"Prompt模板" 标签

Vespera Atelier 是一个模板驱动的创意项目管理系统，其核心 `Vespera Scriptorium` 包提供了一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，用于向 LLM 客户端提供上下文信息、管理资源和执行 AI 辅助工作流。

KODEGEN.ᴀɪ 是一个基于 Rust 构建的极速 MCP 服务器，提供 75 种专为 LLM 自主代码生成和上下文效率优化设计的工具。

一个用于使用 TypeScript 构建和部署 Model Context Protocol (MCP) 服务器的框架，旨在简化 LLM 应用上下文服务开发。

Mai是一个全面的上下文服务框架，包含多个独立MCP服务器及一个MCP代理，为LLM应用提供资源管理、工具调用和Prompt模板服务。

包含多个基于Model Context Protocol (MCP) 实现的“EpicMe”日记应用后端示例，用于演示和学习MCP协议在资源、工具和Prompt管理方面的高级功能。

基于Python和FastMCP构建的生产级Model Context Protocol (MCP) 服务器模板，提供工具、资源和Prompt管理、多协议传输及OAuth2认证支持。

一个用于快速构建MCP（Model Context Protocol）服务器的启动模板，支持LLM助手的工具、资源和Prompt扩展。

Gram是一个强大的平台，专注于创建、管理和托管Model Context Protocol (MCP) 服务器，为大型语言模型（LLM）应用提供上下文信息和外部工具调用能力。

用于构建 Model Context Protocol (MCP) 服务器的 Ruby 库，提供工具、Prompt 和资源管理。

将 Node.js 构建的 MCP 服务器打包为可执行文件，提供资源、工具、提示等上下文服务。

基于Bun运行时，为LLM应用提供资源、工具和Prompt模板的标准上下文服务器。

为AI应用提供实时加密货币新闻的MCP服务器，支持查询最新头条和按关键词搜索，并可生成新闻摘要Prompt。

使用Go语言实现的Model Context Protocol (MCP)服务器，为LLM提供资源、工具及Prompt服务。

基于MCP协议，为AI提供长期记忆、工具和上下文访问接口，支持资源、工具和Prompt服务。

演示如何使用 fastmcp 库快速构建 MCP 服务器，提供资源访问、工具调用和 Prompt 模板功能。

Go语言实现的Model Context Protocol (MCP) 开发工具包，用于构建LLM客户端与外部环境交互的服务器和客户端应用。

基于Hono框架，实现Model Context Protocol (MCP) 的无状态服务器，优化适配Cloudflare Workers等Serverless环境。

标准化AI辅助开发工作流，为LLM提供结构化的代码规范、Prompt模板和上下文信息。

一个用于托管、管理和运行大模型的后端服务，支持模型分发、上下文控制和Prompt模板。

Super Agent Party 是一个将大型模型转化为智能代理的应用后端，支持知识库访问、互联网连接、MCP 服务调用、深度思考和深入研究，并通过 OpenAI API 或 Web/桌面应用进行访问。

AIVK-QQ 是一个集成 MCP 服务器的智能 QQ 机器人框架，为大语言模型提供上下文服务和功能扩展，并具备便捷的 CLI 工具和 Napcat.Shell 启动器。

该仓库通过示例项目展示了如何将MCP服务器与GitHub Copilot Agent模式集成，提供上下文信息和工具能力。

AJ-MCP 是一个轻量级的 Java SDK，用于构建 MCP 客户端和服务器，提供资源管理、工具注册和 Prompt 模板等核心 MCP 功能，支持 Stdio 和 SSE 传输协议。

一个Python实现的MCP服务器，通过资源、工具和Prompt模板，为LLM提供SQLite数据库的访问和数据分析能力。

MCP Lite 是一个基于 Ruby 开发的轻量级模型上下文协议（MCP）服务器实现，旨在为 LLM 应用提供高效、可扩展的上下文服务框架。

基于 FastAPI 和 FastMCP 构建的 Ping-Pong 示例服务器，演示了通过 API 和 SSE 进行 MCP 工具调用和 Prompt 获取。

这是一个简单的MCP服务器，提供判断数字奇偶性的工具、文档资源和Prompt模板，用于AI助手集成。

Chef CLI 是一个用于 ADaaS 配方开发的命令行工具，同时可以作为 MCP 服务器为 LLM 客户端提供上下文服务。

Heurist Mesh Agent 服务器是基于 Heurist Agent Framework 构建的 MCP 服务器实现，旨在为 LLM 客户端提供资源、工具和 Prompt 服务。

