一个轻量级的MCP演示服务器和客户端,用于测试语义检查引擎的有效性,支持多种攻击场景模拟。
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python -m venv .venv
一个轻量级的MCP演示服务器和客户端,用于测试语义检查引擎的有效性,支持多种攻击场景模拟。
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一个演示如何通过本地MLX模型与FastMCP服务器协调调用Python cowsay库生成趣味ASCII艺术气泡的服务,适用于LLM工具调用场景。
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将本地JSON数据库作为大型语言模型的食材库存数据库,用于管理冰箱、食品储藏室等中的食材。
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一个用于构建Dapr Agent的Go SDK,支持LLM集成、持久化执行和模型上下文协议。
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一个基于MCP的可扩展执行平台,允许用户通过聊天界面交互,由LLM(通过LlamaIndex)解释意图并通过MCP控制特定应用程序操作的执行。
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pip install -e ".[dev]"
DBtoolReader是一个基于Go的PostgreSQL数据库工具,提供执行查询和检索模式信息的服务器接口,适用于与LLM系统集成。
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MCP是一个轻量级协议和SDK,用于在工具和模型之间交换结构化上下文和元数据,支持构建可组合的集成系统。
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MCP服务器是一个基于Docker和Go的工具,用于从数据库获取数据并与LLM提供商(如Anthropic)集成。
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Dida365 MCP Server是一个通过模型上下文协议向LLM暴露任务管理能力的服务器。
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python -m dida365_mcp.server
一个基于Python和Rust的目录管理服务,通过调用Rust二进制文件快速处理文件操作并返回结果到LLM。
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python -m venv .venv
一个集成LLM模型的活動管理服务器,用于自动化和管理活动流程。
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用于将来自LLM的请求分发到多个网关并净化响应的MCP网关服务。
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一个用于通过LLM操作EDCB的MCP服务器,提供节目信息获取、预约管理等功能。
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YouTube MCP集成服务是一个基于模型上下文协议(MCP)的项目,允许大型语言模型(LLMs)通过标准化工具搜索YouTube、获取视频信息和检索视频字幕。该服务提供了YouTube搜索工具、视频信息工具和字幕工具,支持通过HTTP/SSE传输与MCP兼容的客户端交互。
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rudof-MCP是一个基于Model Context Protocol的服务器,将rudof库的语义网操作能力暴露为工具,供兼容MCP的大型语言模型客户端调用,实现确定性、规范化的语义网操作。
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一个基于FastAPI后端和LLM聊天集成的用户搜索服务,提供Web前端界面和MCP服务器实现。
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pip install -r requirements.txt
一个模拟人类浏览行为的代理管道,用于收集临床论文、规范化内容并提取结构化的患者记录和诊断信息。
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pip install -e .[dev]
Fast Agent 是一个支持多LLM提供商API的代理服务,用于快速设置和运行代理程序。
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uv run agent_one.py

@modelcontextprotocol/inspector
一个生产就绪的FastAPI MCP服务器模板,用于快速开发和原型设计MCP服务器,支持动态工具挂载、双接口(MCP + REST API)和容器化部署。
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npx @modelcontextprotocol/inspector
FastMCP Server是一个基于FastAPI框架的AI模型通信服务器,提供与AI模型交互的API接口,适用于需要快速集成AI模型的应用场景。
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python -m venv venv