展示客户端与服务器之间使用MCP进行通信的代码示例。
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一款基于FastAPI、LangGraph和Streamlit的现代支出追踪应用,提供AI代理功能帮助用户管理、查询和分析支出数据。
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pip install -e .
一个纯Go实现的多传输协议MCP服务器,用于学习MCP协议核心概念和不同传输机制(STDIO、HTTP、SSE)的实现细节。
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一个基于MCP协议的交互式待办事项管理工具,集成了AI聊天界面和实时UI更新功能。
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该项目展示了如何使用Python连接多个MCP服务器并将其工具绑定到Groq LLM,实现环境变量加载、工具收集和测试提示发送等功能。
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python -m venv .venv
文档描述了如何设置一个运行AI代理并连接到远程MCP服务器的GKE集群,以及如何配置Envoy网关。
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BranderUX是一个用于在AI聊天机器人中渲染品牌化交互式UI的服务,支持15种元素类型(图表、表格、表单等)的直接渲染。
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一个基于Ollama的AI代理工具,通过自然语言处理自动调用工具管理待办事项。
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一个简单的模型上下文协议服务器,用于处理提示和上下文信息,并返回相应的JSON格式响应。
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Model Context Protocol (MCP) 是一个标准化协议,用于AI代理动态发现和使用外部工具,支持离线操作和自动工具发现。
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python test_client_simple.py
一个展示MCP(模型上下文协议)如何连接业务应用与AI代理的演示项目,支持数据学习和安全操作。
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pip install streamlit
一个展示如何通过MCP服务器向AI代理暴露配置管理系统的演示环境,包含配置服务器、MCP服务器和演示消费API。
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一个基于Express的轻量级演示项目,展示如何通过Model Context Protocol (MCP)使用Copilot代理,包括服务器和任务逻辑的实现与测试。
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展示LangGraph MCP客户端与自定义MCP服务器通信的演示,服务器提供ROT13编码聊天历史最新消息的工具。
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pip install -r requirements.txt
基于MCP协议的URL缩短服务,支持多环境数据存储和Kotlin多平台管理界面。
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MCP-Use Hackathon Demo是一个通过Manufact / mcp-use构建AI代理的工具,支持快速部署和使用自定义工具。
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pip install -r requirements.txt
一个使用模型上下文协议(MCP)、LangChain和自定义LLM集成(ChatMMC)的多步骤工具编排系统,能够自动规划和执行多步骤工作流程。
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pip install fastmcp langchain-openai python-dotenv uvicorn fastapi streamlit requests
一个基于MCP协议的AI工具链服务,能智能调用多工具完成复杂食谱处理任务,包括搜索食谱、调整分量、生成购物清单和成本估算等功能。
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一组用于展示MCP(模型上下文协议)原理的演示服务器,支持本地运行和在线部署。
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python tools/sk_chat_client.py --config tools/agent_config_stdio.json
一个提供产品评论数据和搜索功能的MCP服务器,适用于产品分析和用户反馈场景。
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python product_mcp_server.py