产品库

轻松将现有代理框架中的工具、代理和调度器转换为 MCP 服务器。

automcp 是一个开源工具，旨在简化将各种现有代理框架（如 CrewAI、LangGraph 等）转换为 MCP 服务器的过程。这使得开发者可以通过标准化接口更容易地访问这些服务器。该工具支持多种代理框架的部署，并且通过易于使用的 CLI 界面进行操作。适合需要快速集成和部署 AI 代理的开发者，价格免费，适合个人和团队使用。

MCP服务器目录，汇集多个MCP服务器资源。

MCP Directory是一个为MCP服务器提供目录服务的网站，它允许用户发现和共享MCP服务器资源。该网站使用TypeScript开发，并且提供了一个友好的用户界面，方便用户快速找到所需的MCP服务器。它的重要性在于为MCP服务器用户提供了一个集中的平台，促进了资源共享和技术交流。

mcp-use 是与 MCP 工具交互的最简单方式，支持自定义代理。

mcp-use 是一个开源的 MCP 客户端库，旨在帮助开发者将任何大型语言模型（LLM）连接到 MCP 工具，构建具有工具访问能力的自定义代理，而无需使用闭源或应用程序客户端。该产品提供了简单易用的 API 和强大的功能，可以应用于多个领域。

MCP-Scan 是一个针对 MCP 服务器的安全扫描工具。

MCP-Scan 是一款专门为 MCP 服务器设计的安全扫描工具，能够检测常见的安全漏洞，如提示注入和工具中毒。它通过检查配置文件和工具描述，帮助用户确保系统的安全性，适用于各种开发者和系统管理员，是维护系统安全的重要工具。

易用、灵活、高效的开源大模型应用开发框架。

Agently是一个开源的大模型应用开发框架，旨在帮助开发者快速构建基于大语言模型的AI agent原生应用。它通过提供一系列工具和接口，简化了与大型语言模型的交互过程，使得开发者可以更专注于业务逻辑的实现。Agently框架支持多种模型，易于安装和配置，具有高度的灵活性和扩展性。

Cradle框架：用于控制计算机的多模态代理

Cradle框架旨在使基础模型能够通过与人类相同的通用接口（屏幕作为输入，键盘和鼠标操作作为输出）执行复杂的计算机任务。该框架在Red Dead Redemption II游戏中进行了案例研究，展示了其在复杂环境中的泛化和适应能力。

开源本地RAG，集成ChatGPT和MCP能力

Minima是一个开源的、完全本地化的RAG（Retrieval-Augmented Generation）模型，具备与ChatGPT和MCP（Model Context Protocol）集成的能力。它支持三种模式：完全本地安装、通过ChatGPT查询本地文档以及使用Anthropic Claude查询本地文件。Minima的主要优点包括本地化处理数据，保护隐私，以及能够利用强大的语言模型来增强检索和生成任务。产品背景信息显示，Minima支持多种文件格式，并允许用户自定义配置以适应不同的使用场景。Minima是免费开源的，定位于需要本地化AI解决方案的开发者和企业。

全球MCP服务器集合平台

MCP Servers是一个集合了全球各种MCP服务器的平台，提供了查询和汇总聊天消息、使用Brave搜索API进行网络和本地搜索、操作Git仓库、AI图像生成、从Sentry.io获取和分析问题等多种功能。这些服务器支持开发者和企业在不同领域中实现自动化和智能化，提高效率和创新能力。MCP Servers平台以其丰富的功能和广泛的应用场景，成为编程领域中的重要工具。

开源的深度研究工具，旨在通过开源框架复现类似Deep Research的功能

Open-source DeepResearch 是一个开源项目，旨在通过开源的框架和工具复现类似 OpenAI Deep Research 的功能。该项目基于 Hugging Face 平台，利用开源的大型语言模型（LLM）和代理框架，通过代码代理和工具调用实现复杂的多步推理和信息检索。其主要优点是开源、可定制性强，并且能够利用社区的力量不断改进。该项目的目标是让每个人都能在本地运行类似 DeepResearch 的智能代理，使用自己喜爱的模型，并且完全本地化和定制化。

