一个基于TypeScript和Express的Model Context Protocol (MCP)服务器模板,用于为LLMs提供标准化的上下文。
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一个基于TypeScript和Express的Model Context Protocol (MCP)服务器模板,用于为LLMs提供标准化的上下文。
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Microsoft Copilot Studio的MCP服务器部署工具,用于标准化AI模型与数据源的连接,支持实时数据访问和企业安全控制。
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全面解析Kb Cloud MCP ServerMCP Server的核心功能、安装配置和实用案例。作为顶级Model Context Protocol服务器,Kb Cloud MCP Server能让AI助手访问实时数据、执行操作,为您提供更智能的工作体验和自动化解决方案。
MCP.science是一个开源项目,提供了一系列专门为科学研究设计的MCP服务器,使AI模型能够通过标准化协议与科学数据、工具和资源进行交互。
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uvx mcp-science web-fetch
Vanij MCP平台是一个标准化的AI助手服务集成平台,提供JavaScript和Python实现,支持与多种API和服务无缝连接,适用于构建复杂的AI驱动应用。
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python -m venv venv
Pharo-MCP在Pharo中实现了模型上下文协议(MCP),使基于Pharo的工具和代理能够使用标准化的MCP框架将AI模型与外部数据源和工具连接起来。
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一个提供AI系统标准化访问多种数据源的模型控制协议(MCP)服务器集合,包含新闻、天气和Google搜索等多种API的标准化接口实现。
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pip install -e .
Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议,用于以结构化和标准化的方式将AI模型连接到外部工具、数据和服务,提供按需上下文检索和结构化IO流。
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MCP Server是一个为基于LLM的代理平台设计的集中式、权限控制的工具和数据访问层,标准化代理对数据库、文件、知识库、网络数据和外部API的访问。
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MCP Server是一个实现模型上下文协议(MCP)的服务器,允许大型语言模型(LLMs)以标准化方式与外部工具和服务交互。
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python -m venv venv
Model Context Protocol (MCP) .NET示例库,展示了如何在.NET应用程序中利用MCP协议标准化大型语言模型(LLMs)的上下文交互。
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一个全面的模型上下文协议(MCP)服务器实现集合,旨在通过标准化工具和资源提供扩展AI能力。
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MCP服务器为本地AI交互提供标准化接口,支持工具、资源和提示的连接,适用于需要灵活和安全集成AI的本地应用场景。
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一个连接AI/LLMs与多种现实世界API(包括天气、金融和新闻服务)的标准化接口服务器,无需自定义集成即可实现无缝交互。
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一个集成Model Context Protocol (MCP)、Ollama和.NET 9 API的项目,使语言模型能够通过标准化协议访问外部工具。
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MCP(Model Context Protocol)是一个标准化AI应用与外部工具连接的协议,通过构建MCP服务器和客户端,使AI助手能够安全、可控地访问和操作外部资源。
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python llm_client.py
基于模型上下文协议(MCP)的旅行任务处理助手,通过标准化JSON-RPC通信实现LLM与外部服务的集成。
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python -m venv venv
MCP生态系统是一个用于构建具有标准化协议、工具和文档的可互操作AI系统的综合平台,适用于多智能体协调、资源优化和实时监控等场景。
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Model Context Protocol (MCP) 是一个标准化协议,使AI助手能够与外部工具和数据源进行交互。本教程通过实践学习MCP的基本概念、架构和实现方法。
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npx tsc --noEmit # 型チェックのみ実行
用于AI系统和外部工具之间标准化连接的协议服务器,适用于AI工程师构建可扩展的AI架构和集成。
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