供图像分析和问答功能。
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pip install --prefer-binary -e .