一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器,用于定义工具、处理输入验证和格式化响应,支持业务逻辑和API编排。
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一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器,用于定义工具、处理输入验证和格式化响应,支持业务逻辑和API编排。
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一个基于Flask和OpenAI的MCP协议实现示例,展示了如何创建MCP服务器和客户端,通过OpenAI的功能调用能力执行加法运算。
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pip install -r requirements.txt
一个生产就绪的FastMCP服务器模板,包含模块化架构、工具、资源和提示,适用于AI代理开发和Web部署。
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uv run pytest tests/test_tools.py -v
一个基于Node.js和TypeScript构建的模型上下文协议(MCP)服务器模板,支持标准I/O和流式HTTP传输,适用于客户端通信和工具调用。
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Herald Labs MCP Terminal 是一个多链智能终端,为AI代理提供实时链上智能和预测分析功能,适用于加密货币市场分析和预测。
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一个连接AI助手与终端应用的MCP服务器,提供终端应用启动、视觉输出捕获、键盘输入模拟和终端状态信息等功能。
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一个允许AI代理在主机系统上执行终端命令的MCP服务器,支持跨平台操作和安全限制。
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一个完整的模型上下文协议(MCP)演示,包含MCP服务器工具、客户端与AMD LLM网关API集成以及基于Gradio的交互式聊天界面。
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一个用于创建MCP(模型上下文协议)工具的简单教育框架,允许AI模型通过干净、可扩展的接口与外部工具和资源交互。
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一个基于LangGraph的多阶段任务规划聊天机器人开发套件,包含React前端、FastAPI后端和MCP工具调用支持,适用于构建智能对话系统。
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一个标准化的测试环境,用于实验模型上下文协议(MCP)服务器和开发工作流程,包括内存银行文档模式、顺序思维工作流程、Git分支策略和MCP服务器集成。
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一个支持技能集成、任务规划、长期记忆和子代理生成的AI代理开发框架,适用于复杂任务自动化场景。
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提供用于测试多通道处理框架功能和流程的工具及方法。
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MCP Time-Traveler 是一款能够根据年份重建历史开发环境的工具,支持 Node.js、Python 和 Ruby 的技术栈版本选择。
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一个自定义构建的本地AI代理,能够执行网页搜索和情感分析。
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npx tsx agent.ts
通过双行元素集(TLE)提供卫星追踪功能,无需认证且免费,作为MCP网关连接AI代理至250多个实时数据源。
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该工具用于独立验证Anthropic关于使用模型上下文协议(MCP)进行代码执行可以降低AI代理成本高达98.7%的声明,适用于高请求量的AI代理优化场景。
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MCP工具网关是一个HTTP网关服务,用于将MCP工具模式和执行调用转换为特定AI提供商的格式,支持Gemini、OpenAI和xAI等多种AI提供商。
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pip install ./python
一个用于创建和分享Model Context Protocol(MCP)工具的开源平台,支持工具开发、测试、打包和发布。
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docker run -p 5000:5000 mcp-server:latest
聚合多个MCP服务器的工具到一个统一的命名空间,解决工具名称冲突和上下文窗口膨胀问题。
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