一个基于向量存储的LangGraph文档检索系统,提供工具查询和完整文档访问功能。
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python -m venv .venv
一个基于向量存储的LangGraph文档检索系统,提供工具查询和完整文档访问功能。
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python -m venv .venv
一个定义AI模型交互中信息结构的协议,支持多轮对话、工具使用和智能代理功能。
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一个涵盖Docker、FastAPI、Ollama、vLLM和MCP服务器的实践学习资源库。
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一个面向初学者的模型上下文协议(MCP)学习平台,提供多语言编程示例和实战项目,帮助开发者掌握AI模型与工具间的标准化通信技术。
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一个基于LlamaIndex的本地MCP客户端构建工具,支持自然语言交互和多后端LLM集成,适用于本地开发和隐私优先场景。
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uv run server.py --server_type=sse
使用LLM和MCP协议分析iPhone与三星的客户反馈,提高市场情报的准确性和减少幻觉。
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一个基于MCP协议的天气数据服务,提供实时天气、天气预报和历史天气数据的查询功能。
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一个用于与MCP服务器进行通信的工具,适用于LLM代理工作坊中的开发场景。
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一个使用语义内核的MCP客户端,支持自定义MCP服务器和官方MCP服务器。
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一个全面的实践学习项目,用于理解和实施模型上下文协议(MCP),这是一个由Anthropic开发的开源标准,使AI模型能够安全地连接外部工具、服务器和数据源。
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pip install -e .
一个基于LangChain代理和FastMCP Tavily的网络搜索工具,适用于需要通过大语言模型进行高效网络搜索的场景。
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企业级AGI系统是一个完整的自主多代理RAG系统,展示了从基本检索增强生成到超级智能级自主编排的7阶段AGI进化路径,具备生产级Vertex AI部署准备。
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python -m venv .venv
提供Databricks计算库的安装和管理功能,支持Unity Catalog函数调用和MCP服务器设置。
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一个利用AI代理、Bright Data网络爬虫和Qdrant向量数据库实现的自动化书籍写作系统,适用于内容生成和数据处理场景。
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pip install mcp qdrant-client
MCP(Model Context Protocol)是一个标准化协议,用于将大型语言模型(LLM)与外部工具、数据源和提示资源连接起来,以构建丰富的上下文AI应用。
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pip install fastmcp mcp-sdk python-dotnet (or other SDKs as needed)
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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AI驱动的调查平台,通过整合费城11个公共数据集(约3400万行数据)检测贫困剥削模式,支持AI代理和人工查询。
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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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一个用于从Arxiv下载文件并生成相关分析的工具,适用于数据处理和机器学习场景。
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python -m venv venv
一个关于Model Context Protocol (MCP)的指导课程,包括章节笔记本、实际示例和参考资料,帮助理解MCP及其安全含义,集成MCP到工具如Gemini CLI和Windsurf,以及创建自己的MCP服务器。
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uv run fastmcp --help