一个基于Node.js和PostgreSQL构建的MCP服务器，提供数据库Schema浏览、SQL查询执行和数据分析Prompt模板等功能，为LLM应用提供数据访问和分析能力。

基于 Axiom 平台的 MCP 服务器实现，提供资源管理、工具注册和 Prompt 模板服务，支持 LLM 应用构建。

PHP SDK，用于构建 MCP 服务器和客户端，为 LLM 应用提供标准化的上下文服务框架，支持资源、工具和 Prompt 管理。

基于Go语言实现的MCP服务器，专注于为LLM应用提供学术资源上下文和工具支持。

一个基于 Java 实现的 MCP 服务器，提供文件系统访问能力，包括文件读取和目录列表功能。

AIGNE Framework 提供了一系列示例，展示了如何基于 Model Context Protocol (MCP) 构建和集成各种功能强大的服务器，如Puppeteer、SQLite和GitHub服务器。

这是一个使用D语言编写的MCP服务器库，专注于通过stdio传输协议为AI语言模型提供上下文信息、工具和Prompt服务。

基于Spring AI构建的MCP协议演示服务器，提供资源、工具和Prompt模板管理功能。

基于Effect框架构建的MCP服务器实现，提供资源、工具和Prompt模板管理，并通过SSE协议与LLM客户端通信。

基于MCP协议的Python服务器示例，演示如何使用FastMCP SDK构建提供资源、工具和Prompt的LLM上下文服务。

Qwen-Agent 框架的 MCP 服务器组件，提供资源管理、工具注册和 Prompt 模板渲染等 MCP 协议核心功能，为 LLM 应用提供上下文服务。

Bhanus是一个将MCP协议与vLLM集成的生产级系统，旨在高效地为LLM应用提供上下文服务和工具执行能力。

Pollinations MCP 服务器是一个开源实现，旨在为 AI 助手提供上下文和功能，支持资源管理、工具执行和 Prompt 模板渲染，并通过 JSON-RPC 协议进行通信。

C#实现的MCP协议SSE测试服务器，提供资源、工具和Prompt管理功能，用于验证和测试MCP客户端的连接与交互。

go-mcp 是一个用 Go 语言实现的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，旨在为 LLM 应用提供资源、工具和 Prompt 管理等上下文服务。

一个轻量级的框架，用于构建和编排基于模型上下文协议（MCP）的AI Agent，支持创建分层 Agent 系统，实现任务委派、能力共享和协作。

一个简单的MCP服务器示例，提供问候资源、助手Prompt和Echo工具，演示MCP服务器的基本功能。

基于 TypeScript 的 MCP 服务器快速启动模板，预置工具和 Prompt 示例，方便开发者快速搭建 MCP 后端服务。

一个用于Model Context Protocol (MCP) 协议的简单测试服务器，提供资源、工具和Prompt模板管理功能。

通过MCP协议，将promptz.dev上的Prompt资源以标准化的方式提供给LLM客户端，方便用户在AI应用中直接访问和使用promptz.dev的提示词。

PowerPlatform MCP Server 提供对 Microsoft Power Platform/Dataverse 的智能访问，支持上下文感知的数据探索和操作。

演示Model Context Protocol (MCP) 服务器的核心功能，包括工具、资源和Prompt模板的定义与使用。

Go SDK，用于构建 Model Context Protocol (MCP) 服务器，为 LLM 应用提供外部数据和工具的桥梁。

本仓库提供了一系列基于 FastMCP 框架构建的 MCP 服务器示例，演示了如何通过 MCP 协议提供股票分析、天气查询、简单计算和 LinkedIn scraping 等功能。

