# LLM應用

基於MCP增強的股票市場相關LLM生成項目

KiMCP是一個基於Model Context Protocol (MCP)的服務器項目，旨在整合韓國本地API（如Naver、Kakao、TMAP等）到LLM應用中，提供包括博客搜索、新聞檢索、地圖導航等多種服務功能。

Chroma是一個開源的向量數據庫，提供Python和JavaScript LLM應用的內存支持，支持多種客戶端類型和文檔操作。

Stata-MCP是一個利用大型語言模型（LLM）輔助用戶完成Stata迴歸分析的工具，支持多語言和多平臺，提供從安裝到高級使用的全面指南。

MCP Servers Hub 是一個集中化的開源和專有MCP服務器目錄，提供豐富的功能、文檔鏈接和貢獻者信息。它支持LLM應用與外部數據源和工具的無縫集成，適用於構建AI驅動的IDE、增強聊天界面或創建自定義AI工作流。

AER-MCP是一個基於LLM的MCP服務器，用於從AEA（美國經濟學會）搜索論文，靈感來源於arxiv-mcp-server。項目仍在開發中，提供快速啟動指南和配置示例。

這是一個用於與敏捷實踐地圖(Agile Practice Map)交互的MCP服務器，通過大語言模型從知識庫中檢索敏捷實踐相關信息，並提供查詢、列表和資源訪問功能。

Auto Causal Inference是一個利用大型語言模型(LLM)自動進行因果推斷的項目，用戶只需指定處理變量和結果變量，系統就能自動完成變量角色識別、因果圖構建、效應估計和模型驗證等全流程分析。項目提供兩種代理架構(LangGraph和MCP)來實現這一功能，特別適用於銀行場景下的因果問題分析。

MCP Goodnews是一個通過NewsAPI獲取新聞並使用Cohere LLM進行情感分析排名，返回積極正面新聞的MCP應用。

一個使用DeepSeek-V3模型的MCP演示項目，通過命令行交互查詢天氣信息，支持獲取警報和天氣預報功能。