一个基于Streamlit的Web应用程序,利用模型上下文协议(MCP)生成个性化学习路径,并与YouTube、Google Drive和Notion等服务集成,提供全面的学习体验。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Streamlit的Web应用程序,利用模型上下文协议(MCP)生成个性化学习路径,并与YouTube、Google Drive和Notion等服务集成,提供全面的学习体验。
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基于Model Context Protocol (MCP)的个性化学习路径生成工具,集成YouTube、Google Drive和Notion等服务,提供全面的学习体验。
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用于跟踪和记录关于MCP的学习进度和资源的工具。
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mcp-watchtower
MCP Watchtower是一款用于分析MCP服务器命名、路由和语义工具冲突的工具,帮助开发者避免代理混淆或与MCP生态系统冲突。
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npx mcp-watchtower scan --server "uvx my-server"
MCP服务器设置工具,用于Leostream环境,支持通过uvx和mcpo运行。
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一个用于统计字母数量的服务,可通过Gradio UI和MCP Server SSE执行。
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MCPlexo是mcp-llm-bridge的一个分支,实现了MCP服务器与OpenAI兼容的LLM之间的通信。
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一个用于MCP工具的代理服务器,提供配额管理和工具过滤功能。
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一个基于AWS SAM CLI的无服务器应用部署工具,支持Lambda函数和API Gateway API的部署与管理,适用于快速构建和测试无服务器应用。
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MCP Link Checker 是一个用于检查文本内容中链接有效性的服务,使用 lychee 工具验证链接的可访问性。
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一个通过Ansible使用SUSE Linux系统角色配置Linux系统的AI模型协议服务器。
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一个配置驱动的CLI工具,无需编码即可将外部HTTP API暴露为MCP工具,支持多种认证方式和响应转换。
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通过OpenRouter API评估多个LLM模型的功能调用能力并自动生成专业Excel报告的项目。
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python evaluate.py dialog \
基于OpenRouter API的LLM函数调用性能评估框架,用于精确测量大型语言模型的函数调用能力。
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pip install -e .
TAU2-Bench是一个基于多轮对话和工具使用的代理基准测试工具,用于评估LLM模型在客户服务任务中的表现。
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python3 generate_reports.py \
一个加密的LLM网关和MCP服务器,用于通过一个OpenAI兼容的端点路由API密钥、CLI订阅和模型选择。
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docker run -d \
一个结合网页内容提取与Ollama AI自动生成摘要和测验的工具,适用于教育和技术学习场景。
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python3 -m venv .venv
一个用Go编写的轻量级MCP服务器,通过HTTP JSON-RPC暴露本地文件系统目录,具有严格的路径限制和可选的文件过滤功能。
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提供轻量级的MCP服务器,用于解析服务器日志并智能分类,适用于Cursor或支持MCP的代理框架。
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一个通过AppleScript自动化提供全面窗口管理功能的MCP服务器,适用于macOS系统。
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