一个用于从Arxiv下载文件并生成相关分析的工具,适用于数据处理和机器学习场景。
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python -m venv venv
一个用于从Arxiv下载文件并生成相关分析的工具,适用于数据处理和机器学习场景。
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python -m venv venv
一个关于Model Context Protocol (MCP)的指导课程,包括章节笔记本、实际示例和参考资料,帮助理解MCP及其安全含义,集成MCP到工具如Gemini CLI和Windsurf,以及创建自己的MCP服务器。
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uv run fastmcp --help
一个使用MiniMax的LLM API通过功能调用搜索和提取arXiv论文信息的AI聊天机器人。
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python -m venv venv
一个支持负载均衡的Python代码执行服务,通过MCP协议提供Jupyter沙箱环境。
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pip install mcp httpx Pillow
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Python实现的模型上下文协议(MCP),包含服务器和客户端应用,支持远程工具调用、资源访问和提示模板生成。
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pip install mcp-server mcp-client
一款基于AI代理和浏览器自动化的旅行搜索工具,用于查找航班和酒店价格。
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python3 -m venv venv
一个实验性教育项目,展示如何使用本地大型语言模型(LLM)和自定义工具服务器构建金融AI代理,用于金融数据分析。
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python mcp_server_yfinance.py
一个完全模块化的实时交易模拟平台,包含自主交易代理、自定义市场微观结构、账户管理和实时监控仪表盘,用于模拟多代理在程序化控制市场中的竞争与互动。
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pip install -r requirements.txt
MCP for Engineers: Zere-to-Hero 是一个演示传统API与MCP风格工具差异的示例项目,通过旅行成本和天气规划场景展示如何将多个API封装为MCP工具,以便LLM或代理自主调用。
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python -m venv .venv
一个完整的AI驱动的支持票务处理系统,具备多代理编排、多模态LLM支持和可观察性功能,适用于工作坊和教育场景。
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python -m venv .venv
一个基于FastMCP框架的MCP服务器实现,提供工具、资源和提示功能,支持多种传输层协议,并与LangChain ReAct代理集成,用于构建智能多服务器AI代理。
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python stdio_server.py
一个基于Google ADK和Gemini的智能代理,用于搜索Kaggle数据集和竞赛,返回结构化结果。
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pip install google-adk
一个从初级到高级的模型上下文协议(MCP)Python教程,包含10个Jupyter笔记本和一个示例服务器。
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pip install mcp fastmcp

@modelcontextprotocol/inspector
一个结合研究服务器和聊天客户端的系统,用于检索学术论文并通过MCP协议进行交互。
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npx @modelcontextprotocol/inspector uv run research_server.py
一个简单的MCP服务器,用于通过FastMCP暴露与MySQL数据库交互的工具,使用Llama Index构建代理并通过Ollama本地运行LLM模型。
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python -m pip install -r requirements.txt
一个用于将MCP服务器与O*NET职业框架进行自动化分类的管道,测量每个MCP服务器可以自动化现实职业任务的程度。
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python -m venv venv
该服务提供R256密钥生成、JWT服务器和MCP服务器的Docker化部署方案,适用于需要安全认证和微服务架构的场景。
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docker run -p 8000:8000 jwt-server
一个展示代理间通信和模型上下文协议集成的多代理客户服务系统,包含路由代理、客户数据代理和支持代理,用于处理客户查询、管理客户数据和支持工单。
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python3 -m venv venv
一个通过Agent-to-Agent (A2A)通信和Model Context Protocol (MCP)实现的多智能体客户服务自动化系统,用于处理查询、路由任务并在共享数据库上执行多步操作。
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pip install flask flask-cors requests termcolor pyngrok bitsandbytes -q