一个简单的代理框架，支持浏览器使用、深度研究等功能。

Minion Agent 是一个简单而强大的代理框架，能够与浏览器交互，支持深度研究、自动规划等功能，适用于需要进行复杂任务和研究的用户。它提供了一种灵活的工具集，使开发者能够轻松集成不同的模型和工具。该框架不仅提高了工作的效率，还为用户提供了便捷的使用体验，适合各类科研和商业应用。该产品是开源的，用户可以自由使用和修改。

将 MCP 集成到 ChatGPT 等 AI 平台的 Chrome 扩展。

MCP SuperAssistant 是一个 Chrome 扩展，集成了模型上下文协议（MCP）工具，使用户能够直接从 AI 平台执行 MCP 工具，并将结果插入对话中。这项技术提高了基于 Web 的 AI 助手的功能，支持多种 AI 平台，为用户提供便捷的数据交互方式。

开源框架，支持数据驱动的自适应语言代理。

aiwaves-cn/agents 是一个开源框架，专注于数据驱动的自适应语言代理。它提供了一种系统化框架，通过符号学习训练语言代理，灵感来源于用于训练神经网络的连接主义学习过程。该框架实现了反向传播和基于梯度的权重更新，使用基于语言的损失、梯度和权重，支持多代理系统的优化。

TypeScript框架，优雅构建MCP服务器

LiteMCP是一个TypeScript框架，用于优雅地构建MCP（Model Context Protocol）服务器。它支持简单的工具、资源、提示定义，提供完整的TypeScript支持，并内置了错误处理和CLI工具，方便测试和调试。LiteMCP的出现为开发者提供了一个高效、易用的平台，用于开发和部署MCP服务器，从而推动了人工智能和机器学习模型的交互和协作。LiteMCP是开源的，遵循MIT许可证，适合希望快速构建和部署MCP服务器的开发者和企业使用。

一个零配置工具，可自动将FastAPI端点暴露为模型上下文协议（MCP）工具

FastAPI-MCP是一个专为FastAPI设计的工具，旨在无缝集成模型上下文协议（MCP）。它允许开发者无需任何配置即可将FastAPI应用程序的API端点自动转换为MCP工具。该工具的主要优点是简化了API与MCP的集成过程，支持自动发现和转换所有FastAPI端点，保留请求和响应模型的模式，并保持与Swagger相同的文档。它还支持灵活的部署方式，可以将MCP服务器直接挂载到FastAPI应用程序中，也可以单独部署。FastAPI-MCP适用于需要快速将API集成到MCP环境中的开发团队，支持Python 3.10及以上版本，推荐使用Python 3.12。

HuggingFace的全新AI代理框架，助力开发者轻松创建强大AI代理。

Smolagents是Hugging Face团队开发的极简AI代理框架，旨在让开发者仅用少量代码就能部署强大的代理。它专注于代码代理，即代理通过编写和执行Python代码片段来执行任务，而非生成JSON或文本块。这种模式利用了大型语言模型（LLMs）生成和理解代码的能力，提供了更好的组合性、灵活性以及丰富的训练数据利用，能高效处理复杂逻辑和对象管理。Smolagents与Hugging Face Hub深度集成，便于工具的分享和加载，促进社区协作。此外，它还支持传统工具调用代理，兼容多种LLMs，包括Hugging Face Hub上的模型以及OpenAI、Anthropic等通过LiteLLM集成的模型。Smolagents的出现，降低了AI代理开发的门槛，使开发者能够更便捷地构建和部署AI驱动的应用程序。

