一个基于Agent-to-Agent (A2A)通信和Model Context Protocol (MCP)的多代理客户服务自动化系统,包含路由代理、客户数据代理和支持代理,适用于客户服务自动化场景。
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一个基于Agent-to-Agent (A2A)通信和Model Context Protocol (MCP)的多代理客户服务自动化系统,包含路由代理、客户数据代理和支持代理,适用于客户服务自动化场景。
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基于MCP和A2A协议的多智能体客户服务系统,用于处理客户数据查询、更新、创建工单和解决支持问题。
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一个AI驱动的多代理系统,通过协调多个专业代理(如邮件、日历、任务、研究和写作代理)来自动化日常数字任务,提升个人工作效率。
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一个基于Google的Agent-to-Agent (A2A)协议和Model Context Protocol (MCP)数据访问层的端到端多智能体客户服务系统,包含路由代理、客户数据代理和支持代理,适用于客户服务自动化场景。
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python -m venv venv
一个展示如何使用Model Context Protocol (MCP)与多个独立服务器、自定义客户端和基于LLM的主机交互的演示项目,适用于本地多服务器系统的构建。
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MusicGen-Agent是一个基于Facebook MusicGen-Small模型的文本到音乐生成工具,通过FastMCP服务器提供API调用,适用于音乐创作和自动化音频生成场景。
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用于本地运行和检查NASA MCP项目的工具,支持配置和启动MCP服务器。
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该项目展示了如何将LangChain的ReAct代理框架与Bright Data的网页抓取工具通过MCP服务器集成,用于高级网页搜索和抓取功能。
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Papertrail MCP Agent for Cursor 是一个将Papertrail日志暴露给Cursor代理的工具,支持按时间范围、系统名称或ID以及日志组名称查询日志。
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python -m venv .venv
一个基于FastAPI和MCP服务器的本地披萨订购系统,展示多代理协作的模块化AI架构。
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python3 app/mcp/pizza_mcp_server.py
使用墨尔本住房市场数据集实现房价预测模型,涵盖从基础决策树到随机森林等高级集成方法的机器学习工作流程。
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python -m venv venv
使用量子近似优化算法(QAOA)解决基于图的组合资产识别问题,作为量子退火器的替代方案。
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使用SDV库创建MCP服务器进行合成数据生成,提供数据生成、评估和可视化功能。
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一个使用OpenAI API和模型上下文协议(MCP)工具从外部源(如Google地图和社交媒体)获取信息的Python项目。
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pip install python-dotenv openai
一个交互式笔记本环境,用于探索、列出和调用MCP(Model Context Protocol)服务器的工具,适合构建和测试基于LLM的工具驱动AI代理。
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通过API生成随机狗狗图片或短视频的服务,提供图片大小和URL信息。
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OpenAI Responses API 是一个多模态API,主要用于文本生成,支持流式输出、网络搜索、文件搜索、结构化输出、函数调用和MCP协议等功能。
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一个演示如何通过STDIO和Streamable HTTP协议连接Python应用到MCP服务器的项目,主要用于实时获取库文档以支持AI编码助手。
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pip install fastmcp
HTTP协议是Web的基础协议,定义了客户端和服务器之间的消息交换方式;REST是一种基于HTTP原则设计的Web API架构风格,强调简单性、可扩展性和统一接口。
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MCP服务器是一个标准化协议,用于将外部上下文连接到AI应用程序,支持构建基于大型语言模型的代理和复杂工作流。
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uv run src/mcp_server_box.py