基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器,向 LLM 客户端以标准化的 JSON-RPC 方式暴露 Flutter 应用的资源/工具/提示模板等上下文信息,并通过多传输协议实现会话管理、能力声明与扩展能力,帮助 AI Agent 在 Flutter 应用中进行自动化控制与测试。
基于Model Context Protocol的After Effects远程控制服务器,通过标准化的方式为LLM客户端提供After Effects的上下文和功能。
Nature Remo MCP 服务器是一个基于 Model Context Protocol 的应用后端,允许 LLM 客户端通过工具调用控制 Nature Remo 智能家居设备。
NodeMCU MCP服务是一个用于管理NodeMCU设备的MCP服务器,通过MCP协议与AI工具集成,实现设备监控、控制和数据访问。
用于控制 Unity 编辑器的 MCP 服务器模板,使 LLM 能够与 Unity 项目进行交互和自动化操作。