模型上下文协议实现
by jatindera · Python该项目使用Python实现了一个基于服务器-客户端架构的模型上下文协议(MCP),用于管理模型上下文数据。
代码、Git、文件和开发工具相关的 MCP Server。装进 Claude、Cursor 这类 AI 工具,就能让 AI 直接调用这些能力。
已收录 62,091 个 MCP Server,其中开发效率 36,417 个
该项目使用Python实现了一个基于服务器-客户端架构的模型上下文协议(MCP),用于管理模型上下文数据。
一个提供与 Foundry、Anvil 和 Cast 命令交互工具的模型上下文协议(MCP)服务器,适用于智能合约开发和优化。
一个高性能的MCP服务器,通过GNS3 REST API v2将AI助手转变为全功能网络工程师,支持通过自然语言对话设计、部署和管理复杂的实验室拓扑。
一个使用大型语言模型(LLM)自动生成、编译和上传Arduino、ESP8266和ESP32固件的智能后端服务器。
通过模型上下文协议(MCP)实现代码执行,显著减少AI代理与多工具交互时的上下文开销,适用于GitHub和Slack等服务的自动化操作。
提供加法和减法运算的模型上下文协议(MCP)服务器,支持JavaScript和Python两种实现。
一个通过Emacs org-mode为AI助手提供可靠任务管理的MCP服务器。
一个允许Claude与ServiceNow实例交互的MCP服务器,将ServiceNow功能暴露为Claude可以直接调用的工具。
一个Tauri插件和MCP服务器,使AI代理(如Claude Code、Cursor等)能够通过标准化接口与Tauri桌面应用程序交互和调试。
Igris Memory为AI助手提供跨会话和提供商的持久、可搜索记忆功能,适用于决策跟踪、模式识别和上下文保存。
一个基于Web的现代用户界面,用于管理多个AI提供商的配置、服务器、提示和技能。
一个基于Go的MCP服务器,提供工具允许LLM通过HTTP生成和执行有效的GraphQL查询。
一个Python工具,用于获取当前日期、时间和基于公共IP地址的近似地理位置,专为与Anthropic的Claude桌面应用配合使用而设计。
一个生产就绪的 Model Context Protocol (MCP) 服务器,连接 LLMs 到 Epic 的 FHIR API,支持 stdio(用于 Claude Desktop)和 HTTP/SSE 传输,并具有 OAuth2 后端系统认证。
MCP服务器是一个提供自定义工具集用于与IDE集成的服务,通过Model Context Protocol(MCP)实现代理与外部工具和资源的交互。
这是一个基于Angular 20.3的前端项目,用于与AI驱动的MCP代理交互,支持通过自然语言请求数据并以表格或图表形式动态渲染。
一个结合REST API和模型上下文协议(MCP)服务器的待办事项管理系统,支持多种AI助手集成。
UnCorreoTemporal MCP服务器专注于自动化注册和电子邮件验证工作流,提供临时邮箱创建、验证邮件等待、验证链接提取等功能。
一个功能完善的StreamableHttp服务开发模板,支持灵活的鉴权机制、上下文感知的用户识别、动态服务注册与启动、可定制的中间件和便捷的工具配置。
通过Claude代码控制DaVinci Resolve的服务器解决方案,适用于视频后期制作自动化。
一个允许AI助手与ABB RobotStudio交互的模型上下文协议(MCP)服务器,包含C#插件和TypeScript MCP服务器两部分。
Chaos Mesh MCP服务器为AI助手提供直接访问Chaos Mesh的功能,通过自然语言对话创建、管理和验证混沌工程实验。
一个MCP(Model Context Protocol)服务器,使LLMs能够查询和分析来自SEQ结构化日志服务器的日志。
PLUMED2 MCP服务器是一个为AI助手提供PLUMED输入文件生成、验证和优化功能的工具,适用于分子动力学模拟场景。
Letta OpenCode插件是一个MCP服务器,使Letta代理能够将任务委托给OpenCode执行,适用于AI辅助开发任务执行场景。
Rigol DHO800系列示波器的定制模型上下文协议(MCP)服务器,专为音频信号分析和设备校准优化。
ccfolio是一款用于索引、搜索和归档Claude Code对话的工具,提供成本跟踪、Obsidian导出和会话恢复功能。
StreamNative MCP Server为AI代理提供与StreamNative Cloud、Apache Kafka和Apache Pulsar消息系统的标准化集成接口。
clibroker是一个策略驱动的代理服务,用于将本地CLI工具封装在安全的HTTP API和MCP服务器后面,适用于需要LLM或其他客户端在严格定义的允许列表内使用CLI工具的场景。
一个通过stdio传输向LLM客户端提供大学学习规定(Studienordnungen)Markdown文档的MCP服务器。