一个轻量级、灵活的代理框架，能够处理各种负载任务。

Bambo是一个新型的代理框架，与主流框架相比，它更加轻量级和灵活，能够处理各种负载任务。这个框架的主要优点是它的灵活性和轻量级特性，使得它可以在多种不同的场景下使用，特别是在需要处理大量数据和请求时。Bambo框架的背景信息显示，它是为了满足现代软件开发中对于高效率和高性能的需求而设计的。目前，该框架是开源的，可以免费使用。

开源框架，加速大型视频扩散模型

FastVideo是一个开源框架，旨在加速大型视频扩散模型。它提供了FastHunyuan和FastMochi两种一致性蒸馏视频扩散模型，实现了8倍推理速度提升。FastVideo基于PCM（Phased-Consistency-Model）提供了首个开放的视频DiT蒸馏配方，支持对最先进的开放视频DiT模型进行蒸馏、微调和推理，包括Mochi和Hunyuan。此外，FastVideo还支持使用FSDP、序列并行和选择性激活检查点进行可扩展训练，以及使用LoRA、预计算潜在和预计算文本嵌入进行内存高效微调。FastVideo的开发正在进行中，技术高度实验性，未来计划包括增加更多蒸馏方法、支持更多模型以及代码更新。

企业级开源MCP集成，带来AI驱动的营销之旅。

MCP Stack是一款开源MCP集成工具，为企业提供AI驱动的营销解决方案。其主要优点包括透明的定价，灵活的方案，实时数据同步，实时报告等功能。

一份综合性的 MCP 基础 AI 工具安全检查清单。

MCP 安全检查表是由 SlowMist 团队编制和维护的，旨在帮助开发者识别和减轻 MCP 实施过程中的安全风险。随着基于 MCP 标准的 AI 工具迅速发展，安全问题愈发重要。该检查表提供了详尽的安全指导，涵盖 MCP 服务器、客户端及多种场景的安全需求，以保护用户隐私并提升整体系统的稳定性和可控性。

开源的 RAG 框架

Embedchain 是一个开源的 RAG 框架，旨在简化 AI 应用的创建和部署。它以 “常规但可配置” 为设计原则，既适用于软件工程师，也适用于机器学习工程师。Embedchain 简化了 RAG 应用的创建过程，提供了一个无缝的管理各种非结构化数据的流程。它可以高效地将数据分成可管理的块，生成相关的嵌入，并将它们存储在矢量数据库中以实现优化的检索。借助各种多样的 API，它使用户能够提取上下文信息、找到精确的答案或参与交互式聊天对话，所有这些都根据他们自己的数据进行定制。

Model Context Protocol的命令行检查工具

mcp-cli是一个命令行界面（CLI）检查器，用于Model Context Protocol（MCP）。它允许用户运行MCP服务器，列出工具、资源、提示，并调用工具、读取资源、读取提示。这个工具对于开发者来说非常重要，因为它简化了MCP服务器的开发和交互过程，使得开发者可以更高效地管理和调试MCP服务器。mcp-cli是用JavaScript编写的，并且完全开源，可以在GitHub上找到其源代码。

一个为开发者提供的生产级智能代理框架，可使用自然语言构建生产级代理工作流。

Eko 是一个面向开发者的生产级智能代理框架。它允许开发者通过自然语言和代码逻辑轻松构建基于代理的工作流。Eko 的主要优点包括高效的任务分解能力、强大的工具支持以及灵活的定制化选项。它旨在帮助开发者快速实现复杂的自动化任务，提高开发效率。Eko 由 FellouAI 团队开发，目前处于开源状态，支持多种平台，包括浏览器和桌面环境。具体价格未明确公开，但从其开源特性来看，可能对开发者免费开放，但部分高级功能或定制化服务可能需要付费。

