一个基于DSPy的系统,通过LLM驱动的状态管理自主生成思维图,提供Web UI可视化和MCP服务器集成。
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pip install -r requirements.txt
一个基于DSPy的系统,通过LLM驱动的状态管理自主生成思维图,提供Web UI可视化和MCP服务器集成。
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基于Depth Anything V2的单目深度估计服务器,用于食物图像的深度图估计和分量计算。
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通过AWS Lambda和API Gateway实现的MCP客户端和服务器,与AWS Bedrock模型交互。
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pip install -r cdk/requirements.txt
一个用于在WSL + VS Code + Dev Containers上快速运行AWS Documentation MCP Server的开发环境模板,支持通过GitHub Copilot Chat等MCP客户端直接访问AWS官方文档。
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Python 3.12.12
基于AWS官方文档的问答服务,提供AWS CLI、SDK使用方法和AWS服务配置指导。
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该工具通过Gemini和MCP协议实现自然语言查询AWS账单数据,提供权威的成本分析。
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python -m venv .venv
一个用于在AI时代实现内容货币化和品牌保护的模型上下文协议(MCP)服务器。
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python3 -m venv .venv
一个Docker化的Amazon Q CLI工具,用于生成AWS架构图并提供文档服务。
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docker run -it --rm -v "$(pwd)/diagram:/workspace/generated-diagrams" amazonq-mcp
一款利用AI技术复活已失效网站的工具,通过Wayback Machine快照检索和AI内容推断,实现与历史网站的交互式对话和数字考古功能。
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python -m venv venv
一个提供全面AWS S3管理功能的MCP服务器,支持存储桶操作、对象管理、访问控制、元数据标记和成本分析。
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一个开源的YANG模型浏览器和RPC构建工具,用于实验YANG数据模型,支持上传/编译YANG模型、构建NetConf RPC、生成Python示例代码等功能。
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pip install --upgrade pip
MCP服务器实现,用于AI系统与外部工具和数据源的连接,支持代理间通信和客户支持票务处理。
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python3 simple_mcp_hello.py

@akrym1582/azstorage-mcp-server
一个用于Blob存储、队列存储和表存储的只读Azure存储MCP(模型上下文协议)服务器,提供紧凑的JSON响应和LLM优化的功能。
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npx @akrym1582/azstorage-mcp-server
Azure AI Model Deployment Manager是一个用于管理Azure AI模型部署、监控端点并聚合Azure AI Foundry资源能力的综合解决方案。
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python -m venv venv
一个基于.NET 10构建的模型上下文协议(MCP)服务器,将Azure DevOps操作作为工具暴露给AI代理,如GitHub Copilot CLI和其他智能助手。
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docker run -d \
将Pydantic模型转换为Azure Functions MCP工具属性格式的工具,适用于需要将Pydantic模型集成到Azure Functions MCP的场景。
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pip install git+https://github.com/zecloud/azurefunctionsmcpydantic.git
一个用于构建连接多个MCP服务器的Azure AI Foundry代理的快速启动工具包,支持配置驱动的服务器注册、每服务器认证和只读安全执行。
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一个基于Python的Azure Model Context Protocol (MCP)服务器实现,通过轻量级的异步JSON-RPC接口提供Azure资源访问和管理工具。
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pip install -e .
Azure MCP Server是一个基于Python实现的模型上下文协议服务器,用于通过结构化接口管理和监控Azure资源,支持多种认证方法和异步操作。
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uv run server.py
通过AzureMCPServer和Streamlit构建的Web应用程序,用于交互式管理和操作Azure资源。
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