MCP服务器为PixelFixer提供AI代理连接服务,使AI代理能够访问和管理PixelFixer项目中的任务、评论和Kanban板等功能。
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提供Pixelorama的自动化桥接插件和独立MCP服务器,支持通过命令行和API进行自动化操作。
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python3 extension/build_extension_zip.py
基于MCP的自动化编排工具,用于生成、验证和部署工作流管道。
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一个生产就绪的模型上下文协议(MCP)服务器,用于Supabase数据库操作,支持AI助手和代理直接交互。
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一个用于管理披萨、配料和人员的模型上下文协议(MCP)服务器。
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uv run python server.py
一个基于MCP协议的多代理系统,用于比萨订购和调度协调。
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python -m venv .venv
一个基于OpenAI Apps SDK的交互式披萨主题工具服务器,提供五种不同类型的交互式小部件,用于在ChatGPT中展示和交互。
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pip install -r requirements.txt
MCP(Model Context Protocol)是一种标准化AI模型与应用程序之间交互的协议,支持工具调用、资源管理和实时数据传输。
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MCP服务器提供访问Playbook的工具,包括品牌背景、策略、工作流程、模板和搜索功能。
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PlayTonight是一个MCP服务器,通过LLM智能查询和推荐游戏库中的游戏,提供休闲建议。
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一个基于.NET 8和Playwright的轻量级浏览器自动化服务器,支持MCP协议和HTTP REST API,适用于AI代理与本地浏览器的交互。
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一个基于Playwright和TypeScript的可扩展测试自动化框架,支持页面对象模型(POM),用于测试旅行和电子商务应用程序。
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一个运行Playwright MCP服务器并通过Chrome DevTools协议连接Windows浏览器的Docker镜像,用于AI代理控制浏览器。
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docker run -d --name playwright-mcp -p 8931:8931 playwright-mcp --port 8931 --host 0.0.0.0

playwright
Playwright MCP Framework是一个混合测试和浏览器自动化框架,支持人类和AI代理通过JSON-RPC协议控制浏览器操作。
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npx playwright install
一个基于Playwright的浏览器自动化工具,支持自动化任务执行、AI代理决策和共享服务部署。
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python -m venv <path_to_environment>
一个利用多代理工作流从用户故事生成端到端Playwright测试的AI驱动测试自动化框架。
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pip install -r requirements.txt

prisma
一款自动从Microsoft 365渠道发现用户反馈,并与GitHub Issues去重,为未跟踪的反馈创建新问题的反馈智能分析平台。
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npx prisma migrate dev
Plex MCP Server是一个用于Plex媒体管理的模型上下文协议服务器,使AI助手能够与您的Plex库进行交互。
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python main.py
一个基于Spring Boot的应用程序,提供赛马信息,并通过Spring AI为AI代理提供工具功能,同时具有REST端点来检索比赛信息。
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PluMRR MCP Client是一个独立的HTTP/SSE MCP服务器,专为LibreChat设计,提供无状态认证和多种合同、客户及报告管理工具。
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docker run --rm -p 8001:8001 \