一个简单的MCP服务器示例，演示了资源、工具和Prompt模板的定义与使用，支持Stdio和SSE传输协议。

一个用于管理文本笔记的MCP服务器，提供笔记的创建、访问和摘要生成等功能，旨在增强LLM的上下文理解能力。

一个简单的MCP服务器示例，展示了资源、Prompt和工具管理，支持SSE和Stdio传输。

Qt MCP 服务器是一个基于 Qt 框架实现的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，提供资源管理、工具执行和 Prompt 模板处理等核心功能，用于构建模型驱动的应用后端。

一个演示性质的MCP服务器，提供天气查询工具和Prompt模板，展示MCP服务器的基本功能。

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的简单服务器实现，提供基础的 Prompt 模板和 Tool 工具，用于 LLM 应用的上下文服务。

一个MCP服务器，允许LLM通过工具和Prompt与GitHub API进行交互，实现代码仓库信息查询和管理等功能。

这是一个使用 JavaScript 开发的 MCP 服务器示例，演示了天气工具和 Prompt 功能。

Authed MCP服务器集成方案，为AI Agent提供安全认证的Model Context Protocol服务。

mcp-ectors 是一个高性能的 MCP SSE 服务器，使用 Rust 和 Actors 构建，旨在为 LLM 提供工具、资源和 Prompt 模板的集成和管理能力。

用于构建 MCP 服务器的 Clojure SDK，提供资源、工具和 Prompt 模板管理功能。

MCP Go SDK 是一个用于构建 Model Context Protocol (MCP) 服务器和客户端的 Go 语言工具包，旨在为 LLM 应用提供标准化的上下文服务。

基于ServiceStack构建的MCP服务器示例，提供笔记管理功能，包括资源访问、创建工具和摘要Prompt，演示MCP核心概念。

该仓库servers提供了一系列参考MCP服务器实现，演示了如何通过MCP协议为LLM提供工具和数据访问能力。

一个基础的MCP服务器示例，提供笔记存储、总结和添加工具，演示了如何构建符合Model Context Protocol的应用后端。

该项目是基于 Model Context Protocol 的服务器实现，用于管理资源、工具和 Prompt 模板，为 LLM 应用提供上下文服务。

基于Model Context Protocol (MCP) 的文档搜索服务器示例，提供文档资源访问、工具调用和Prompt模板功能，可与MCP客户端配合实现RAG应用。

Databutton MCP服务器用于应用初步规划和创建。它提供资源访问、工具调用和Prompt模板，帮助用户在Databutton平台上构思和提交应用需求。

mcp-typed-prompts仓库是一个Python实现的Model Context Protocol (MCP) SDK，它不仅包含了构建MCP客户端的工具，也提供了FastMCP服务器框架，用于快速搭建和运行MCP后端服务，以标准化方式向LLM应用提供资源、工具和Prompt模板。

effect-mcp 是一个使用 Effect 库构建的 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，提供资源管理、工具注册和 Prompt 模板功能，并通过 Stdio 和 SSE 等传输协议与客户端通信。

该Ruby库提供了一个实验性的Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，允许开发者使用Ruby构建兼容MCP协议的后端服务。

Hermes MCP 是一个用 Elixir 开发的 MCP 服务器和客户端库，提供了高性能的 MCP 协议服务端实现，支持资源、工具和 Prompt 管理。

kotlin-sdk仓库是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的 Kotlin SDK，它提供了构建MCP客户端和服务器端应用的能力，支持资源、工具和Prompt模板的管理，以及多种传输协议。

基于 Model Context Protocol 的 Python SDK，用于构建 MCP 客户端和服务器，便捷地为 LLM 应用提供上下文服务。

modelcontextprotocol_python-sdk 是一个Python SDK，用于构建 Model Context Protocol (MCP) 服务器，方便开发者为LLM应用提供标准化上下文服务。

该MCP服务器提供简单的笔记存储和管理功能，允许LLM客户端创建、访问和总结笔记内容，包含资源管理、Prompt生成和工具调用等MCP核心能力。

Quarkus MCP Server扩展，简化了基于Quarkus框架构建Model Context Protocol (MCP) 服务器的流程，支持资源、工具和Prompt模板的声明式API。

