Ollama Chat with MCP是一个展示如何通过模型上下文协议(MCP)将本地语言模型与实时网络搜索功能集成的项目。它包含MCP网络搜索服务器、终端客户端和基于Gradio的网页前端，使本地运行的LLM能够访问外部工具和数据源。

这是一个基于CLIP的时尚推荐系统，通过YOLO检测用户上传的服装图片，利用CLIP编码后推荐相似商品。项目已完成FastAPI服务器搭建、数据库连接和基础前端UI，下一步将优化CLIP的标签准确性和系统集成。

这是一个基于Cloudflare Workers的全栈应用，结合了React前端、REST API和MCP服务器功能，使用Stytch进行用户身份验证。项目展示了如何将传统应用扩展为支持AI代理的解决方案。

MCP DeepSeek演示项目是一个基于MCP协议的客户端应用，集成DeepSeek AI实现工具调用和实时通信，包含Next.js前端和SSE服务端。

该项目展示如何为Azure Cosmos DB创建MCP服务器和客户端，包含前端应用（产品目录和AI助手）和连接数据库的MCP服务器组件。

项目设置指南，包含后端和前端的环境配置与启动步骤，以及一个用于检查MCP服务器可用性的API接口。

本项目实现了一个受模型上下文协议启发的全栈AI代理系统，包含React前端和FastAPI后端。后端作为AI协调器，利用Google Gemini解析自然语言指令，安全调用文件系统、浏览器或GitHub工具执行任务，并将结构化结果返回前端。系统专注于软件开发场景，提供安全的沙盒文件操作、实时网页浏览和仓库检查功能，并可视化工具调用过程。

AutoGPT是一个开源的AI代理工具包，提供模块化和可扩展的框架，支持用户构建、测试和监控AI代理。项目包含Forge创新实验室、Benchmark测试环境和用户友好的前端界面，采用Agent Protocol标准化通信。社区活跃，定期举办黑客马拉松等活动推动创新。

MyMCP Prompt是一个通过自然语言描述生成Model Context Protocol (MCP)服务器的工具，使用Google Gemini API将用户描述转换为功能性的Python MCP服务器和对应的JSON配置。项目包含Flask后端和React前端，提供Web界面供用户输入服务器描述，并展示生成的代码和配置。