为Claude AI提供最合适的MCP服务集合,支持开发者提交开源项目。
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一个基于Spring Boot的MCP服务器模板,用于快速构建支持MCP协议的AI服务,包含示例工具和测试界面。
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一个基于Spring Boot的模板,用于创建使用Spring AI的模型上下文协议(MCP)服务器,提供基本配置、示例工具和测试界面。
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MCP提供的视频情感分析服务,支持通过AI对话客户端进行配置和调用,适用于情感识别和视频内容分析场景。
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一个基于Fast-MCP构建的MCP服务器,用于为不同的AI主机提供服务。
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一个基于FastMCP的AI模型上下文协议服务器模板,支持Docker部署、环境变量配置和内置AI文本摘要工具,适用于快速构建和部署AI服务。
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pip install -e .
Fratal MCP服务器是一个独立的模型上下文协议服务器,通过标准化接口提供对Fratal云服务(AI、Blob存储、函数、图数据库和管道)的无缝访问。
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一个基于Node.js/Nestjs和Model Context Protocol (MCP)的AI后端服务,能够将自然语言提示转化为可操作的见解。
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一个基础的Python库,用于构建模型上下文协议(MCP)服务器,将任何API转换为AI可访问的服务。
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pip install mcp-base
一个基于Python的MCP服务器演示,用于运行和安装MCP服务,支持容器化部署。
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一个部署在Vercel上的自动生成的模型上下文协议(MCP)服务器,为Claude和其他AI模型提供配置的API工具。
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python -m venv venv
pydantic-ai是一个基于Model Context Protocol(MCP)的服务,用于在沙箱环境中安全地执行Python代码。它利用Pyodide在Deno运行时中隔离执行代码,确保与操作系统的其他部分隔离。该服务适用于需要安全执行Python代码的场景,如AI代理、数据分析等。
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一个基于FastAPI的AI模型服务框架,提供REST API和MCP协议支持,适用于容器化部署的AI模型服务场景。
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pip install -r requirements.txt
Mcp-servers 是一个精选的模型上下文协议(MCP)服务器列表,旨在通过标准化的服务器实现使AI模型能够安全地与本地和远程资源交互。这些服务器扩展了AI的能力,包括文件访问、数据库连接、API集成和其他上下文服务。
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Awesome MCP Servers 是一个精选的模型上下文协议(MCP)服务器列表,旨在通过标准化的服务器实现使AI模型能够安全地与本地和远程资源交互。这些服务器扩展了AI的能力,包括文件访问、数据库连接、API集成和其他上下文服务。
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pip install fastmcp
为CrewAI提供Tavily搜索和Postgres数据库服务的本地化服务器。
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用于评估和验证Red Hat MCP服务器在OpenShift上的部署适用性,包括传输验证、容器镜像检查、OpenShift部署测试和安全评估。
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一个通过文本提示生成图像的服务,连接至Prodia API并将生成的图像保存到磁盘。
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一个基于Kotlin MCP SDK实现的模型上下文协议(MCP)服务器,提供LLM上下文管理和RAG管道功能。
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一个精选的高质量远程模型上下文协议(MCP)服务器列表,帮助开发者发现可靠且适用于生产环境的AI应用服务。
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