"外部工具集成" 标签

基于 Model Context Protocol 的后端服务器，面向 Code Ocean 平台，向大语言模型客户端提供 Capsule、数据资产、计算等资源的访问、工具执行以及提示模板渲染，并通过 JSON-RPC 形式暴露能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供面向大语言模型的资源管理、工具调用与提示渲染能力；仓库包含多个独立的 MCP 服务模块（如 Distiller、NCEMPy、4DCamera 等），通过 FastMCP 框架实现工具注册、资源访问与 JSON-RPC 风格的请求响应，支持通过多种传输方式进行客户端通信。

AskPlex 基于 Model Context Protocol（MCP）的后端实现，提供工具注册、任务执行和提示模板等能力，并通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端交互， bridging 与 Perplexity 实时检索等外部资源的能力。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务端实现，负责与 MCP 客户端通过 JSON-RPC 协议通信，注册并执行外部工具、管理资源与提示模板，并支持多种传输方式（如 STDIO、HTTP SSE），提供会话管理、能力声明及外部工具的接入能力。

基于 Model Context Protocol 的文档后端实现，提供资源管理、工具注册与调用，以及提示模板渲染等能力，供 LLM 客户端通过 JSON-RPC 与之通信，获取文档上下文、读取页面内容与执行辅助任务。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，用于向 LLM 客户端提供上下文信息、工具调用通道与 Prompts 渲染等功能；核心通过 JSON-RPC 与客户端通信，示例实现包含最小化的服务器以支持集成测试场景。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的 SeedVR2 视频/图片放大后端，提供 MCP 接口以注册工具并执行图像/视频放大以及查询 GPU 状态等功能，支持通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端进行资源与功能调用。

一个通用的模型上下文协议（MCP）网关，为LLM提供多协议访问、智能记忆存储和丰富的工具集。

基于Model Context Protocol (MCP) 标准，为LLM客户端提供托管和管理外部工具（如天气查询、客户信息、网页抓取、维基百科搜索）的能力。

基于 FastMCP 框架构建的 MCP 示例服务器，用于向 LLM 客户端提供简单的资源和工具访问能力。

GoMCP是Go语言实现的Model Context Protocol库，用于构建完全兼容MCP协议的服务器和客户端应用程序。

基于Go+语言实现的Model Context Protocol (MCP) 服务器开发框架，简化LLM应用后端构建。

本仓库提供了一个MCP客户端示例，用于演示如何通过Model Context Protocol (MCP) 与MCP服务器交互，并探讨工具投毒攻击的可能性。

将Google Tasks集成为MCP服务器，为LLM应用提供任务管理工具和任务资源访问能力。