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ACB是一个模块化的Python框架，提供一个全面的Model Context Protocol (MCP) 服务器，使AI应用能发现、交互并编排其组件（如动作、适配器、服务）。

赋能AI科学家的ToolUniverse提供标准化接口，让LLM调用超600种科学工具，并集成MCP服务器提供上下文服务。

基于FastAPI构建，提供39个开箱即用工具的MCP服务器，支持LLM调用外部功能、数据访问和配置管理。

Mai是一个全面的上下文服务框架，包含多个独立MCP服务器及一个MCP代理，为LLM应用提供资源管理、工具调用和Prompt模板服务。

Olane 是一个点对点、安全的 AI 网络基础设施，能够托管和管理资源、工具、Prompt，并通过 MCP 协议与 LLM 客户端通信。

开源的AI原生工作流协议、运行时和工具注册中心，通过MCP协议连接LLM与自动化能力。

演示如何基于Model Context Protocol (MCP) 构建、配置和使用可集成大型语言模型的工具服务。

一个可配置的框架，用于将命令行工具作为 MCP 工具提供给 LLM，实现上下文增强。

Sauropod 是一个本地AI代理平台，通过MCP协议连接和管理多种AI模型及工具，提供可扩展的上下文服务框架。

智能上下文MCP服务器，根据用户情境动态选择和编排工具，集成Gemini API，支持复杂工作流，为LLM提供上下文服务。

Atrax 是一款 MCP 代理服务器，可以将多个 MCP 服务器聚合成一个统一的接口，为 LLM 客户端提供便捷的上下文服务。

构建分层AI代理网络的框架，实现了模型上下文协议MCP，用于LLM应用中的工具和资源管理。

MCPSX 是一个命令行工具，用于管理和运行 MCP 服务器及工具，简化 MCP 环境的配置和使用。

MCP Dockmaster 是一个用于安装、管理和监控 MCP 服务器的工具，为 LLM 应用提供上下文服务。