标签：AI服务

OGX是一个基于OpenShift AI 3.4的服务器部署工具，支持MCP服务器集成，提供推理、响应、工具运行时等核心API功能。

基于Model Context Protocol (MCP)的服务器，允许AI通过MCP协议使用SiliconFlow的Flux模型进行图像生成。

基于Together AI API的TypeScript MCP服务器，用于通过文本提示生成图像。

一个基于阿里云DashScope API的模型上下文协议服务器，提供图像生成、任务状态检查和图像下载功能。

一个现代、可扩展的MCP服务器实现，支持多AI提供商、高级监控和强大的对话管理。

一个部署在Vercel上的自动生成的模型上下文协议（MCP）服务器，为Claude和其他AI模型提供配置的API工具。

FastMCP提供的模型上下文协议服务器，支持本地和云端部署，适用于AI工具集成和远程服务调用。

一个基于FastAPI的REST API和模型上下文协议（MCP）服务器，为Azure AI Agent服务提供Bing grounding功能，支持通过REST和MCP接口提供带自动引用提取的AI响应。

ffmcp是一个统一接口的命令行工具，支持访问多种AI服务，包括文本生成、图像处理、语音转换等功能，适用于开发者和技术爱好者。

DVMCP是一个将模型上下文协议（MCP）与Nostr的数据自动售货机（DVM）生态系统连接的项目，使在MCP服务器上运行的AI和计算服务能够通过去中心化的Nostr网络无缝发现、访问和利用。

一个基于FastAPI的AI模型服务框架，提供REST API和MCP协议支持，适用于容器化部署的AI模型服务场景。

一个基于Spring AI和OpenAI的AI服务控制程序，提供AI能力集成与接口服务。

一个全面的MCP（模型上下文协议）服务器，提供对Mistral AI API的完全访问，包括聊天完成、嵌入、微调、代理、OCR、音频转录等功能。

一个基于.NET 8.0的清洁、SOLID、面向对象的架构，用于实现模型上下文协议（MCP）的代理AI服务。

一个基于Node.js/Nestjs和Model Context Protocol (MCP)的AI后端服务，能够将自然语言提示转化为可操作的见解。

pydantic-ai是一个基于Model Context Protocol（MCP）的服务，用于在沙箱环境中安全地执行Python代码。它利用Pyodide在Deno运行时中隔离执行代码，确保与操作系统的其他部分隔离。该服务适用于需要安全执行Python代码的场景，如AI代理、数据分析等。

一个全面的模型上下文协议（MCP）服务器集合，帮助开发者发现和使用各种应用场景下的MCP服务器。

一个基于Fast-MCP构建的MCP服务器，用于为不同的AI主机提供服务。

Awesome MCP Servers 是一个精选的模型上下文协议（MCP）服务器列表，专注于生产就绪和实验性的MCP服务器，这些服务器通过文件访问、数据库连接、API集成和其他上下文服务扩展了AI的能力。MCP是一个开放协议，使AI模型能够通过标准化的服务器实现安全地与本地和远程资源交互。

一个基于Spring Boot的AI服务端应用，支持SSE通信协议。

为Claude AI提供最合适的MCP服务集合，支持开发者提交开源项目。

一个精选的Home Assistant插件集合，提供AI/ML服务、生产力工具、监控、通知和家庭管理功能，所有插件均容器化并支持多种架构。

Together AI Image Generation MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务，提供通过 Together AI API 进行图像生成的功能。该服务目前处于预览阶段，不建议在生产环境中使用。主要功能包括基于文本提示生成图像，支持配置模型、尺寸、步骤等参数，并能与多种 MCP 客户端集成。

Awesome MCP Servers 是一个精选的模型上下文协议（MCP）服务器列表，旨在通过标准化的服务器实现使AI模型能够安全地与本地和远程资源交互。这些服务器扩展了AI的能力，包括文件访问、数据库连接、API集成和其他上下文服务。