"外部服务集成" 标签

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务端实现，提供图像生成与编辑的资源与工具注册、提示模板渲染，并通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端通信，支持 STDIO 和 HTTP 两种传输模式，适用于在本地或远程环境中为 LLM 应用提供可拓展的上下文服务。

Descope AI 仓库提供了一系列基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器端实现示例，支持多种语言和框架，集成认证并提供可调用的工具，为 LLM 客户端提供丰富的上下文服务。

提供多种基于FastMCP框架实现的MCP服务器示例，将外部服务封装为LLM可调用的工具。

将Conductor工作流平台功能暴露为LLM工具的MCP服务器。

提供适用于 Microsoft Copilot Studio 的 MCP 服务器示例，展示工具注册和 HTTP/SSE 传输。

提供基于MCP协议的后端服务，使AI系统能够标准化地访问新闻、天气和搜索等外部数据和功能。

一个使用Spring AI构建，通过MCP协议为LLM客户端提供天气查询和预报工具的Spring Boot应用示例。

基于.NET实现的Model Context Protocol (MCP) 服务器示例，展示如何构建和托管供LLM客户端调用的工具。

使用MCP协议连接LLM与Home Assistant，通过自然语言控制智能家居灯光。

此项目是一个MCP服务器，通过集成Perplexity AI，为LLM客户端提供网页搜索工具（search_web），扩展LLM的知识检索能力。