Asynchroner Python-Client zur Interaktion mit dem Rini API-Server für LLM-, Benutzer-, Sitzungs- und MCP-Management.

Ein Beispiel-MCP-Client, der mit Electron, React und Express entwickelt wurde, um MCP-Funktionalitäten zu demonstrieren.

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

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

Ein einfaches Bereitstellungstool für MCP-Server, das die Ausführung von Shell-Befehlen unterstützt und Optionen für lokale und Container-Hosting bietet.

Standardisierte Schnittstelle zur Integration verschiedener Agentenrahmen und LLM-Anbieter mit Tools und Ressourcen.

Ein MCP-Server, der es KI-Modellen ermöglicht, direkt über Google's Gemini KI auf X (Twitter) zu posten.

Ein Multichannel-Chat-Client, der verschiedene LLMs, Prompt-Management, MCP-Server-Marktplatz und plattformübergreifende Unterstützung bietet.

Open-Source-Python-Bibliothek, die nahtlose MCP-Integration für KI-Agenten, Workflows und Automatisierungen ermöglicht.

Eine Client-Server-Architektur-MCP, die Wetterwarnungen und -vorhersagen mithilfe der API des National Weather Service bereitstellt

OpenClient ist ein Open-Source-MCP, das die Kontextbereitstellung für LLMs standardisiert und eine nahtlose Integration von KI-Anwendungen ermöglicht.

Ein dedizierter MCP-Server, der das Gemini-SDK von Google umhüllt und die Integration mit verschiedenen LLMs und MCP-Systemen ermöglicht.

Ein MCP-Server, der das Google Gemini 1.5 Pro-Modell für die Zusammenfassung von Inhalten in mehreren Formaten verwendet, einschließlich Text, Webseiten, PDF und EPUB.

Ein sprachgesteuertes Client-Tool, das multimodale KI-Workflows über das Model Control Protocol (MCP) ermöglicht.