一个模块化的多代理框架,利用LangChain、LangGraph和模型上下文协议(MCP)自动化云基础设施治理,适用于AWS服务的智能检测、推理和修复。
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python -m venv .venv
一个模块化的多代理框架,利用LangChain、LangGraph和模型上下文协议(MCP)自动化云基础设施治理,适用于AWS服务的智能检测、推理和修复。
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MCP Server是一个基于OpenAPI规范自动生成的多代理对话协议服务器,支持多种传输模式和配置方式,适用于API开发和测试场景。
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pip install -e ".[dev]"
一个结合对话式AI与可视化工作流自动化的强大平台,实现LLM聊天界面与可定制工具执行流的无缝集成。
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pip install -r requirements.txt
ADK + MCP + A2A Codelabs 是一个多代理系统开发工具集,用于构建、部署和测试基于ADK、MCP和A2A协议的代理系统,适用于开发者和研究人员。
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python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
一个轻量级的MCP框架实现的智能代理控制服务器,通过HTTP API连接远程LLM(如OpenAI和Claude)以协调规划、分类、代码生成和异常检测等任务。
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python3 -m venv venv

@cobaltfinance/mcp
MCP服务器为AI代理提供受控的PostgreSQL数据库读写访问,支持查询、表操作和安全写入功能。
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npx @cobaltfinance/mcp <connection-string>
Codedelite MCP Server是一个增强AI编码辅助的协议服务器,通过包装用户查询并提供全面的编码标准,自动记录请求-响应对以进行分析和训练数据收集。
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python -m venv venv
通过将MCP服务器作为代码API使用,构建更高效的AI代理,减少令牌使用并提升隐私和控制流。
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pip install -r requirements.txt
一个MCP服务器工具,用于协调多代理工作流的设计、代码生成、模拟和评估,适用于复杂任务的自动化分解与执行。
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pip install -r <(python3 - <<'PY'

skills
Collabute Agent Skills 是为AI编码代理提供的技能集,用于正确且安全地使用Collabute MCP,支持会议优先工作流和提案安全操作。
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npx skills add collabute/collabute-agent-skills --skill collabute-mcp
Company Agents是一个多代理自动化系统,提供针对不同部门(如销售、人力资源、财务)的专用AI代理,用于数据分析、报告生成和任务自动化。
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python tools/agent_generator.py
一个多代理网状架构系统,将通用AI分解为专业推理引擎的服务网格,通过模型上下文协议(MCP)进行安全上下文交换。
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pip install -r requirements.txt
一个用于从Confluence页面下载和读取附件的模型上下文协议(MCP)服务器,支持批量下载、文件内容读取和管理。
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docker run -d --name confluence-mcp \
一个使用多AI代理分析研究文档、识别文献缺口、辩论发现、生成新假设并改进研究提案的复杂系统,同时保持差分隐私。
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python -m venv .venv

contextive-mcp-server@latest
Contextive MCP Server 是一个基于TypeScript的多提供商、工作流导向的模型上下文协议(MCP)服务器,支持多模型路由、高效令牌管理和可组合工作流。
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npx contextive-mcp-server@latest --help
一个基于推理的AI代理系统,通过感知→决策→行动循环解决复杂任务,具备智能记忆系统、多工具集成和自适应规划能力。
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一个允许AI代理查询和探索Azure SQL数据库的MCP服务器,提供SQL执行、表列表、模式检查、分页数据检索和数据库元数据获取功能。
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uvx mcp-server-azure-sql
Core-MCP是一个模块化并发处理框架,用于自主代理编排、纳米技术模拟和AI驱动的任务自动化,支持异步多代理系统协调和事件驱动通信。
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python3 -m venv venv
一个简单的MCP服务器,用于将ChatGPT与静态HTML网站连接,支持读取网页内容和文本搜索功能。
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Cortex是一个基于模型上下文协议(MCP)的高级AI代理编排器,采用分体式架构设计,通过标准输入/输出(stdio)实现中央“大脑”(编排器)与本地“工具服务器”的通信,支持安全、模块化和可扩展的工具使用。
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python -m venv venv