Kognitivekompanion
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Kognitivekompanion

KognitiveKompanion是一个现代多功能的AI交互界面,支持KDE等桌面环境,提供与OpenAI、Ollama及AMD Ryzen AI硬件加速的无缝集成。
2分
7.1K

What is MCP Server?

MCP Server acts as a middleware that standardizes communication between AI applications and various model backends. It provides a unified interface regardless of whether you're using cloud-based services like OpenAI or local models through Ollama/Ryzen AI.

How to use MCP Server?

The server runs in the background and automatically handles requests from compatible applications like KognitiveKompanion. No direct interaction is needed for basic usage.

Use Cases

Ideal for: 1) Switching between AI backends without changing application code 2) Managing multiple model instances 3) Implementing advanced features like RAG across different providers

Key Features

Multi-Backend Support
Seamlessly switch between OpenAI, Ollama and AMD Ryzen AI with the same API interface
Smart Context Management
Automatically handles conversation history and context window optimization
Hardware Acceleration
Leverages AMD Ryzen AI NPU for local model acceleration when available
Advantages
Single interface for all supported AI backends
Automatic context management reduces token waste
Hardware acceleration support improves local model performance
Limitations
Slight latency overhead compared to direct backend access
Requires separate setup for each backend
AMD Ryzen AI support limited to specific hardware

Getting Started

Installation
The server is automatically installed with KognitiveKompanion. For standalone use, install via pip:
Configuration
Create a configuration file at ~/.config/mcp/config.yaml with your backend preferences
Running the Server
Start the server in either foreground or background mode:

Usage Scenarios

Switching Between Cloud and Local
Use OpenAI when connected, automatically fallback to Ollama when offline
Hardware Accelerated Local AI
Utilize AMD Ryzen AI NPU for faster local model execution

Frequently Asked Questions

Do I need to manually start the MCP server?
How do I know which backend is active?

Additional Resources

MCP Protocol Specification
Technical details of the protocol
Ryzen AI Setup Guide
Configuration for AMD hardware acceleration

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

替代品

K
Klavis
Klavis AI是一个开源项目,提供在Slack、Discord和Web平台上简单易用的MCP(模型上下文协议)服务,包括报告生成、YouTube工具、文档转换等多种功能,支持非技术用户和开发者使用AI工作流。
TypeScript
8.2K
5分
M
MCP
微软官方MCP服务器,为AI助手提供最新微软技术文档的搜索和获取功能
10.0K
5分
A
Aderyn
Aderyn是一个开源的Solidity智能合约静态分析工具,由Rust编写,帮助开发者和安全研究人员发现Solidity代码中的漏洞。它支持Foundry和Hardhat项目,可生成多种格式报告,并提供VSCode扩展。
Rust
5.9K
5分
D
Devtools Debugger MCP
Node.js调试器MCP服务器,提供基于Chrome DevTools协议的完整调试功能,包括断点设置、单步执行、变量检查和表达式评估等
TypeScript
5.4K
4分
S
Scrapling
Scrapling是一个自适应网页抓取库,能自动学习网站变化并重新定位元素,支持多种抓取方式和AI集成,提供高性能解析和开发者友好体验。
Python
7.9K
5分
M
Mcpjungle
MCPJungle是一个自托管的MCP网关,用于集中管理和代理多个MCP服务器,为AI代理提供统一的工具访问接口。
Go
0
4.5分
C
Cipher
Cipher是一个专为编程AI代理设计的开源记忆层框架,通过MCP协议与各种IDE和AI编码助手集成,提供自动记忆生成、团队记忆共享和双系统记忆管理等核心功能。
TypeScript
0
5分
N
Nexus
Nexus是一个AI工具聚合网关,支持连接多个MCP服务器和LLM提供商,通过统一端点提供工具搜索、执行和模型路由功能,支持安全认证和速率限制。
Rust
0
4分
F
Figma Context MCP
Framelink Figma MCP Server是一个为AI编程工具(如Cursor)提供Figma设计数据访问的服务器,通过简化Figma API响应,帮助AI更准确地实现设计到代码的一键转换。
TypeScript
56.8K
4.5分
F
Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
TypeScript
97.1K
5分
D
Duckduckgo MCP Server
已认证
DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
Python
57.0K
4.3分
M
Minimax MCP Server
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
Python
45.5K
4.8分
C
Context7
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
TypeScript
72.7K
4.7分
E
Exa Web Search
已认证
Exa MCP Server是一个为AI助手(如Claude)提供网络搜索功能的服务器,通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
TypeScript
40.2K
5分
B
Baidu Map
已认证
百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
Python
39.0K
4.5分
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
TypeScript
25.5K
4.8分
AIBase
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