# 模型管理

Model Context Protocol服务器的代码仓库

Remote-MCP是一个类型安全、双向且简单的远程MCP通信解决方案，支持远程访问和集中管理模型上下文。

HANA云MCP服务器实现，提供模型上下文协议服务

一个基于Stable Diffusion WebUI API的文本生成图像MCP服务器

使用Jina.ai和FastMCP构建模型上下文协议服务器的完整教程

Portkey的模型上下文协议(MCP)服务器实现，用于连接AI工具和服务。支持Docker、二进制和源码安装，提供SSE和stdio两种传输模式，可与Cursor IDE和Claude Desktop集成。

DV Flow的模型上下文协议(MCP)服务

一个基于TypeScript的模型上下文协议客户端

Tome是一款由Runebook团队开发的MacOS应用（即将支持Windows和Linux），旨在简化本地大型语言模型（LLM）与MCP服务器的使用。它通过集成Ollama和管理MCP服务器，使用户无需处理复杂的配置即可快速开始与MCP驱动的模型对话。

Cloudera ML模型控制协议(MCP)是一个Python工具包，提供与Cloudera机器学习平台集成的功能，包括文件管理、作业调度、模型管理和实验跟踪等服务。

一个用于获取不同LLM提供商可用模型的MCP服务器项目，支持开发构建和调试

Ollama MCP Server是一个强大的桥梁，将Ollama与模型上下文协议（MCP）无缝集成，使Ollama的本地LLM能力能够轻松融入MCP驱动的应用程序中。

一个为SAP HANA云数据库与Cursor IDE集成实现的模型上下文协议(MCP)服务器，提供模型管理、执行环境配置和标准化通信接口。

该项目实现了一个SSE MCP服务器，集成了HuggingFace和Replicate的API，提供图像生成和模型管理工具，支持标准化AI模型交互接口。

MCP工具是一个用于GitHub仓库中管理模型上下文的工具，支持版本追踪、数据集管理、性能记录和训练配置文档化。

该项目是基于Model Context Protocol（MCP）的服务器实现，用于管理模型上下文，提供快速启动和基础功能。

该项目通过自然语言接口为MLflow提供模型上下文协议(MCP)服务，简化机器学习实验和模型的管理与查询。

Multi-Model Advisor是一个基于Ollama的多模型咨询服务器，通过整合多个AI模型的观点，为问题提供更全面的解答。

基于offeryn构建的Penumbra模型上下文协议(MCP)服务器

一个基于Python的Model Context Protocol服务器实现，用于教育目的，展示MCP核心概念及实践，支持WebSocket通信和异步处理。

一个基于FastAPI的CLI工具，用于管理和托管MCP服务器，提供HTTP API接口与工具资源交互，支持多种LLM模型。

该项目是一个实验性的Aider MCP服务器，用于将AI编程任务卸载到Aider开源助手，以提高开发效率和灵活性。它支持多种AI模型，提供代码修改和模型列表功能，并通过MCP协议与Claude Code集成。

一个为Umbraco设计的模型上下文协议（MCP）服务器

Ollama-MCP-server是一个连接本地Ollama LLM实例与MCP兼容应用的协议服务器，提供任务分解、结果评估、模型管理等功能，支持标准化通信和性能优化。

一个基于FastAPI的模型上下文协议服务器，提供模型上下文管理、会话处理和实时通信功能。

Aider MCP Server是一个实验性模型上下文协议服务器，用于将AI编码任务卸载到Aider，提高开发效率和灵活性。

一个为SAP HANA云数据库与Cursor IDE集成实现的模型上下文协议(MCP)服务器，提供模型管理、执行环境配置和标准化通信接口。