一个基于React Flow和GoJS双节点UI的可视化MCP服务器构建工具,支持Python FastAPI后端和Docker部署。
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python -m venv venv
一个基于React Flow和GoJS双节点UI的可视化MCP服务器构建工具,支持Python FastAPI后端和Docker部署。
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基于FastAPI的MCP(Model Context Protocol)聊天服务,支持模型上下文协议和流式聊天API。
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uv run uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
基于FastAPI的可扩展聊天API服务,提供会话管理和消息处理功能。
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pip install -r requirements.txt
一个使用FastAPI和WebSockets与React前端通信的LangGraph后端模板,支持模型响应生成和流式传输,简化了开发流程。
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一个基于Next.js前端和FastAPI后端的极简聊天应用,用于连接MCP服务器。
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pip install -r requirements.txt
一个基于FastAPI和Streamlit的MCP客户端聊天工具,支持与MCP服务器交互并使用LLM进行聊天流程编排。
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uv run python -V
基于FastAPI的客户端,用于与GLPI的MCP服务器交互。
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python3 -m venv .venv
一个基于FastAPI和Anthropic Claude的任务自动化后端服务,通过Taiga权限系统实现角色工具调用。
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一个基于Python的MCP客户端,集成了FastAPI后端和Streamlit前端,用于连接MCP服务器并通过交互式界面执行工具。
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pip install uv
CodeForge MCP是一个基于FastAPI和MCP协议的模块化AI编码服务器,支持通过REST API和交互式浏览器UI进行代码审查、重构和调试操作。
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MCP服务器间通过HTTP进行通信的工具,支持与多种LLM提供商(如OpenAI、AWS Bedrock)的集成。
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两个基于FastAPI的小型服务,通过Docker Compose运行,提供顾问列表查询和总结功能。
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Aveonline MCP Server是一个基于FastMCP 2.0构建的服务器,支持本地和Docker部署,用于处理MCP协议通信。
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docker run -p 8008:8008 -p 8877:8877 --name aveonline-mcp-server mcp-server-ave
一个为MCP设计的FastAPI应用模板,包含Dockerfile和Render配置,支持本地和云端部署。
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一个基于FastAPI和Streamlit的AI数据分系统,支持CSV数据集上传、AI分析和可视化展示。
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python -m venv venv
一个基于FastAPI的轻量级API,用于与本地文件交互,包括列出文件和读取文件内容。
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python -m venv venv
一款基于FastAPI、LangGraph和Streamlit的现代支出追踪应用,提供AI代理功能帮助用户管理、查询和分析支出数据。
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pip install -e .
一个基于FastAPI和React的数据库查询工具,支持通过前端界面发送SQL查询并显示结果。
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一款基于MCP协议和OpenAI的智能邮件自动化系统,能够读取、分类邮件并生成智能回复。
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一个为MCP服务器提供的浏览器界面工具,支持工具列表浏览、架构检查、尝试执行等功能。
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pip install mcp-embedded-ui