KI-Chatbot für MCP

Ein minimalistischer MCP-Client mit wesentlichen Chat-Funktionen, der mehrere Modelle und kontextuelle Interaktionen unterstützt.

Ein auf Spring basierender MCP-Server mit KI-Funktionen zur Verwaltung und Verarbeitung von Minecraft-Mod-Kommunikationsprotokollen.

Ein auf Python basierendes MCP-Server-Framework zur Offenlegung von Serverfähigkeiten gegenüber KI-Agenten über strukturierte Anfragen.

Ermöglicht die Generierung von Texten, Liedern und instrumentaler Hintergrundmusik durch Interaktion mit leistungsstarken APIs.

Carlitos ist ein persönlicher Assistent MCP, der Google Calendar, Gmail, Slack, Notion, Linear und GitHub integriert.

Ein Schlussfolgerungsserver für MCPs, der Entscheidungsfindung und strategische Planung mit der Monte-Carlo-Baumsuche (MCTS) erleichtert.

Eine Flutter-basierte App, die die MCP-Client-Integration zur Verwaltung von Servern und KI-Chat-Interaktionen demonstriert.

Ein Server, der die KI-Bilderzeugung über das MCP-Protokoll ermöglicht, unterstützt mehrere Modelle und anpassbare Parameter.

Ermöglicht LLM-Clients die Interaktion mit der Substack-API für Automatisierungen wie das Erstellen von Posts und das Verwalten von Entwürfen.

Eine auf Python basierende Vorlage zur Entwicklung von MCP-Servern mit klarer Struktur und grundlegenden Funktionen.

Ein Ruby-Client für MCP, der die Integration von KI-Tools mit externen Diensten über standardisierte Protokolle ermöglicht.

Dieser MCP-Agent nutzt MCP-Server effizient mit dem ReWOO-Muster und optimiert den Tokenverbrauch und das Denken.

Eine Chat-App, die lokales Dokumentenwissen mit Ollamas phi4-Modell mittels Retrieval-Augmented Generation (RAG) integriert.

Ein webbasiertes Tool zur Analyse von Daten aus CSV- und XML-Dateien mithilfe einer benutzerdefinierten Python-Umgebung.

Eine modellunabhängige Chat-Plattform, die mehrere LLM-Anbieter und MCP-Integration mit Benutzer-API-Schlüsseln unterstützt.

Ein MCP zur Automatisierung von AI-Agenten-Workflows und zur nahtlosen Integration mehrerer AI-Tools.

Ein Demoprojekt, das MCP-Client-Interaktionen, Aufrufe großer Sprachmodelle und Funktionen zum Aufrufen benutzerdefinierter Tools demonstriert.

Eine Serverimplementierung, die das Model Context Protocol unterstützt und die industriellen KI-Fähigkeiten von CRIC integriert.

Ein Protokoll, das es KI-Modellen ermöglicht, sich mit verschiedenen Diensten wie Gmail, Google Kalender und Bildgenerierung zu integrieren.

Ein integrierter Server, der eine schnelle TinyPNG-Bildkompression durch große Sprachmodelle (LLMs) ermöglicht.

Emacs-basierter MCP-Client, der strukturierte Kommunikation, Ressourcenmanagement und Serverkontrolle mit erweiterbaren Funktionen ermöglicht.

Ein Server zur Verwaltung und Analyse von Pull Requests mit dem MCP-Framework, der die Effizienz von Code-Reviews verbessert.

Eine vielseitige lokale KI-Chat-Oberfläche, die mehrere KI-Anbieter und externe Tool-Integrationen unterstützt.

Ein Modellkontextprotokollserver für die Indexierung, Suche und Analyse von Code-Repositories.

React-basierter Client zum Testen von OpenAI-Agenten, Ausführen von Werkzeugen und interaktiven Erforschen der Agentenfähigkeiten.

Ein auf Node.js und TypeScript basierender MCP-Server, der die Kommunikation zwischen KI-Modellen in einer serverlosen Azure-Umgebung ermöglicht.

Ein Client-Tool für Prism zur Integration mit Servern des Model Context Protocol (MCP) für KI-Anwendungen.

Ermöglicht die schrittweise Ausführung von Code-Notebooks mit beibehaltenen Variablen für dynamische Analysen und Debugging.

Ein einfaches MCP zur Integration von Anki mit KI-Unterstützung für die Erstellung von Lernkarten und das Lernmanagement.

Verbindet Kunden mit intelligenten KI-Agenten für plattformübergreifende Kommunikation in mehreren MCP-Ökosystemen.

Ein Client, der die Integration von Funktionsaufrufen mit dem Huawei Functions SDK für effiziente API-Interaktionen erleichtert.

Eine Serverimplementierung für das Model Context Protocol (MCP), die chinesische Bing-Suchergebnisse und das Abrufen von Webseiten unterstützt.

Ein flexibler MCP-Client, der dynamische Konfiguration, Agentenorchestrierung und Skalierbarkeit für komplexe Workflows ermöglicht.

Bietet MCP-Server in Python, Go und Rust für nahtlose KI-Tool-Integration in VS Code.

