Doc Ask Engine MCP 是一个基于生成式AI和代理推理的自定义文档问答引擎,可用于查询内部文档和数据,适用于HR、法律、医疗等多个领域。
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python data_ingestion.py
Doc Ask Engine MCP 是一个基于生成式AI和代理推理的自定义文档问答引擎,可用于查询内部文档和数据,适用于HR、法律、医疗等多个领域。
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一个支持语音和文本输入的多智能体航班搜索系统,集成了Amadeus API和Whisper AI,适用于需要无障碍访问的用户。
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python -m venv .venv
基于Felder-Silverman学习风格模型(FSLSM)的个性化RAG辅导系统,通过虚拟学生代理和MCP工具选择运行时实现个性化辅导响应。
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python experiments/exp1_agent_fidelity/run.py
该项目构建了一个成本敏感的决策系统,用于自动化收据提取流程,利用模型不确定性和一致性信号来决定何时接受输出或触发验证。
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python src/train_sroie_vlm.py --model-type logistic
基于FastAPI的模型上下文协议(MCP)服务器,可将简单文本上下文增强为详细的提示,并提供缓存功能。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Smithery CLI构建的MCP服务器,用于开发和部署服务器功能。
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uv run dev
集成铁电模拟与真实AFM实验数据分析的模型上下文协议服务器,用于材料科学领域的实时数据匹配和仿真验证。
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pip install mcp ferrosim git+https://github.com/ramav87/FerroSim.git@rama-dev
一个使用Google的Agent Development Kit (ADK)和Gemini API构建的健康资源问答助手,通过搜索FAQ知识库回答与健康相关的问题。
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pip install -q google-adk google-genai mcp
JHE Notebook是一个通过模型上下文协议(MCP)连接Jupyter笔记本与JupyterHealth Exchange服务器的工具,利用NRP托管的Qwen3模型实现基于LLM的健康数据查询。
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python3 --version # Should be 3.10 or higher
CareerCraft是一个基于上下文感知的求职自动化代理,利用LangChain和模型上下文协议(MCP)智能匹配简历与职位描述并生成个性化求职信。
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python launch.py
CareerCraft是一个基于LangChain和MCP协议的智能工作申请自动化代理,能够匹配简历与职位描述并生成个性化求职信。
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一个基于LangGraph的AI代理,能够分析GitHub仓库、研究问题、回答代码相关问题并提供修复建议。
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pip install -r requirements.txt
一个使用LangGraph和MCP服务器与PostgreSQL数据库交互的聊天机器人,通过自然语言查询数据库并提供智能响应。
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python -m venv venv
一个本地MCP演示服务器(餐厅工具)及展示如何使用Toolbox和LangChain OpenAI调用工具的笔记本。
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python server.py
一个基于向量存储的LangGraph文档检索系统,提供工具查询和完整文档访问功能。
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python -m venv .venv
一个基于LlamaIndex的本地MCP客户端构建工具,支持自然语言交互和多后端LLM集成,适用于本地开发和隐私优先场景。
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uv run server.py --server_type=sse
一个全面的实践学习项目,用于理解和实施模型上下文协议(MCP),这是一个由Anthropic开发的开源标准,使AI模型能够安全地连接外部工具、服务器和数据源。
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pip install -e .
企业级AGI系统是一个完整的自主多代理RAG系统,展示了从基本检索增强生成到超级智能级自主编排的7阶段AGI进化路径,具备生产级Vertex AI部署准备。
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python -m venv .venv
一个利用AI代理、Bright Data网络爬虫和Qdrant向量数据库实现的自动化书籍写作系统,适用于内容生成和数据处理场景。
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pip install mcp qdrant-client
MCP(Model Context Protocol)是一个标准化协议,用于将大型语言模型(LLM)与外部工具、数据源和提示资源连接起来,以构建丰富的上下文AI应用。
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pip install fastmcp mcp-sdk python-dotnet (or other SDKs as needed)