"环境管理" 标签

基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务器合集，提供 MCP 服务的资源管理、工具/客户端对接、模板/提示等能力，支持多协议交互与容器化部署，用于向 LLM 客户端提供统一的上下文和外部功能调用能力。

基于MCP协议的Kafka Schema Registry后端，提供模式管理、上下文、配置及迁移能力。

连接AI模型（如Claude）与DatoCMS，通过MCP协议提供内容、媒体、环境和架构管理能力的服务器。

允许LLM客户端通过MCP协议与Python环境交互，执行代码、管理文件和Python环境。

将 YepCode 的后端能力通过 MCP 协议开放给 AI 平台，实现 AI 与后端工作流的无缝集成。

一个基于Model Context Protocol的Docker容器管理服务器，允许AI Agent通过工具调用自动化管理Docker容器。

conda生态系统的MCP服务器，通过自然语言操作conda和系统。

基于MCP协议，提供在指定Conda环境中执行Python代码功能的服务器。

Sandbox MCP Server 提供隔离的 Docker 容器环境，允许 LLM 安全地执行代码、安装包和管理开发环境。