一个基于Python和Docker的MCP服务器实现,用于处理模型上下文协议请求并与LLM集成。
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pip install -r mcp_docker/requirements.txt
一个基于Python和Docker的MCP服务器实现,用于处理模型上下文协议请求并与LLM集成。
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pip install -r mcp_docker/requirements.txt
一个包含多个MCP(模型上下文协议)服务器的单一仓库,用于与Claude Desktop和Claude Code一起使用。
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uv run weather
Awesome MCP Servers 是一个精选的模型上下文协议(MCP)服务器列表,旨在通过标准化的服务器实现使AI模型能够安全地与本地和远程资源交互。这些服务器扩展了AI的能力,包括文件访问、数据库连接、API集成和其他上下文服务。
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pip install fastmcp
一个基于FastMCP框架的MCP服务器实现,提供数学运算和问候功能,适用于MCP兼容客户端的集成。
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pip install mcp[cli]>=1.11.0
提供8个可直接使用的MCP服务器模板,包含免费和付费版本,支持SQLite、Web搜索、系统Shell等功能集成到Claude桌面工作流中。
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python sqlite_server.py
使用LangChain构建的模型上下文协议(MCP)服务器示例,展示如何创建基本MCP服务器并与LangChain代理集成以增强AI功能。
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uv run ArXiv Mcp\arxiv_client.py
一个使用Python SDK和UV依赖管理工具搭建的模型上下文协议(MCP)服务器,适用于本地开发和测试。
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pip install uv
一组展示各种MCP服务器实现和客户端交互的Model Context Protocol (MCP)项目集合。
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uv run python main.py
一个基于Model Context Protocol (MCP)的SVN服务器,用于自动化SVN操作,支持版本控制和代理驱动的工作流。
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pip install mcp-server-svn
一个使用Python和FastMCP框架构建Model Context Protocol (MCP)服务器的模板,提供完整的开发工作流、集成工具和生产就绪结构。
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python -m venv venv
一个基于Model Context Protocol(MCP)的服务器,为AI和自动化工作流提供自定义工具集,支持轻松扩展。
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docker run -d \
一个用于构建模型上下文协议服务器的生产就绪模板,提供基本结构和示例工具,便于连接API或数据源到Claude Desktop。
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pip install -r requirements.txt
一个使用FastMCP和Python构建模型上下文协议(MCP)服务器的模板,提供快速搭建MCP服务器的功能,适用于AI助手工具集成。
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uv run main.py

@modelcontextprotocol/inspector
一个基于TypeScript的Model Context Protocol服务器模板,提供身份验证、错误处理、速率限制、输入验证、测试设置和Docker部署等功能。
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npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js
MCP服务器提供对Example API的访问,允许AI助手与Example数据进行交互。
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uv run python -m mcp_example.server
一个支持模型上下文协议(MCP)的生产就绪AI应用模板,提供多AI提供商支持、会话管理和工具编排功能。
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pip install -r requirements.txt
一个通过自然语言请求与DNSDumpster API交互的MCP服务器,使AI助手能够执行详细的DNS侦察。
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uvx mcp-dnsdumpster
一个简单的Python模板,用于构建使用可流式HTTP传输的MCP服务器,适用于与AI助手和其他MCP客户端通信。
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uv run main.py
提供基于Model Context Protocol的最小化服务器模板,支持Python和TypeScript的传输设置和工具注册。
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uv run server.py
MCP服务器将Terraform CLI操作暴露为工具,支持AI驱动的基础设施即代码工作流,包括规划、应用和验证Terraform配置。
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docker run -i mcp-server-terraform