
Gh Models Helper
@modelcontextprotocol/inspector
该MCP服务器帮助用户通过GitHub Models和AzureML与不同语言模型交互并比较它们的响应,适用于AI开发者和研究人员。
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npx @modelcontextprotocol/inspector dist/index.js

@modelcontextprotocol/inspector
该MCP服务器帮助用户通过GitHub Models和AzureML与不同语言模型交互并比较它们的响应,适用于AI开发者和研究人员。
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npx @modelcontextprotocol/inspector dist/index.js
提供从概念到实现的完整AI驱动软件开发框架,包括用户故事创建、细化及实现功能。
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一个基于Model Context Protocol的服务器,为AI代理提供程序化控制Git仓库的全面功能,包括克隆、提交、推送、拉取、分支等操作。
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使用Google的AI开发套件(ADK)和MongoDB模型上下文协议(MCP)服务器提供的MongoDB助手服务,简化数据库连接和操作。
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ido4是一个为AI混合软件开发提供共享理解、机构记忆和质量保障的平台,适用于大规模企业级开发场景。
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基于Gemini的快速AI开发平台,帮助开发者从提示到生产环境快速构建AI应用。
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该工具旨在帮助AI模型通过函数调用、模型上下文协议(MCP)和A2A协议集成和使用API,适用于AI开发者和研究人员。
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Ollama Docker Setup 是一个通过Docker在本地运行大型语言模型的工具,支持多种模型和GPU加速,适用于开发者和研究人员。
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docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
用于分享AI开发工具扩展的个人仓库,包括代理、命令、规则、技能、钩子和MCP服务器等。
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MCP速成课程是一个通过实践教授模型上下文协议(MCP)基础和高级概念的学习资源,帮助开发者将AI代理应用程序连接到外部工具和数据源。
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MCPA2A是一个多智能体通信平台,用于不同AI智能体之间的协作和外部工具访问,适用于需要多智能体协作的AI系统开发。
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python -m venv .venv
提供AI模型上下文协议(MCP)和代理间协议(A2A)的开发资源,支持构建AI代理和多代理系统,并可集成Azure服务。
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MCP服务器是一种帮助开发者加速开发工作流程的工具,特别适用于AI开发环境。
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python stdio_server.py
MCP是一个基于Anthropic的AI应用开发框架,用于构建具有丰富上下文的AI应用程序,如聊天机器人等。
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MCP是一个用于构建丰富上下文AI应用的开发工具,提供资源和工具支持。
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本指南详细介绍了如何从零开始构建一个支持多LLM提供商的MCP客户端,实现与MCP服务器的工具调用和上下文感知对话。
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uv run client.py path/to/your/mcp-server.py
一个基于Rust的模型上下文协议(MCP)客户端实现,提供类型安全的AI应用开发基础,支持多服务器连接、工具管理和资源访问。
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一个基础的模型上下文协议(MCP)服务器实现,展示核心功能包括工具和资源。
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uv run mcp dev main.py
提供快速设置AI开发环境的命令行工具,支持LangChain、Groq和OpenAI集成。
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MCP Dev Tools 是一个提供14种文件目录操作功能的开发工具集,具备企业级安全性和85%自动化工作流,适用于自主AI开发场景。
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