"AI工作流"标签的搜索结果

Orcheo是一个支持AI助手的Model Context Protocol (MCP) 服务器，用于创建、运行和管理工作流，并向LLM提供上下文信息和功能。

TweekIT MCP 服务器将强大的媒体处理能力转化为LLM可调用的工具和资源，使各种文件在AI工作流中变得可读可用。

一个轻量级系统，用于在Tmux终端中管理和协调多个AI代理会话，通过其内置的MCP服务器实现多代理协作和任务编排。

Langflow是一个可视化构建和部署AI代理及工作流的平台，内置API和MCP服务器，能将复杂流程转化为可供LLM客户端调用的工具和上下文服务。

为LLM客户端提供Pixeltable多模态AI数据基础设施服务，包括数据管理、AI模型集成、动态Python执行和问题日志，助力AI工作流。

一个基于MCP协议的AI工作流编排框架，通过结构化工作流和语义搜索，为LLM提供可定制的开发任务上下文和逐步指导。

基于MCP协议，为Claude AI提供高级提示词管理、链式工作流和模块化组织能力的后端服务器。

构建和运行Model Context Protocol (MCP) 服务器的工具，支持数据和功能标准化暴露给LLM。

将ComfyUI图像生成能力通过MCP协议提供给LLM客户端的服务端实现。

基于 Model Context Protocol (MCP) 构建 LLM 应用的高效框架，用于创建和编排 Agent、调用工具和管理上下文。

一个集成了多种AI能力（模型、知识库、工具）的后端平台，使用MCP协议提供工具服务。

Pipulate是一个本地优先的桌面应用框架，为AI工作流提供上下文服务，可作为轻量级MCP服务器使用。

MPT 是一款支持多LLM模型并行查询的工具，并可作为MCP服务器为LLM客户端提供统一接口，实现资源、工具和Prompt模板的管理。

基于Model Context Protocol的Glif MCP服务器，提供Glif工作流、Bot管理和元数据访问功能，支持工具扩展和Prompt定制。

基于Docker的MCP服务器，支持Markdown提示词和Docker化工具，为LLM应用提供上下文服务。

Docker AI Tools for Developers是一个基于Docker容器的平台，它允许开发者使用Markdown文件定义AI工作流，并作为MCP服务器提供Prompt和工具服务。