# LLM集成

基于Uber Eats的MCP服务器原型，实现LLM应用与外部工具的无缝集成

一个基于Python的Obsidian MCP标准IO服务器，提供Vault和文件管理功能，支持与LLM Agent集成。

E2B Cookbook是一个包含多种示例代码和指南的项目，用于使用E2B SDK进行开发。它涵盖了从基础入门到高级应用的多种场景，包括与不同LLM提供商的集成、AI框架的整合以及实际应用案例。

Ticketron (tix) 是一个智能命令行工具，利用大型语言模型(LLM)简化与JIRA的交互，支持自然语言创建和搜索工单，提升工作效率。

一个基于MCP协议的RSS爬虫服务器，用于抓取和管理RSS订阅内容并与LLM集成。

MuseScore MCP服务器是一个连接MuseScore与LLM客户端的协议服务，支持通过自然语言进行基础音乐创作，如添加音符、删除、创建连音等操作。

一个为NebulaGraph实现的Model Context Protocol服务器，提供图数据库访问和查询功能，支持LLM工具系统集成。

一个基于NodeJS的MySQL只读访问MCP服务器，为LLM提供数据库模式检查和查询执行能力。

Re-Stack MCP Server是一个模型通信协议服务器，旨在通过Stack Exchange API将Stack Overflow集成到基于LLM的编码工作流中，提供实时访问最新解决方案的功能，并修复Stack Overflow的反馈循环问题。

NWC MCP服务器是一个连接比特币闪电钱包与LLM的工具，通过Nostr Wallet Connect协议实现支付功能。

一个基于NodeJS的MySQL数据库MCP服务器，为LLM提供数据库模式检查和SQL查询执行能力。

Nostr MCP服务器是一个为Claude等LLM提供Nostr网络交互能力的服务，支持获取用户资料、笔记、长文内容和打赏记录等功能。

swagger-mcp是一个动态生成API工具的工具，通过解析Swagger UI的JSON文件，为MCP客户端提供运行时生成的工具定义。支持多种认证方式，可与本地或云端LLM模型集成。

介绍如何使用高德地图MCP Server实现LLM与地图服务的交互

MCP Firebird是一个为Firebird数据库实现Anthropic模型上下文协议(MCP)的服务，允许LLM安全访问和操作数据库。

一个实现Model Context Protocol的服务器，提供对NebulaGraph数据库的访问，支持图数据探索和查询，易于与LLM工具系统集成。

该项目是一个Slack机器人客户端，作为Slack与模型上下文协议(MCP)服务器之间的桥梁，通过标准化MCP工具实现LLM模型与多个MCP服务器的交互。

一个为Claude Desktop设计的MCP服务器，可通过YouTube视频URL获取字幕，扩展LLM功能应用场景。

Storm MCP服务器是一个实现Anthropic Model Context Protocol的开放协议，支持LLM与RAG数据源的集成，提供上下文共享、工具系统、文件管理和API集成功能。

NiFi MCP项目提供了一个基于自然语言交互的聊天界面，允许用户通过LLM模型与Apache NiFi实例进行交互，支持查询、文档化和操作NiFi组件。

一个基于PHP的快速构建MCP服务器的工具，支持创建工具、暴露资源和定义提示，简化LLM上下文管理。

Firebolt MCP Server是一个实现模型上下文协议的服务，可将LLM（大型语言模型）与Firebolt数据仓库连接，使AI助手能够直接查询数据、生成洞察并访问文档资源。

TypeScript实现的模型上下文协议SDK，支持客户端和服务器功能，用于与LLM集成。

一个支持标准骰子标记法的MCP服务器，为大型语言模型提供骰子投掷功能，可返回每次投掷结果及总和。

一个Vite插件，提供MCP服务器功能，帮助LLM理解React应用上下文，支持组件高亮、状态获取、组件树展示和无效重渲染检测。

该规范定义了本地MCP服务器的标准配置方式，通过在指定目录下创建Markdown文件描述服务器信息，供LLM解析使用。

一个基于Pydantic和Chainlit的AI代理，支持网页浏览和多命令协议交互

EOSC数据共享MCP服务器，提供HTTP接口通过搜索API和大型语言模型帮助用户查找所需数据集和工具。

一个基于NodeJS的MySQL MCP服务器，提供只读数据库访问能力，支持LLM查询数据库结构和执行只读查询。

Browserbase MCP Server是一个基于Model Context Protocol（MCP）的开源项目，提供云浏览器自动化能力，支持网页交互、数据提取、截图和JavaScript执行等功能，帮助LLM应用与外部数据源和工具无缝集成。