一个包含从基础到实践的完整学习路径的项目,旨在帮助用户理解和实现Model Context Protocol(MCP)标准,适用于学生、开发者和教师。
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python3 -m venv venv
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python3 -m venv venv
一个基于AI的网页文档抓取和摘要工具,能够智能搜索、清理和总结文档内容,并通过MCP服务器提供响应。
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uv run mcp_server.py
一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器实现,提供简单的网站抓取服务,允许客户端通过MCP协议获取任何网站的内容。
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pip install -r requirements.txt
一个基于FastAPI和Pydantic的类型安全模型上下文协议服务器,为本地LLM提供统一的数据访问接口,适用于AI代理的数据连接和智能过滤。
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pip install -r requirements.txt
一个基于FastAPI的REST服务器,通过OpenAPI 3.1和MCP协议连接LLM系统与Zabbix监控平台,提供完整的CRUD操作和监控功能。
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python -m venv venv
一个提供动态访问Actual Budget API的MCP服务器,允许LLM代理以编程方式与预算交互。
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docker run -v /host/path:/data -e ACTUAL_DATA_DIR=/data ...
一个生产级的模型上下文协议(MCP)服务器,支持通过自然语言查询多个PostgreSQL数据集,具有智能上下文加载、自动化元数据生成和加权人口分析功能。
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python3 -m venv venv
轻量级AI代理协调工具,支持多LLM提供商、多代理协调和分布式设置。
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pip install agentic-ai-mcp
一个使用模型上下文协议(MCP)与Groq的LLM集成的交互式CLI代理,具有内置的对话记忆功能。
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python app.py
MCP Email Calendar Server是一个生产就绪的服务器,将邮件和日历功能集成到一个上下文感知的界面中,专门为LLM设计。
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uv run smain.py
一个基于FastAPI的多工具代理服务,通过REST接口与外部交互,支持计算器、天气查询和文件读取等功能。
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uv run mcp-test-tools
一个基于模型上下文协议(MCP)的任务管理服务器,为LLM客户端提供结构化的任务列表管理API。
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uv run awesome-todo-server.py
一个基于Groq LLM的智能聊天机器人,通过Model Context Protocol (MCP)集成天气和新闻数据API,提供实时天气查询和新闻检索功能。
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pip install -r requirements.txt
Apps SDK示例库展示了与Apps SDK一起使用的示例UI组件以及暴露工具集合的MCP服务器示例,旨在作为构建自定义ChatGPT应用的起点和灵感来源。
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python -m venv .venv
一个基于Python的MCP服务器,提供Google日历和Gmail API的接口,支持高级日程安排、事件管理和邮件工作流。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Vercel部署的自动生成的模型上下文协议(MCP)服务器,为Claude等AI模型提供配置的API工具。
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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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python -m venv .venv
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]"
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