"工具执行"标签的搜索结果

OSVM Unikernel 工具执行器是一个高性能、安全隔离的后端，专为 LLM 客户端通过 vsock 协议调用 MCP 工具而设计。

ADK框架下的一个MCP服务器示例，通过JSON-RPC协议为LLM客户端提供天气查询工具，实现上下文信息和工具功能的标准化交互。

使AI助手等客户端连接到Galaxy生物信息学平台，提供工具执行、数据管理和工作流集成能力。

快速将任何AI代理转换为A2A兼容服务器，方便与大型语言模型客户端集成。

基于TypeScript和Fastify的MCP服务器框架，快速构建LLM上下文服务后端。

Treelang是一个基于抽象语法树（AST）的功能调用框架，同时提供MCP服务器功能，支持通过LLM生成和执行复杂的工具调用工作流。

Super Agent Party 是一个将大型模型转化为智能代理的应用后端，支持知识库访问、互联网连接、MCP 服务调用、深度思考和深入研究，并通过 OpenAI API 或 Web/桌面应用进行访问。

基于 Model Context Protocol 构建的 MCP 服务器，提供访问 Acurast 资源的接口，并支持脚本部署和处理器信息查询等工具。

Paragon MCP Server 是 Model Context Protocol 的服务器实现，通过 Paragon ActionKit 为 LLM 客户端提供 SaaS 应用集成和工具能力。

基于Bash的轻量级MCP服务器，用于通过JSON-RPC管理和执行命令行工具。

Hermes Search MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的后端服务，旨在为 LLM 应用提供强大的数据搜索和索引能力，通过集成 Azure Cognitive Search，实现对结构化和非结构化数据的全文和语义搜索。

基于Model Context Protocol的实验性服务器，提供工具注册和执行能力，演示了Stdio和SSE两种传输协议的应用。

一个基于MCP协议的服务器实现，允许LLM客户端通过工具安全地查询和管理Oracle数据库。

基于MCP协议构建的模块化系统，实现LangGraph智能体与远程工具服务器的解耦，支持实时、多服务器和可扩展的AI应用。

这是一个轻量级的C++框架，用于构建本地LLM Agent，集成了模型上下文协议(MCP)，提供工具和记忆管理功能，可作为有效的MCP服务器实现。

Directus MCP Server 是一个基于 Node.js 的 MCP 服务器，允许 AI 客户端通过 MCP 协议与 Directus CMS 进行交互，实现数据访问和功能调用。

基于 Azure 函数和 API 管理构建的远程 MCP 服务器，提供工具注册、执行和安全访问控制能力。

基于Go语言的MCP服务器最小化示例，演示如何通过curl执行工具，并与LangChainGo集成。

Fastn MCP Server是一个基于MCP协议的后端服务，它允许LLM客户端通过Fastn平台动态注册和执行工具，扩展LLM的功能。

Chef CLI 是一个用于 ADaaS 配方开发的命令行工具，同时可以作为 MCP 服务器为 LLM 客户端提供上下文服务。

Nerve Agent Server是一个用于运行LLM Agent并将其功能作为MCP兼容服务对外提供的平台，方便与MCP客户端集成。

一个基于FastMCP框架实现的简单数学工具服务器，用于演示MCP服务器功能，可与Open Multi-Agent Canvas前端集成使用。

基于 Model Context Protocol 的多智能体系统，通过专用 MCP 服务器为各领域智能体提供上下文服务。

基于FastMCP框架实现的Supabase MCP服务器，为LLM客户端提供数据库资源访问和管理工具。

基于.NET开发的MCP服务器集合，提供文件处理、通用工具等功能，支持Stdio和SSE传输协议，为LLM应用提供上下文服务。

一个基于MCP协议的服务器，集成Radare2强大的二进制分析工具，为AI助手提供文件分析能力。

连接AI助手与ERPNext的MCP服务器，提供数据访问和功能调用，实现智能ERP集成。

Archon Agenteer MCP Server为AI IDE提供 agent 构建能力，支持通过 Model Context Protocol (MCP) 协议与客户端通信，实现agent工具注册、执行和上下文信息管理。

这是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的天气信息服务器示例，演示了如何使用工具提供天气查询功能，并集成了synf工具实现热重载开发。

演示如何使用MCP协议构建一个允许LLM通过自然语言查询和操作SQLite数据库的MCP服务器。

一个使用Kotlin编写的最小化MCP服务器示例，演示了如何通过天气工具与MCP客户端进行交互，实现工具注册、调用和响应的基本流程。

Deepin MCP 仓库包含多个示例 MCP 服务器的 Python 实现，用于演示如何构建提供工具和资源访问能力的 MCP 后端。

Open Manus 是一个开源框架，旨在构建类似 MCP 服务器的功能，为 AI 代理提供工具、资源和 Prompt 管理，提升企业级 AI 应用的上下文处理能力。

一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，允许大型语言模型 (LLM) 通过调用工具在服务器端执行 shell 命令。