构建个性化AI代理的开源平台

Scoopika是一个开源的开发者平台，旨在帮助开发者构建能够看、说、听、学习并采取行动的个性化AI代理。它为AI时代提供了一个安全、高效且易于使用的平台，支持全边缘兼容性和实时流媒体，内置视觉和语音聊天功能。Scoopika强调了其开放源代码的特性，提供了服务器端和客户端的运行库，以及React项目中的集成模块，拥有一个不断增长的开发者社区。

基于Agently AI框架的开源自动新闻收集工具

Agently Daily News Collector是一个基于Agently AI应用开发框架的开源项目，能够自动收集特定主题的新闻。用户只需输入新闻收集的领域主题，AI代理将自动工作，直到生成并保存到Markdown文件中的高质量新闻集合。

一个开源的多云平台客户端，支持LangGraph代理和前端应用开发。

open-mcp-client 是一个开源项目，旨在为多云平台（MCP）提供客户端支持。它结合了LangGraph代理和基于CopilotKit的前端应用，支持与MCP服务器的交互和工具调用。该项目采用TypeScript、CSS、Python和JavaScript开发，强调开发效率和用户体验。它适用于开发者和企业，用于管理和交互多云资源。开源免费，适合希望在多云环境中快速开发和部署的用户。

强大的模型上下文协议 (MCP) 服务器，提供实时网页数据访问解决方案。

Bright Data MCP 是一种强大的模型上下文协议服务器，允许 AI 代理和应用程序实时访问和提取网页数据。其主要优点包括能够绕过地理限制和网站检测，提供无阻碍的网络数据访问，极大地增强了 AI 在数据采集和信息检索方面的能力。该产品定位于为需要实时、可靠网页数据的商业用户提供支持，定价为按需计费，新用户可获得免费试用额度。

开源服务器代理，用于收集和报告指标

Telegraf是一个开源的服务器代理，用于收集和发送来自数据库、系统和IoT传感器的所有指标和事件。它使用Go语言编写，编译成一个单一的二进制文件，无需外部依赖，占用的内存非常小。Telegraf拥有300多个插件，由社区成员编写，覆盖了云服务、应用程序、IoT传感器等多种数据源。它支持灵活的解析和序列化，适用于多种数据格式，如JSON、CSV、Graphite，并能将数据序列化为InfluxDB行协议和Prometheus等。Telegraf还具有稳健的交付保证，包括流量回压、调度器、时钟漂移调整、全流支持等。此外，Telegraf的自定义构建器允许用户选择特定插件包含在Telegraf二进制文件中，适合在资源受限的设备上使用。

微信机器人框架，可定制、强大、快速、开源。

WechatFerry是一个微信机器人框架，旨在为用户提供一站式的微信操作解决方案。它通过集成WCF SDK客户端，支持消息监听、消息发送及群聊操作等功能。同时，它还提供了Agent库，帮助用户轻松实现历史消息处理、数据库操作和复杂业务逻辑。此外，WechatFerry还提供了与Wechaty兼容的免费PC Hook协议，以及Nuxt框架的集成工具包，使得开发者可以快速构建和调试微信机器人应用。

基于Linux环境快速部署开源大模型的教程

该项目是一个围绕开源大模型的全流程指导教程,包括环境配置、模型部署、高效微调等,简化开源大模型的使用和应用,让更多普通学习者能够使用开源大模型。项目面向对开源大模型感兴趣且想自主上手的学习者,提供详细的环境配置、模型部署和微调方法。

您的 MCP 服务器安全扫描器，扫描常见漏洞，确保数据和代理安全。

mccan.ai 是一款专注于 Model Context Protocol (MCP) 服务器的安全扫描工具。它能够检测 MCP 服务器中的各种安全漏洞，确保大型语言模型（LLM）与外部工具的交互。该产品致力于帮助开发者识别和修复潜在的安全风险，从而保护敏感数据和系统免受攻击。mcpscan.ai 的核心价值在于其专门针对 MCP 实施的安全扫描，提供实时监控和详细的漏洞分析，为用户的安全部署提供支持。