PentestGPT是一款由大型语言模型(LLM)驱动的渗透测试工具,旨在自动化渗透测试过程,指导测试人员进行整体进度和具体操作。
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PentestGPT是一款由大型语言模型(LLM)驱动的渗透测试工具,旨在自动化渗透测试过程,指导测试人员进行整体进度和具体操作。
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Project Heimdall是一款高安全性的中间件,作为PostgreSQL数据库的模型上下文协议(MCP)守门员,允许大型语言模型(如Claude或Cursor)安全查询数据库,同时严格阻止任何修改、删除或破坏数据的尝试。
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MCP Chat是一个命令行界面(CLI)应用程序,通过提供商无关的架构实现与大型语言模型的交互式聊天,支持文档检索和命令提示等功能。
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pip install uv
MCP是一个标准化协议,用于为大型语言模型提供上下文,支持GitHub和LinkedIn等数据源的集成。
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pip install -r requirements.txt
MCP服务器是一个标准化协议,用于将外部上下文连接到AI应用程序,支持构建基于大型语言模型的代理和复杂工作流。
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uv run src/mcp_server_box.py

@modelcontextprotocol/server-memory
提供多种参考实现和社区构建的服务器,展示MCP的多样性和可扩展性,使大型语言模型能够安全、可控地访问工具和数据源。
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npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
一个基于Scryfall API的Magic: The Gathering卡牌和系列查询服务,专为与大型语言模型(LLM)集成而设计,提供快速、稳定的异步查询功能。
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pip install httpx mcp
智能网页提取工具提供上下文感知的网页抓取功能,通过预检页面大小和提供精确提取工具,防止大型语言模型上下文窗口溢出。
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pip install smart-webfetch-mcp
一个基于Python的模型上下文协议(MCP)服务器-客户端框架,用于无缝集成大型语言模型与外部工具(如Snowflake),利用FastMCP、pandas、OpenAI API和JSON-RPC 2.0实现可扩展且安全的AI工作流。
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Universal MCP Server是一个统一接口中心,支持与多种大型语言模型(LLM)提供商交互,适用于需要集成多语言模型的应用开发场景。
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uv run universal-blender-mcp
基于大型语言模型的自主WhatsApp客户端,支持自定义交互机器人、集成自定义LLM和品牌推广功能。
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@modelcontextprotocol/server-memory
提供多种参考实现和社区构建的服务器,展示模型上下文协议(MCP)的多样性和扩展性,使大型语言模型(LLMs)能够安全、受控地访问工具和数据源。
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npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
一个连接Zendesk与大型语言模型(LLMs)的模型上下文协议(MCP)服务器,支持检索和操作Zendesk帮助中心文章,并与Claude Desktop等MCP兼容客户端无缝集成。
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npx tsx src/index.ts