automcp是一个工具，能够将现有的AI代理框架（如CrewAI、LangGraph等）轻松转换为MCP服务器，实现标准化接口访问。支持多种框架的适配和部署，提供快速启动和配置功能。

该项目实现了一个基于pyATS和Genie的MCP服务器，通过JSON-RPC 2.0协议提供结构化、模型驱动的网络设备交互能力，支持安全执行CLI命令、配置变更及数据采集，适用于容器化或LangGraph集成场景。

该项目是一个基于Model Context Protocol (MCP)的stdio服务器，用于将提示转发至OpenAI的ChatGPT (GPT-4o)，支持高级摘要、分析和推理功能，适用于LangGraph框架的助手集成。

一个基于LangGraph的代理工具，帮助用户通过AI生成图像并注册为Story区块链上的IP资产，包括图像生成、IPFS上传、元数据创建、许可条款协商和区块链注册全流程。

该项目展示了一个基于LangGraph和MCP协议的实时多工具代理架构，通过解耦代理编排与工具执行，实现模块化、可扩展的AI系统。MCP服务支持多种传输协议（SSE/STDIO），允许AI代理动态调用远程工具，并具备跨语言、云部署能力。

MCP代理工具适配器项目通过MCP协议实现模块化工具调用，支持Google ADK和LangGraph两种代理框架，提供动态推理和工具规划能力。

一个基于LangGraph和MCP协议的编码代理团队项目，通过多代理协作实现代码需求的多方案实现与选择。

该项目包含多个基于Python 3.11的MCP服务器和客户端实现，涉及Langgraph框架的简单应用、多服务器协作以及ChatGPT克隆项目开发。

该项目展示了一个低级示例，演示如何通过Docker镜像与MCP服务器交互，并连接到PostgreSQL数据库，用于LangGraph代理。MCP是一个开放协议，标准化了应用程序如何向LLM提供上下文。

一个基于LangGraph和MCP服务器的智能代理项目，支持通过MCP服务调用工具进行数学计算和天气查询。

Higress OPS MCP Server是一个基于Model Context Protocol（MCP）的服务实现，用于配置和管理Higress网关。该项目还提供了一个基于LangGraph和LangChain MCP Adapters的MCP客户端，通过代理流架构与Higress MCP Server交互。

Auto Causal Inference是一个利用大型语言模型(LLM)自动进行因果推断的项目，用户只需指定处理变量和结果变量，系统就能自动完成变量角色识别、因果图构建、效应估计和模型验证等全流程分析。项目提供两种代理架构(LangGraph和MCP)来实现这一功能，特别适用于银行场景下的因果问题分析。

一个基于LangGraph的模块化MCP服务器实现，采用清晰架构设计，便于维护和扩展。

一个演示MCP协议的项目，包含服务器、客户端和调试工具，支持SSE通信和JWT认证，并整合了LangChain/LangGraph技术。

该项目展示了一个基于LangGraph和MCP协议的实时多工具代理架构，实现了解耦的AI代理与远程工具执行，支持异步、模块化和可扩展的实时交互。

实验将MCP采样协议与LangGraph4j结合的项目探索

该项目基于Python构建了一个数据统计分析Agent，通过MCP服务器与客户端架构，结合LangGraph Agent实现数据统计、可视化和建模功能。

基于AI的食物营养分析助手，通过图像识别食物并计算卡路里和蛋白质含量，支持营养知识问答和对话记忆功能

项目介绍了MCP架构在AI应用中的优势，通过单服务器与多服务器客户端的对比，展示了如何高效连接数学和天气服务，并利用LangGraph的ReAct代理进行智能计算。

该项目用于练习Langgraph、Langchain、AI自动化等相关技术，并包含MCP服务器与客户端的实现。

多MCP服务器与客户端项目，集成LangGraph预构建ReAct代理，支持多种AI服务API

该项目提供了一个适配器，用于将MCP（多模态对话程序）服务器的工具无缝集成到LangChain和LangGraph应用中，支持在AI应用管道中使用MCP工具。

一个定制化的MCP文档服务器，支持LLM应用通过模型上下文协议集成文档资源，提供LangGraph和MCP文档的访问与URL抓取功能。

该项目演示了如何使用Model Context Protocol (MCP)服务器与多种LLM代理框架集成，包括Google ADK、LangGraph、OpenAI Agents和Pydantic-AI，通过标准化接口连接不同LLM提供商，并使用Logfire进行追踪和可视化。

该项目构建了一个基于MCP协议的实时AI代理架构，通过LangGraph代理与远程MCP工具服务器的解耦设计，实现了模块化、可扩展的多代理系统。项目展示了如何将LangGraph代理与自定义MCP服务器（支持SSE和STDIO传输）集成，实现异步非阻塞的工具调用，并支持多服务器并发执行。

MCP Agent Tool Adapter是一个通过MCP协议实现模块化工具调用的项目，支持Google ADK和LangGraph两种代理动态推理工具。

automcp是一个工具，可将现有AI代理框架（如CrewAI、LangGraph等）转换为MCP协议服务器，实现标准化接口访问。支持快速部署、多框架适配，并提供SSE和STDIO两种传输模式。