一个允许与大型语言模型(LLM)交互的工具,当查询需要搜索数据库时调用MCP工具,并包含拼写纠正功能,即使拼写错误也能搜索数据库。
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pip install -r requirements.txt
一个允许与大型语言模型(LLM)交互的工具,当查询需要搜索数据库时调用MCP工具,并包含拼写纠正功能,即使拼写错误也能搜索数据库。
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MCP(模型上下文协议)是一种专为LLM应用设计的协议,允许开发者构建安全、标准化的服务器,以向LLM应用公开数据和功能。
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将REST API转换为MCP工具和资源,用于大型语言模型交互的服务。
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MCP Orchestrator是一个生产就绪的平台,支持LLM(Claude、Gemini、OpenAI)与多个模型上下文协议(MCP)服务器同时交互,具备自动健康监控、弹性模式和全面管理工具。
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用于构建和连接MCP服务器的Python实现,提供标准化LLM交互协议。
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pip install "mcp[cli]"
该工具用于学术探索模型上下文协议(MCP)的基础知识,包括客户端与服务器的连接、第三方MCP服务器的使用以及简单的LLM引导交互实验。
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MCP是一个用于与LLM交互的协议工具,提供资源、提示、工具等功能,支持通过stdio或sse传输方法进行通信。
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MCP TypeScript服务器是一个专为LLM应用设计的服务,通过资源、工具和提示等功能,安全、标准化地暴露数据和功能。
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一个用于实现和示例模型上下文协议(MCP)服务器和客户端的项目,允许LLMs如Claude以标准化方式与外部工具和数据源交互。
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pip install "mcp[cli]" httpx
一个通用的Golang实现的MCP协议客户端,可连接MCP服务器并通过任何OpenAI兼容的LLM API与暴露的工具进行交互。
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MCP Weather Server是一个基于TypeScript的服务器,通过Model Context Protocol (MCP)提供实时天气信息,支持LLM应用交互。
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通过JavaScript/Node.js和MCP协议扩展GitHub Copilot功能,实现更确定性和强大的LLM交互。
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一个与Metabase API集成的Python实现的模型上下文协议(MCP)服务器,允许大型语言模型(LLMs)与Metabase数据和功能进行交互。
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pip install "mcp[cli]"
一个现代化的实时聊天界面,用于与集成了模型上下文协议(MCP)服务器的Ollama LLM进行交互。
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python server.py
一个基于Playwright和Docker的浏览器自动化服务,通过MCP协议为LLM提供网页交互能力。
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docker run -d -p 8080:8080 --name playwright-mcp-server playwright-mcp
通过LLM实现与地图的自然语言交互,无需点击,仅需对话即可操作地图。
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uv run uvicorn main:app --reload
MCP服务器是一种增强用户与代理型LLM工具交互的解决方案,允许LLM在不中断其思路的情况下请求用户反馈。
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MCP Python SDK 是一个用于实现模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)的Python开发工具包,允许开发者构建MCP客户端和服务器,提供标准化的资源、工具和提示模板。
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pip install "mcp[cli]"
Salesforce MCP服务器是一个连接大型语言模型(LLM)和Salesforce API的桥梁,提供Sales Cloud和Service Cloud功能的数据交互工具。
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python run.py --sf-username "your_user@example.com" --sf-password "your_password" --sf-token...
一个用于构建和管理LLM交互的Python SDK,支持资源、工具和提示的标准化协议。
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python3 -m venv myenv