MCP安全网关是一个用于企业代理的基于角色的安全控制参考实现,提供工具白名单、读写分离、细粒度访问控制和审计日志等功能。
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python3 -m venv .venv
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一个基于Node.js的模型上下文协议(MCP)服务器和客户端项目,用于资源与工具管理、用户数据处理和基于提示的操作。
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OpenAI代理工具管理SDK,支持动态工具过滤、提示生成和工具缓存,适用于自动化代理开发。
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基于配置的MCP服务器部署Azure功能应用,用于代理操作系统,根据注册表配置动态部署和管理MCP服务器。
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pip install -r requirements.txt
一个用于Cursor IDE与Agent之间通信的机器控制协议(MCP)服务器实现,支持Python和TypeScript两种语言版本,提供JSON-RPC 2.0协议支持、多种传输方式和工具资源管理功能。
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一个用于创建和管理工具服务器的框架,支持多种运行模式和客户端连接方式。
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python server.py
一个基于React的MCP工具管理应用,提供工具发现、调用、缓存管理和系统管理功能。
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@modelcontextprotocol/inspector
MCP(模型上下文协议)是一个开放标准,使AI模型能够安全地连接到本地和远程数据源、工具和系统,提供工具、资源和提示管理功能。
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npx @modelcontextprotocol/inspector uv run mcp_research_server.py
动态生成和管理MCP服务器,并通过FastAPI提供统一访问端点的开发工具。
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一个高级的模型上下文协议(MCP)服务器,旨在为代理AI系统提供跨平台功能的统一访问接口。
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@modelcontextprotocol/inspector@latest
一个支持远程MCP连接并内置GitHub OAuth认证的服务器,可用于构建和管理MCP工具。
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npx @modelcontextprotocol/inspector@latest
NestJS MCP Server 是一个基于NestJS的服务器实现,用于模型上下文协议(MCP),为代理提供强大且可扩展的后端,以通过标准化API发现和交互各种工具。
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Node-RED节点集合,用于接入虾哥小智AI平台,让设备通过可视化流程编程轻松接入AI控制。
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生产就绪的模型上下文协议服务器,提供动态工具管理、高级日志记录和健壮的错误处理功能,适用于AI模型集成和工具链开发。
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RIG是一个AI代理工具平台,将SDK转换为结构化工具,并通过运行时强制执行验证、隔离秘密、策略和审计日志。
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pip install -e packages/rig-core
Pete Thinking MCP Server是一个用于处理动态思维分支和工具调用的服务器,适用于开发者和研究人员进行思维实验和工具管理。
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一个用于高效管理多个MCP服务器的代理服务器,通过工具分组和按需加载工具模式处理大规模工具集合。
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一个独立的Java MCP服务器,通过WebSocket接收MCP风格的JSON消息,并通过REST将工具请求转发到Spring Boot内部API。
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MCP(模型上下文协议)服务器实现,使用stdio传输,提供工具、提示和资源管理功能。
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ToolUniverse是一个用于集成到AI编码代理(如gemini和qwen-code)中的工具管理平台,提供工具管理和运行功能。
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pip install tooluniverse