Ein umfassender asynchroner Client für MCP, der KI-Modelle effizient mit externen Tools und Servern verbindet.

Implementiert einen MCP-Server, der mehrere Agentenrahmen unterstützt, um nahtlose Kommunikation und Koordination zwischen den Agenten zu ermöglichen.

Eine lokale MCP-Server- und Client-Setup mit FastMCP und LangChain zur Integration von KI-Tools.

Ermöglicht Claude Desktop, mit Hacker News zu interagieren, um Nachrichten, Kommentare und Benutzerdaten über das MCP-Protokoll abzurufen.

Ein Befehlszeilen-Chatbot, der GitHub-Aufgaben mit dem Model Context Protocol (MCP) und einem Docker-Server integriert.

Integriert APIs, KI und Automatisierung, um die Funktionen von Server und Client dynamisch zu verbessern.

Ein Framework zur Unterstützung des Model Context Protocol (MCP) Tools für die schnelle Entwicklung von KI-nativen IDE-Produkten.

Bietet langfristigen Speicher für LLMs, indem kontextuelle Informationen über MCP-Standards gespeichert und abgerufen werden.

Ein Electron React-basiertes MCP-Clientbeispiel, das LLMs wie Gemini und Vercel AI SDK zur Plattformkommunikation integriert.

Ein fortschrittlicher Server zur Analyse klinischer Beweise, der die personalisierte Medizin und die Onkologieforschung mit flexiblen Suchoptionen unterstützt.

Ein auf Swift basierender MCP-Server, der Xcode mit KI-IDEs wie Cursor integriert und Echtzeit-Codierungsunterstützung ermöglicht.

Eine Plattform, die A2A-Agenten, Werkzeuge, Server und Clients sammelt, um effektive Agentenkommunikation und -zusammenarbeit zu ermöglichen.

Ein auf Spring basierender Chatbot für Cloud Foundry, der sich mit KI-Diensten, MCP und memGPT für erweiterte Funktionen integriert.

Ein KI-Agent, der macOS mit Betriebssystem-Tools steuert, kompatibel mit MCP, der die Systemverwaltung über KI erleichtert.

PHP-Client-Bibliothek, die die Interaktion mit MCP-Servern über SSE, StdIO oder externe Prozesse ermöglicht.

Eine Plattform zur Verwaltung und Bereitstellung autonomer Agenten, Werkzeuge, Server und Clients für Automatisierungsaufgaben.

NOL integriert LangChain und Open Router, um einen Multi-Client-MCP-Server mit Next.js zu erstellen.

Ermöglicht die Interaktion mit leistungsstarken Text-to-Speech- und Videoerzeugungs-APIs zur Erstellung von Multimediainhalten.

Ein Client-Framework zur Verbindung von KI-Agenten mit MCP-Servern, das das Entdecken und Integrieren von Werkzeugen ermöglicht.

Ein MCP-Server, der API-Zugriff auf RedNote (XiaoHongShu, xhs) für nahtlose Integration bietet.

Ein Open-Source-Client, um mit mehreren MCP-Servern zu interagieren und nahtlosen Tool-Zugang für Claude zu ermöglichen.

Ein intelligenter CAD-Steuerungsdienst, der natürliche Sprachbefehle in CAD-Zeichenoperationen in den wichtigsten CAD-Softwareprogrammen umwandelt.

Eine auf Next.js basierende Chat-Oberfläche, die sich mit MCP-Servern verbindet, mit Tool-Aufrufen und stilisiertem UI.

Verbessert die Entscheidungsfindung in Multi-Agenten-Systemen mit sequenziellen Denktechniken zur Zusammenarbeit.

Ein auf TypeScript basierender MCP-Client, der für die Schnittstelle zu Ollama- und Qwen3-Modellen zu Testzwecken konzipiert wurde.

Ein Server, der Claude 3.7-Instanzen in einem quanteninspirierten Schwarm orchestriert, um kohärente Ensembleantworten zu erzeugen.

Ein Python-Client zur Verbindung, Interaktion mit MCP-Servern und effizienten Verarbeitung von LLM-basierten Abfragen.

Das A2A-Protokoll ermöglicht eine sichere Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten mithilfe von HTTP, JSON-RPC und SSE.

Eine Desktop-App, die MCP-Server und Googles Gemini-API integriert, um schnelle, plattformübergreifende Dateninteraktionen und LLM-Chat zu ermöglichen.

Ein Server, der die programmgesteuerte Erstellung und Verwaltung von n8n-Workflows für KI-Assistenten ermöglicht.

Ein vielseitiger MCP-Client, der die Interaktion mit MCP-Servern für LLMs und die Nutzung von Tools ermöglicht.

Ein Server, der KI und die WhatsApp-API nutzt, um die Messaging-Funktionen und -Automatisierung zu verbessern.

Ein serverloses MCP, das in AWS Lambda gehostet wird und über API Gateway mit AWS Bedrock für die Verarbeitung von KI-Modellen interagiert.