Bhanus是一个将MCP协议与vLLM集成的生产级系统，旨在高效地为LLM应用提供上下文服务和工具执行能力。

这是一个使用 Server-Sent Events (SSE) 实现的 MCP 示例服务器，演示了工具、资源和日志记录等核心 MCP 功能。

Agents-EXE是一个用于构建和运行LLM代理的工具，通过实验性的MCP服务器将代理作为工具提供给LLM客户端。

Kakashi MCP Servers为LLM应用提供天气查询和网页文件下载工具，基于Model Context Protocol标准实现。

基于FastMCP框架实现的Python MCP服务器示例，提供算术工具和动态问候资源，可通过SSE或Stdio协议与客户端通信。

C#实现的MCP协议SSE测试服务器，提供资源、工具和Prompt管理功能，用于验证和测试MCP客户端的连接与交互。

通过MCP协议连接AI助手与Odoo ERP系统，提供数据访问和功能调用能力。

一个简单的MCP服务器示例，演示了资源、工具和Prompt模板的定义与使用，支持Stdio和SSE传输协议。

一个简单的MCP服务器示例，展示了资源、Prompt和工具管理，支持SSE和Stdio传输。

基于FastMCP框架构建的演示MCP服务器，提供资源和工具管理，用于增强LLM应用上下文。

Qt MCP 服务器是一个基于 Qt 框架实现的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，提供资源管理、工具执行和 Prompt 模板处理等核心功能，用于构建模型驱动的应用后端。

基于Model Context Protocol的示例服务器，演示了如何定义和执行工具，并通过Stdio与客户端通信，实现GitHub用户数据获取功能。

本仓库提供了一系列基于Model Context Protocol (MCP) 的示例服务器，演示了如何构建可扩展的上下文服务后端，包括文件系统、天气、播客和邮件服务。

基于Model Context Protocol的支付系统示例，演示如何构建可与AI模型集成的应用后端，提供支付处理、欺诈检测和货币汇率等功能。

该项目是一个MCP服务器示例，用于管理学生数据，通过资源提供学生列表，并通过工具支持学生信息的查询和添加功能。

一个简单的Ruby MCP服务器示例，提供基础的问候功能和hello-world资源。

Composio MCP Server是一个实现了Model Context Protocol的服务器，它将Composio应用（如Gmail, Linear等）的功能以工具形式暴露给LLM，实现LLM对这些应用的标准化访问和控制。

Offeryn是一个Rust实现的Model Context Protocol (MCP) 服务器，专注于通过工具扩展大型语言模型的能力，支持JSON-RPC over Stdio和SSE传输协议。

Ai-platform仓库实现了一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器，通过标准化的JSON-RPC接口，向LLM客户端提供OpenAI的文本生成和代码分析工具。

一个简单的MCP服务器，用于管理文本笔记资源，支持创建笔记工具和笔记总结Prompt。

一个简单的MCP服务器，用于管理笔记资源，提供笔记总结 Prompt，并提供添加、获取、列出笔记以及管理链式MCP服务器的工具。

一个简单的MCP服务器示例，演示了工具的注册和调用，提供了一个在隔离环境中执行命令的工具。

一个简单的Python MCP服务器，用于管理笔记，允许客户端添加、总结和访问笔记资源。

一个简单的计算器MCP服务器示例，用于演示MCP服务器的基本功能，例如工具列表和调用。

Pylon 是一款桌面应用程序，内置 MCP 服务器，为 LLM 客户端提供资源管理、工具调用和 Prompt 模板服务，支持文件系统资源访问和 Ollama 模型集成。

一个简单的MCP服务器示例，演示了如何创建Markdown文件，通过模板和用户输入，展示工具注册和执行。

一个简单的MCP服务器实现，演示了基于SSE传输和基本身份验证的工具执行功能。

mcp-server仓库实现了一个简单的MCP服务器，通过工具提供推特发文和读取Google Sheets数据的功能，并通过资源暴露Google Sheets数据，演示了MCP协议在数据访问和功能扩展方面的应用。

一个简单的MCP服务器，允许通过工具在隔离环境中执行本地命令。

一个简单的MCP服务器，提供备忘录管理功能，包括资源化管理备忘录、通过Prompt总结备忘录以及使用工具添加备忘录，旨在与Claude等LLM客户端集成。

GoAI库提供了一个灵活的MCP服务器实现，支持资源管理、工具注册、Prompt模板定义，并通过JSON-RPC协议与LLM客户端通信，构建可扩展的AI应用后端。

Beamlit MCP Gateway桥接Beamlit CLI与LLM客户端，通过Model Context Protocol协议，使AI模型能安全访问和利用Beamlit的功能与资源。

Command Executor MCP Server是一个安全的工具服务器，允许LLM客户端执行预先批准的系统命令，用于扩展LLM的功能并与外部环境交互。

Lodestar MCP 是一个基础的MCP服务器实现，用于文档查询，提供了资源和工具的示例，展示了MCP服务器的基本结构和功能。