一个用于分析和处理电子商务数据的系统,支持大规模数据集的处理和AI代理集成。
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该课程详细介绍了如何使用MCP架构开发具有丰富上下文的AI应用程序,包括聊天机器人示例、MCP服务器和客户端的创建与部署。
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该工具用于学术探索模型上下文协议(MCP)的基础知识,包括客户端与服务器的连接、第三方MCP服务器的使用以及简单的LLM引导交互实验。
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@modelcontextprotocol/inspector
一个结合研究服务器和聊天客户端的系统,用于检索学术论文并通过MCP协议进行交互。
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npx @modelcontextprotocol/inspector uv run research_server.py
MCP是一个标准化的协议,用于LLM与外部工具和API的交互,通过MCP服务器暴露工具或功能,MCP客户端将这些服务器连接到LLM,使其能够在推理过程中动态调用正确的工具。
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一个基于JSON-RPC 2.0协议的工具调用服务,支持初始化、工具列表查询和工具调用功能。
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一款自动化生成MCP服务器代码的工具,支持TypeScript和Python,显著减少开发时间。
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构建可作为MCP服务器的AI代理,可与Claude桌面等MCP客户端配合使用。
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一个简单的MCP服务器,用于通过FastMCP暴露与MySQL数据库交互的工具,使用Llama Index构建代理并通过Ollama本地运行LLM模型。
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python -m pip install -r requirements.txt
一个演示如何使用Databricks和MCP服务器构建和部署工具调用代理的集合,支持Unity Catalog和OpenAI/LangGraph SDK。
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一个用于将MCP服务器与O*NET职业框架进行自动化分类的管道,测量每个MCP服务器可以自动化现实职业任务的程度。
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python -m venv venv
该服务提供R256密钥生成、JWT服务器和MCP服务器的Docker化部署方案,适用于需要安全认证和微服务架构的场景。
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docker run -p 8000:8000 jwt-server
为MCP项目配置必要的开发工具和编程环境。
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一个基于多代理AI系统的虚假信息检测工具,通过多源验证和交互式评估UI分析内容、提取声明、检查声明可信度,并返回带有可信度评分和风险等级的解释性裁决。
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该工具用于抓取MISO日前市场电价数据,支持指定日期范围,并将数据整合为CSV文件。
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一个基于.NET 9.0构建的模型上下文协议服务器,提供模型驱动系统中组件间的通信协议,支持自定义工具和服务集成。
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一个展示代理间通信和模型上下文协议集成的多代理客户服务系统,包含路由代理、客户数据代理和支持代理,用于处理客户查询、管理客户数据和支持工单。
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python3 -m venv venv
一个通过Agent-to-Agent (A2A)通信和Model Context Protocol (MCP)实现的多智能体客户服务自动化系统,用于处理查询、路由任务并在共享数据库上执行多步操作。
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pip install flask flask-cors requests termcolor pyngrok bitsandbytes -q
一个使用Google ADK、MCP协议和SQLite实现的多智能体客户支持系统,用于处理客户查询、账户升级、票据管理等场景。
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python3 -m venv .venv
一个基于Google Agent Development Kit (ADK)和Model Context Protocol (MCP)构建的生产级多智能体客户服务系统,具备高级智能体间通信、工具集成和智能路由功能。
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pip install google-adk google-generativeai flask flask-cors pyngrok termcolor