Model Context Protocol (MCP)与LangGraph结合,创建可访问外部工具和服务的AI代理。
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pip install poetry
Model Context Protocol (MCP)与LangGraph结合,创建可访问外部工具和服务的AI代理。
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一个基于TypeScript的模型上下文协议(MCP)服务器实现,提供工具调用和资源访问的简单API,并兼容MCP检查器进行测试和探索。
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npx -y tsx server.ts

@modelcontextprotocol/inspector
一个基于TypeScript构建的MCP协议服务器,提供消息回显、计算和动态问候生成等基础功能。
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npx @modelcontextprotocol/inspector npm run start
MCP UI Playground是一个实验性项目,探索AI代理如何返回交互式UI组件,适用于前端开发和AI交互场景。
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一个通过Pint提供确定性单位转换的MCP服务器,支持单位转换、维度兼容性检查、解析数量字符串等功能。
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uv run --directory /path/to/mcp-units mcp-units
MCP-Universe 是一个用于开发、测试和评估AI代理的综合框架,支持与外部MCP服务器的无缝集成和复杂的代理编排工作流,适用于真实世界场景中的多步骤任务评估。
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python3 -m venv venv
提供免费、无需认证的全球大学数据访问服务,作为MCP网关的一部分,连接AI代理到250多个实时数据源。
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mcp-use是一个全栈MCP框架,提供构建MCP服务器、客户端和AI代理所需的一切,支持Python和TypeScript。
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pip install mcp-use langchain-openai
一个基于FastAPI的服务,管理OAuth集成并通过Composio SDK为AI代理提供工具。
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pip install -r requirements.txt
Maple是一个多表面平台,用于代理编排、可观察性和安全防护。
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一个提供随机无用但有趣事实的API服务,可通过MCP网关连接AI代理访问250多个实时数据源。
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mcpval是一款用于验证LLM工具调用的工具,可提前捕获错误并提高可靠性,适用于Python开发环境。
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python -m venv venv
一款基于Web的工具,用于分析和可视化MCP(模型上下文协议)服务器添加到对话中的上下文,包括令牌计数。
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本地化演示工具,用于展示MCP服务器在版本或授权状态变更时声明的工具能力差异,同时保持运行时工作流和测试通过。
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python3 -m venv .venv
一个基于模型上下文协议(MCP)的VNC服务器,允许AI助手通过VNC连接、查看和控制远程桌面。
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docker run --rm -i --network=host mcp-vnc
一款用于对比MCP和A2A代理通信协议性能的基准测试工具,适用于多代理系统开发中的协议选择。
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python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
提供REST和MCP两种API实现的完整可运行代码示例,包括性能测试和架构比较。
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Weather MCP是一个封装了Open-Meteo API的天气数据服务,作为Pipeworx网关的一部分,为AI代理提供250多个实时数据源的访问。
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一个基于MCP协议和Open-Meteo API的天气预测服务器,提供全球城市的7天天气预报,支持Node.js和Python实现,并包含交互式Python客户端。
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pip install -r requirements.txt
一个基于MCP网站的首次服务器实现尝试。
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