Llmling
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Llmling

LLMling是一个Python库,提供配置化的LLM任务处理框架,支持多种上下文处理器和LLM提供商集成。
2.5分
8.0K

什么是MCP服务器?

MCP服务器是一个专注于模型上下文管理的工具,它允许用户通过配置文件定义模型的工作环境和行为。它可以帮助开发者快速搭建定制化的模型应用场景,支持多种处理器、上下文类型以及任务模板。

如何使用MCP服务器?

MCP服务器通过一个配置文件来定义模型的行为。用户可以配置处理器、上下文、任务模板等组件,并运行这些配置来完成具体任务。例如,你可以用它来生成代码审查建议或自动化分析。

适用场景

MCP服务器适用于需要高度自定义模型工作流的场景,如代码审查、自然语言处理、数据分析等。

主要功能

上下文管理
支持多种上下文类型(如文件路径、文本内容、命令行输出),便于灵活配置模型输入。
任务模板
预设任务模板简化复杂任务配置,支持动态加载处理器和上下文。
多模型支持
兼容多种LLM提供商,用户可以选择不同的模型以满足不同需求。
可视化配置
通过直观的配置文件格式,轻松定义模型行为和参数。
优势
强大的上下文管理能力
灵活的任务模板配置
支持多种模型和提供商
易于扩展和定制
局限性
对配置文件的要求较高
可能需要一定的编程基础
依赖外部API(如OpenAI)

如何使用

安装MCP服务器
首先确保已安装Python环境,并通过pip安装MCP服务器。
创建配置文件
编辑 `config.yaml` 文件以定义模型上下文和任务模板。
运行服务器
使用配置文件启动MCP服务器,开始处理模型任务。

使用案例

代码审查
使用MCP服务器进行代码审查,自动检测代码质量问题。
自然语言处理
利用MCP服务器生成自然语言摘要。

常见问题

如何安装MCP服务器?
如何验证配置文件是否正确?
MCP服务器支持哪些模型?

相关资源

官方文档
详细的用户手册和API文档
GitHub代码库
源码和贡献指南
示例配置文件
参考配置文件示例

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

R
Rsdoctor
Rsdoctor 是一款专为 Rspack 生态系统打造的构建分析工具,全面兼容 webpack,提供可视化构建分析、多维度性能诊断及智能优化建议,帮助开发者提升构建效率与工程质量。
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N
Next Devtools MCP
Next.js开发工具MCP服务器,为Claude、Cursor等AI编程助手提供Next.js开发工具和实用程序,包括运行时诊断、开发自动化和文档访问功能。
TypeScript
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Testkube是一个面向云原生应用的测试编排与执行框架,提供统一平台来定义、运行和分析测试,支持现有测试工具和Kubernetes基础设施。
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P
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PraisonAI是一个生产就绪的多AI智能体框架,具有自反思功能,旨在创建AI智能体来自动化解决从简单任务到复杂挑战的各种问题。它通过将PraisonAI智能体、AG2和CrewAI集成到一个低代码解决方案中,简化了多智能体LLM系统的构建和管理,强调简单性、定制化和有效的人机协作。
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7.0K
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Netdata是一个开源实时基础设施监控平台,提供每秒级指标收集、可视化、机器学习驱动的异常检测和自动化告警,无需复杂配置即可实现全栈监控。
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M
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4分
F
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D
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DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
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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。
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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
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E
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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。
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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。
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C
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