
Materioa MCP
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Materio MCP Server是一个使AI助手能够直接搜索和读取Materio教育PDF资源的服务器,无需手动上传文件。
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一个使用Groq AI进行数学问题分析并通过外部MCP服务器工具执行精确计算的数学代理服务
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pip install groq python-dotenv pydantic-ai fastmcp
一个使用多MCP服务器进行数学计算的代理系统,支持基础和高阶数学运算,具备智能工具选择和错误处理功能。
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pip install -r requirements.txt
一个安全的数学表达式评估服务器,提供严格的语法验证和全面的安全特性,适用于数学计算和数据分析场景。
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docker run -it math-mcp

@smithery/cli
Math MCP是一种为Claude Desktop提供数学运算功能的协议服务,支持动态集成大型语言模型与外部应用。
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npx -y @smithery/cli install @swaroopkasaraneni/math-mcp-server --client claude
一个生产就绪的Mattermost集成服务器,通过10个MCP工具提供频道管理、消息发布、用户操作和智能话题监控功能。
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python -m venv .venv
一个全面的模型上下文协议(MCP)服务器实现,用于与Mattermost集成,使AI助手能够无缝地与Mattermost频道、用户和消息功能交互。
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pip install mattermost-mcp-python
MCP服务器是一个基于OpenAPI自动生成的模型上下文协议服务器,支持多种传输模式和配置选项。
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pip install -e ".[dev]"

wrangler
一个全面的MCP协议服务器,提供星际迷航语录资源与工具,支持多种传输协议和客户端集成。
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npx wrangler deploy
MCP A2A ADK是一个基于Mission Control Protocol (MCP)和Agent-to-Agent (A2A)通信协议的多代理系统开发工具包,用于构建可扩展和鲁棒的多代理架构。
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python3 -m venv .venv
一个集成了Google ADK A2A、MCP HTTP服务器、SQLite数据库和Gemini模型的多代理客户支持系统,适用于学术、多代理工作流演示和客户服务自动化原型设计。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Agent-to-Agent (A2A)和Model Context Protocol (MCP)标准的分布式代理编排系统,支持动态路由、数据驱动代理和实时观察。
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uv run uvicorn backend.main:app --host 127.0.0.1 --port 8000
一个基于多代理协调平台(MCP)的AI代理协调系统,用于动态管理和执行GitHub Actions工作流。
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uv run python -c "import dotenv; dotenv.load_dotenv()"
一个结合Google ADK、LangGraph、Model Context Protocol (MCP)和A2A通信的分布式AI智能体编排系统,用于构建可扩展的多智能体工作流。
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python -m venv venv
ACDC MCP服务器是一个高性能的模型上下文协议服务器,用于AI代理发现和搜索本地内容,提供全文搜索、动态资源发现和双传输支持。
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docker run -p 8080:8080 \
一个可通过Claude Desktop安装或使用MCP Inspector测试的ADCP协议服务器实现。
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uv run mcp install server.py
一个基于FastMCP的加法计算服务,支持通过StreamableHTTP调用,并包含OpenRouter工具调用示例。
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python add_server.py # starts FastMCP with streamable-http on http://127.0.0.1:8000/mcp
一个集成了Model Context Protocol (MCP)和Agent Payments Protocol (AP2)的Pokemon交易平台,提供完整的购物流程、智能代理和安全的支付系统。
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python tests/test_mcp_simple.py
AEO MCP Server是一个用于生成优化LLM消费的llms.txt和llms-full.txt文件的答案引擎优化服务器。
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python test_server.py
一个基于Model Context Protocol (MCP)的AI驱动的YouTube代理服务,能够自动执行搜索视频、点赞、评论、订阅等YouTube操作。
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python -m venv venv