このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP)に基づくドキュメント検索サーバーを実装しており、AIアシスタントがPythonライブラリの最新の公式ドキュメント内容を動的に取得できるようになっています。LangChain、LlamaIndex、OpenAIなどのライブラリをサポートし、SERPER APIを通じて効率的な検索を行い、BeautifulSoupを使用してHTML内容を解析します。プロジェクトの設計は拡張可能で、より多くのライブラリのサポートを追加するのが容易です。

このプロジェクトは、GeekNewsから記事を取得するMCPサーバーで、PythonとBeautifulSoupを使用してウェブページをスクレイピングし、毎日自動キャッシュ機能を備えており、サーバーの負荷を軽減します。

韓国の美容（K - Beauty）情報を提供するMCPサーバーで、リアルタイム検索、ブランドデータベース、成分分析、AIによる肌の写真分析をサポートし、58以上のブランドとパーソナライズされたスキンケア推薦が含まれています。

MCPサーバープロジェクトで、ClaudeがLangChain、LlamaIndex、OpenAIなどの人気ライブラリのドキュメントに直接アクセスできるようにし、Serper APIを通じて検索し、BeautifulSoupで内容を解析し、AIのコンテキスト理解能力を強化します。

BeautifulSoup、Gemini AI、Seleniumを統合したウェブページ収集MCPサーバーで、自動化されたコンテンツ抽出と分析に使用されます。

Beauty1プロジェクトのMCPサーバー設定で、Smitheryツールボックスを使って設定と管理を行います。

これはPythonベースのMCPサーバープロジェクトで、Serper APIを通じてLangChain、LlamaIndex、OpenAIなどの人気ライブラリのドキュメントを検索し、BeautifulSoupを使用してウェブページの内容を抽出します。

これはPythonベースのMCPサーバーで、Serper APIを使用してLangChain、LlamaIndex、OpenAIのドキュメントを検索し、BeautifulSoupを使用してウェブページの内容を抽出します。