标签：LLM推理

一个通过Firecrawl API爬取LLM推理服务网站成本数据并存储到SQLite数据库的工具。

TimeSense-MCP是一个基于LLM的时间序列分析服务，提供预处理、特征提取、LLM推理和数值验证功能，适用于性能监控、异常检测和趋势分析等场景。

通过Firecrawl API和SQLite数据库构建的聊天机器人，用于爬取和比较不同LLM推理服务的成本信息。

开源库，利用大型语言模型（如Claude和OpenAI的GPT）将提示映射输入转换为MCP服务器的具体组件（如工具、资源模板和提示处理程序）。

一个支持本地MCP工具发现与执行的LLM推理工具，适用于自动化测试、文档处理和多模型基准测试等场景。

一个基于AWS Bedrock的LLM推理代理系统，支持自定义MCP服务器，可部署在EKS或本地Podman环境中。

一个提供高级推理工具的可配置LLM后端服务器，支持多种推理算法和工具集成。

该工具用于评估容器化与裸金属部署在MCP服务器上托管轻量级LLM的性能差异，适用于需要可扩展性和部署便捷性的生产系统和DevOps流水线。