Eine Sandbox-Umgebung zur Steuerung von ArduPilot-Drohnen unter Verwendung von LLM-Integration für Sprach- und befehlsbasierte Operationen.

Der Acalytica MCP-Client ermöglicht es KI-Agenten, über standardisierte Protokolle mit der digitalen Infrastrukturplattform von Acalytica zu interagieren.

Ein Service zur Generierung von hochwertigen Bildern mit anpassbarem Seitenverhältnis und Parametern, integriert mit Cursor MCP.

Eine vollständig typisierte TypeScript-Clientbibliothek für die Interaktion mit dem MCPVerse.org-Server und -Tools.

Ein einfacher MCP-Server, der die Ausführung von Shell-Befehlen, lokale Konnektivität über Ngrok und das Hosting von Docker-basierten Ubuntu24-Containern ermöglicht.

Ein Chat-Client, der die Interaktion mit MCP-Servern und -Werkzeugen über WebSocket mit einem modernen UI ermöglicht.

Eine Python-Vorlage zum Erstellen von MCP-Servern zur Rationalisierung der KI-unterstützten Entwicklung von MCP-Tools.

Ein Python-Client, der die Verbindung zu MCP-Servern für die Integration von LLM-Agenten-Tools über die Protokolle stdio und SSE ermöglicht.

Bietet aktuelle, versionsspezifische Dokumentation und Codebeispiele für LLMs und AI-Code-Editoren.

Ein auf Python basierender MCP-Client, der Pydantic-Modelle mit Chainlit für interaktive Schnittstellen integriert.

Ein KI-gestützter MCP, der präzise Bazi-Berechnungen, Persönlichkeitsanalysen und Schicksalsvorhersagen basierend auf der traditionellen chinesischen Metaphysik bereitstellt.

Ein integrierter MCP-Client, der Ressourcentests, das Management großer Modelle und das Debugging von Projekten für MCP-Server unterstützt.

Ein Server, der die LINE Messaging API integriert, um KI-Agenten mit LINE Official Accounts zu verbinden und den Nachrichtenaustausch sowie die Benutzerprofilerfassung zu ermöglichen.

Ein Protokoll zum Entdecken, Verbinden und Aufrufen von Werkzeugen über verschiedene Dienste hinweg unter Verwendung standardisierter Schnittstellen.

Ein Demoserver, der zeigt, wie man mit DeepSeek interagiert und die Funktionen des MCP-Toolaufrufs nutzt.

Beispielprojekt, das demonstriert, wie man einen MCP-Client mit SwiftUI und der Anthropic API implementiert.

Ermöglicht die Interaktion mit leistungsstarken APIs für Text-to-Speech, Bild- und Videoerstellung über MCP-Clients.

Ein Client-Anwendungs-Framework, das Langchain4j für Spring Boot integriert, um mit AI MCP-Servern für nahtlose Interaktionen zu verbinden.

Ein Unity-Plugin und Server, das KI-Verbindungen für den Unity-Editor erleichtert und die Integration und Automatisierung von LLM ermöglicht.

Java-basiertes Spring AI MCP zur Integration großer Sprachmodelle mit der Google Custom Search API.

Ein auf WebSocket basierender MCP-Server, der es KI-Agenten ermöglicht, TouchDesigner-Projekte dynamisch zu steuern.

Ein auf Python basierender Forschungsagent, der Links sucht, speichert und Inhalte mithilfe von LLM zusammenfasst.

Ein Server zur Automatisierung der Erstellung und Veröffentlichung von Zhihu-Artikeln mithilfe von großen Modellen über Selenium und ChromeDriver.

Ein Kommandozeilenclient, der zeigt, wie man die Converse-API von Amazon Bedrock mit einem externen MCP-Server verbindet, um die Verwendung von Tools zu ermöglichen.

Ein Servwrapper, der Microsoft Copilot Studio-Agenten über MCP verbindet, um nahtlose Integration und Gesprächsmanagement zu ermöglichen.

Ein einfacher MCP-Client zur Integration mit dem MCP-Server, der die Konfiguration von Wetter-Keys und großen Modellen unterstützt.

Deebo ist ein autonomes Debugging-System, das das Model Context Protocol verwendet, um Hypothesen zu testen und Lösungen zu validieren.

Ein auf Python basierender MCP-Client, der mit FastAPI erstellt wurde, um mit MCP-Servern zu interagieren und Ergebnisse dynamisch anzuzeigen.

Ermöglicht die Integration von Figma-Design-Daten mit Programmieragenten für automatisierte Code-Generierung und Implementierung.

Bietet einen Android-basierten MCP-Client mit einer KI-Chat-Schnittstelle und der Möglichkeit zur Geräteinformationsabfrage.

Ein Server zum Integrieren und Verwalten der Harvest-Zeitverfolgungsdaten über API und Befehlszeilenwerkzeuge.

Ein verbesseter MCP-Server für Perplexity AI, der Websuchen über die API mit detaillierten Steuerparametern ermöglicht.

Ein moderner MCP-Server, der die Erstellung von GNURadio-Flowgraphs automatisiert und mit KI- und Automatisierungstools integriert.