一个简单的MCP服务器，用于管理文本笔记资源，支持创建笔记工具和笔记总结Prompt。

该项目是一个MCP服务器，专注于提供内容分析Prompt模板，例如会议分析、摘要和博文转换等，通过MCP协议为LLM应用提供标准化的Prompt服务。

一个简单的Python MCP服务器，用于管理笔记，允许客户端添加、总结和访问笔记资源。

一个使用 FastAPI 框架实现的简单 MCP 服务器示例，提供基于 Prompt 模板的上下文服务。

基于MCP协议的Unichat服务器，通过工具和预定义的Prompt模板，为Claude等客户端提供访问多种LLM模型（如OpenAI, MistralAI）的能力。

mcp-framework是一个用于构建Model Context Protocol (MCP) 服务器的TypeScript框架，提供工具、Prompt模板和资源管理等核心功能，简化MCP服务器开发流程。

该仓库提供了一系列MCP协议服务器的示例实现，演示了资源管理、工具调用和Prompt模板等核心功能，涵盖文件系统、Google Drive、PostgreSQL和Git等多种数据源。

一个简单的MCP服务器模板，用于管理文本笔记，演示了如何使用资源、工具和Prompt向LLM客户端提供上下文信息和功能，可作为开发MCP服务器的起点。

mcp-prompt-templates仓库实现了一个MCP服务器，用于管理和提供内容分析Prompt模板，如会议分析、摘要和博客生成。

一个基于 Model Context Protocol 的笔记服务器，提供笔记的存储、检索、总结和添加功能，可通过 MCP 协议与 LLM 客户端交互。

Dev Prompter MCP Server是一个轻量级的MCP服务器实现，专注于Prompt模板管理和渲染，通过标准化的MCP协议为LLM客户端提供Prompt服务。

一个使用 FastAPI 框架搭建的简单 MCP 服务器示例，提供基于预设 Prompt 模板的上下文服务。

Zed命令上下文服务器扩展，允许用户在Zed编辑器中使用命令行的输出来增强语言模型（LLM）的上下文。

该仓库实现了一个基于JSON-RPC 2.0协议的MCP服务器，用于管理笔记，并提供Prompt模板和工具扩展功能，是一个轻量级的MCP服务器示例。

一个简单的MCP服务器，提供备忘录管理功能，包括资源化管理备忘录、通过Prompt总结备忘录以及使用工具添加备忘录，旨在与Claude等LLM客户端集成。

Dojo MCP Server是一个基于Go语言实现的MCP服务器，提供资源管理、工具注册和Prompt模板渲染等功能，旨在为LLM应用提供上下文服务。

Simple Website Fetcher MCP服务器是一个轻量级工具，可以抓取网页内容并提供多种Prompt模板，旨在帮助开发者更高效地进行代码生成和问题解决。

HackerNews API MCP服务器是一个简单的后端应用，它通过工具向LLM客户端提供Hacker News的数据访问能力，并包含一个Prompt模板用于故事信息查询。

Location MCP Server是一个简单的MCP服务器，提供获取用户位置的工具和Prompt，支持静态配置和网络IP定位两种方式。

LLMling Server是一个YAML配置驱动的MCP服务器，为LLM应用提供资源、工具和Prompt管理功能，支持Stdio和SSE等多种传输协议。

此MCP服务器集成了Perplexity AI API，提供具有预定义和自定义提示模板的聊天补全功能，适用于文档生成、安全分析和代码审查等多种任务。

Timeplus MCP Server为LLM客户端提供访问Timeplus数据分析平台的能力，支持SQL查询、数据库和表浏览、Kafka集成等工具，并通过Prompt模板辅助SQL生成。

提供多种基于Model Context Protocol (MCP) 的参考服务器实现，演示如何为LLM提供工具和数据访问能力。

基于FastMCP框架实现的Replicate API服务器，提供AI模型推理的资源访问和图像生成功能。

Columbia MCP Servers仓库是为LLM应用构建的后端服务，基于Model Context Protocol (MCP) 提供资源管理、工具注册和Prompt模板服务，支持Docker部署和高可用架构。

mcp-hfspace 是一个 MCP 服务器，它连接了 Claude Desktop 等 MCP 客户端与 Hugging Face Spaces，使得用户可以通过 Claude 等工具调用 Hugging Face Spaces 上托管的各种模型和服务，例如文生图、语音合成、视觉模型等。