一个安全的模型上下文协议(MCP)服务器,用于执行AdonisJS Ace命令,为AI助手提供与AdonisJS项目交互的安全接口。
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一个安全的模型上下文协议(MCP)服务器,用于执行AdonisJS Ace命令,为AI助手提供与AdonisJS项目交互的安全接口。
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一个使用FastMCP和LangChain的模型上下文协议服务器和客户端,用于处理模型上下文交互。
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一个基于Model Context Protocol (MCP)的代理实现,提供天气信息、新闻头条、Zapier webhook集成和系统信息等功能。
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使用FastAPI搭建MCP服务器与前端连接的API服务,支持快速部署和Swagger UI文档。
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一组专注于测试、验证和发现的MCP(模型上下文协议)应用程序集合,帮助开发者和平台团队探索、评估和验证MCP应用。
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用于MCP Apps协议的可重用HTML渲染器,可在支持MCP的客户端中以沙盒iframe形式呈现交互式、自包含的UI。
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pip install mcp # optional
提供模型上下文协议的系统集成视角,包含相关演示和幻灯片资料。
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一个Python库,用于为模型上下文协议(MCP)服务器添加OAuth 2.1 + PKCE认证和细粒度授权功能。
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pip install mcp-auth-toolkit
一个基于Model Context Protocol (MCP)的后台任务管理服务,用于启动、监控和终止长期运行的shell命令,适用于AI助手或其他MCP客户端管理开发者工具。
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mcp-exec是一个基于Go构建的命令执行服务器,支持标准输入输出和HTTP两种运行模式,适用于远程或本地的命令管理。
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一个基于GPT-4o-mini和MCP协议的语音文本交互AI助手,支持记忆对话、自定义服务集成和异步设计。
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一个基于React、TypeScript和Vite构建的现代化Web应用,集成了AI功能和Model Context Protocol (MCP)支持。
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MCP客户端是一个用于本地运行MCP服务器的工具,支持通过Python和JavaScript MCP服务器运行。
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一个简单的CLI客户端,用于连接MCP服务器并与可以调用MCP工具的LLM聊天。
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一个基于Spring AI的mcp客户端示例项目,主要代码托管在GitHub上。
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一个简单的Python MCP客户端,用于管理SSE/HTTP连接、处理mcp-session-id会话并发送JSON-RPC请求。
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pip install -r requirements.txt
提供MCP应用程序开发的逐步指南和示例,支持STDIO和SSE服务器集成,以及OpenAI和Google Gemini模型的使用。
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MCP Code Mode是一个支持AI辅助的Python代码安全执行工具,适用于开发者和数据科学家。
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pip install -e .[dev]
MCP.com.ai是一个将OpenAPI规范转换为可部署、安全和可操作的MCP服务器的工具,适用于需要安全集成和治理的AI应用场景。
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将纯TypeScript函数转换为MCP服务器的开发工具,适用于需要快速构建MCP服务的开发者。
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