即插即用的 MCP 工具生态

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Identifies biological species, returning Latin names with confidence scores.

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一个将脑机接口技术与模型上下文协议相结合的框架，用于医疗、无障碍和研究应用的实时神经信号处理和人工智能驱动的交互。

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一个模型上下文协议（MCP）服务器，允许通过与MCP客户端（如Claude Desktop）兼容的标准协议与TestRail的核心实体（项目、用例、运行、结果、数据集）进行交互。

一个模型上下文协议（MCP）服务器，用于解决24点纸牌游戏。给定四个数字，它会找到计算结果为24的算术表达式。

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Connect AI models like Claude & ChatGPT with ROS robots using MCP

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一个模型上下文协议服务器，通过SSE传输暴露多个AI工具，并采用基于JWT的安全认证，允许动态工具注册和会话管理。

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为银行聊天机器人和Azure OpenAI之间的交流实现了一个安全的消息通信协议，提供消息排队、可靠性以及详细的日志记录功能。

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本项目基于Anduin2017/HowToCook打造了一个MCP（模型上下文协议）服务器，让AI助手能够为你推荐菜谱、规划膳食。它提供了查询所有菜谱、按分类搜索以及智能膳食规划等多种功能。

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# 获取dify参数 在使用Dify时，您可能需要获取某些配置参数来完成特定任务。以下是如何获取这些参数的方法。 ## 通过环境变量获取 Dify支持通过环境变量来设置和获取配置参数。这是推荐的方式，因为它可以确保您的敏感信息不会被硬编码到代码中。 ### 示例 bash export DIFY_API_KEY=your_api_key_here 然后，在您的应用程序中，您可以这样读取它： python import os api_key = os.getenv('DIFY_API_KEY') print(f"API Key: {api_key}") ## 使用配置文件 除了环境变量外，您还可以选择使用配置文件（如`.env`或`.yaml`）来管理您的Dify参数。 ### .env 文件示例 创建一个名为`.env`的文件，并添加如下内容： DIFY_API_KEY=your_api_key_here 接着，在Python项目中安装`python-dotenv`库并加载该文件： python from dotenv import load_dotenv import os load_dotenv() # 加载 .env 文件 api_key = os.getenv('DIFY_API_KEY') print(f"API Key: {api_key}") ### YAML 配置文件示例 如果您更喜欢YAML格式，可以创建一个`config.yaml`文件： yaml dify: api_key: your_api_key_here 使用Python的`PyYAML`库来解析这个文件： python import yaml with open('config.yaml', 'r') as file: config = yaml.safe_load(file) api_key = config['dify']['api_key'] print(f"API Key: {api_key}") ## 官方文档链接 更多关于如何配置Dify的信息，请参考[官方文档](https://docs.dify.ai/)。 以上就是获取Dify参数的基本方法。根据您的具体需求选择合适的方式来管理和访问这些参数吧！

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Apple RAG MCP 是一个检索增强生成系统，为 AI 代理提供官方的 Swift 开发文档、设计指南和全面的 Apple 平台知识。它包括来自 Apple 开发者 YouTube 频道的视频内容，并具有专业的 AI 重新排序功能，以实现卓越的搜索准确性。

允许人工智能模型通过模型上下文协议工具调用运行 JavaScript/TypeScript 代码，支持一次性脚本执行和带有 npm 包集成的状态化 REPL 会话。

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