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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现,提供对 CATS API v3 的资源访问、工具注册与执行能力,并支持多传输模式(STDIO/HTTP)以便与大型语言模型(LLM)进行标准化交互,具备按需加载大量工具集、健康自检、结构化日志等特征,适合作为 LLM 的上下文与功能服务端。
将 Moleculer.js 微服务动作自动暴露为 AI 工具,提供给 LLM 客户端使用的 MCP 服务器。
一个 Python 应用,聚合多个后端 MCP 服务器的能力,通过统一的 SSE 端点提供给 LLM 客户端。
一个将银行服务操作暴露为工具,通过 MCP 协议提供给 LLM 客户端的示例服务器实现。
基于Model Context Protocol (MCP) 的用户和房产管理API服务器,为LLM应用提供用户认证、用户管理和房产管理等工具能力。
Appwrite MCP Server是一个为LLM客户端设计的MCP服务器,它将Appwrite后端服务封装为可在LLM中调用的工具,方便LLM应用访问和管理Appwrite资源,如数据库、用户等。
Redis MCP Server是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的应用后端,它提供了一系列工具,使LLM客户端能够通过标准化的方式与Redis数据库进行交互,实现数据存储、检索和管理等功能。