"工作流管理" 标签

基于 Model Context Protocol 的后端服务器，实现对资源、工具和 Prompt 的管理与渲染，支持 JSON-RPC 交互、WebSocket/SSE 等传输，面向本地化LLM客户端提供可扩展的上下文服务框架。

基于模型上下文协议（MCP）的后端服务器实现，使用标准 JSON-RPC over STDIN/STDOUT，与客户端进行资源、工具、提示等功能的注册、执行与渲染，并提供会话管理与工作流/运行数据的完整 MCP 服务能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地后端服务，向 LLM 客户端以标准化的 JSON-RPC 方式提供上下文信息和功能。核心职责包括托管与管理资源/数据、注册并执行工具、定义和渲染 Prompt 模板，并通过 JSON-RPC 与客户端通信。实现了图片生成工作流的多提供商支持（MeiGen、OpenAI 兼容接口、本地 ComfyUI），并具备资源上传、提示库、提示增强、工作流管理等功能，支持通过 STDIO 传输与 Claude Code / OpenClaw 等客户端进行交互。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器端实现，提供对资源、工具和提示模板的托管、注册与执行能力，并通过 MCP 客户端以 JSON-RPC 方式进行交互，支持将 ATaC 工作流在生产环境中作为上下文服务对接到强大的大语言模型客户端。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，向大语言模型客户端以标准化方式提供 GitHub Actions 的上下文信息、工具和提示模板，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持以 Stdio 传输模式运行，便于在 Claude Desktop 等环境中集成使用。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 的Git感知型任务管理服务器，为AI代理提供完整的项目和待办事项管理能力

一个功能丰富的 GitHub MCP 服务器，通过代码优先架构提供完整的 GitHub 工作流自动化功能

一个为n8n自动化平台提供强大AI上下文和工具能力的自定义MCP服务器，专为Antigravity AI助手优化。

连接LLM与Terra.Bio生命科学平台的MCP服务器，通过FISS API提供工作空间管理、基因组数据分析流程监控和数据交互工具。

OpenOne 是一个非官方的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，它将 Alteryx Analytics Cloud Platform 的核心功能封装成可供大型语言模型 (LLM) 客户端调用的工具和资源。

基于MCP协议的AI代理任务管理系统，支持任务规划、执行、分类及协作。

为AI辅助软件开发提供结构化、规范驱动的工作流工具，通过MCP协议与LLM客户端通信，管理项目资源、执行工具和生成提示。

Treelang是一个基于抽象语法树（AST）的功能调用框架，同时提供MCP服务器功能，支持通过LLM生成和执行复杂的工具调用工作流。

为Pipefy应用提供安全可扩展的上下文服务，通过MCP协议连接LLM客户端，支持卡片管理等Pipefy功能。

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。

基于FastMCP框架实现的Prefect MCP服务器，通过工具向LLM客户端提供Prefect工作流管理能力。

DolphinScheduler MCP Server是基于FastMCP构建的MCP服务器，旨在通过标准化的MCP协议，将Apache DolphinScheduler的工作流管理能力开放给AI Agent。

一个为 Claude 和 Zed 等 MCP 客户端提供 Coze 平台机器人和工作流管理能力的 MCP 服务器。

Vibe-Coder MCP服务器为基于LLM的编码提供结构化工作流，支持需求澄清、文档生成、阶段性开发和进度跟踪。

一个基于Model Context Protocol的服务器，允许AI助手通过工具管理和操作GitHub Actions工作流。

一个基于模型上下文协议 (MCP) 的任务规划和跟踪服务器，帮助AI助手 Claude 等创建和管理结构化任务计划。

一个将 n8n 工作流作为工具暴露给 LLM 的 MCP 服务器，允许 LLM 客户端调用和管理 n8n 工作流。

Linear MCP Server 是一个基于 Cline 的 MCP 服务器，用于连接 Linear API，为 LLM 提供问题、项目和团队管理能力。

Apache Airflow MCP Server是一个MCP服务器实现，它封装了Apache Airflow的REST API，使得LLM客户端可以通过标准化的MCP协议与Airflow工作流进行交互，实现工作流管理和监控等功能。

Swiss MCP是一个轻量级的MCP服务器，旨在通过工具集成和任务编排，简化复杂AI工作流程的构建与执行。

MCP Orchestrator Server是一个任务编排服务器，用于协调跨多个MCP客户端（如Claude）的任务执行，支持任务依赖、状态跟踪和工具调用。