Explora Recursos MCP: 'Géminis'

Cliente asíncrono de Python para interactuar con el servidor API de Rini para la gestión de LLM, usuarios, sesiones y MCP.

Un cliente MCP desarrollado con Electron, React y Express para demostrar las funcionalidades de MCP.

Implementa un servidor MCP que soporta múltiples marcos de agentes para una comunicación y coordinación fluida entre agentes.

Servidor MCP simple que permite la ejecución de comandos de shell, conectividad local a través de Ngrok y alojamiento de contenedores Ubuntu24 basados en Docker.

Una herramienta simple de despliegue de servidor MCP que soporta la ejecución de shell, con opciones para hosting local y en contenedor.

Interfaz estandarizada para integrar varios marcos de agentes y proveedores de LLM con herramientas y recursos.

Un servidor MCP que permite a los modelos de IA publicar directamente en X (Twitter) usando la IA Gemini de Google.

Un cliente de chat multicanal que admite varios LLM, gestión de indicaciones, mercado de servidores MCP y soporte multiplataforma.

Biblioteca de Python de código abierto que permite la integración fluida de MCP para agentes de IA, flujos de trabajo y automatizaciones.

Una arquitectura cliente-servidor MCP que proporciona alertas y pronósticos meteorológicos utilizando la API del Servicio Nacional de Meteorología

OpenClient es un MCP de código abierto que estandariza el aprovisionamiento de contexto para LLMs, permitiendo una integración fluida de aplicaciones de IA.

Un servidor MCP dedicado que envuelve el SDK Gemini de Google, permitiendo la integración con varios LLM y sistemas MCP.

Un servidor MCP que utiliza el modelo Google Gemini 1.5 Pro para la resumación de contenido en múltiples formatos, incluyendo texto, páginas web, PDF y EPUB.

Un cliente controlado por voz que permite flujos de trabajo de IA multimodal a través del Protocolo de Control de Modelo (MCP).