"AI工具服务" 标签

基于模型上下文协议（MCP）的服务器实现，提供飞书文档知识库的 MCP 服务端能力，包含工具注册、SSE/StdIO/HTTP 等传输方式、会话与能力管理，以及对外暴露的文档检索工具，供 LLM 客户端按照统一协议进行上下文访问与功能调用。

dspy-cli是一个命令行工具，用于将DSPy程序部署为HTTP API，并可选择启用Model Context Protocol (MCP) 服务器以供LLM客户端调用。

这是一个Java项目，包含一个可嵌入的MCP服务器实现，用于向LLM客户端提供标准化的工具调用和上下文信息。

提供基于Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，通过模拟 Jira 和 Azure DevOps 数据，为LLM应用提供上下文和工具调用能力。

基于 .NET Aspire 和官方 C# SDK 实现的 MCP 服务器，提供天气、系统和数学工具，支持动态工具发现和 HTTPS/SSE 通信。

一个基于 Quarkus 框架实现的 MCP 服务器，提供标准化工具接口，支持 AI 代理存储数据到数据库。

一个Swift框架，用于将本地工具和Prompt模板暴露为可与LLM客户端通信的MCP服务器。

本项目展示了如何使用FastMCP构建、部署并注册MCP服务器，通过Azure API Center实现AI应用的工具发现与消费。

一个Spring AI演示项目，展示如何构建和运行基于MCP协议的工具服务器，为大语言模型提供外部功能调用能力。

为大模型应用提供上下文管理和工具服务，基于Spring Boot构建，支持工具自动化注册与执行。

基于FastMCP框架实现的AI工具服务，提供任务查询和天气查询等功能，并通过MCP协议与客户端通信。

VT.ai仓库中的MCP服务器实现，为LLM客户端提供标准化工具调用和上下文服务。

一个基于FastMCP实现的简单MCP服务器，通过Model Context Protocol向LLM客户端提供命令行执行能力。