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Welcome to Agent MCP

Welcome to Agent MCP

本地服务
agentmcp.aiAI 与智能体1083 周前更新

关于 Welcome to Agent MCP

Welcome to Agent MCP 是一个聚焦 AI Agent 和 MCP 编排工具的开源目录。用户可浏览和搜索仓库、从 GitHub 批量导入,并查看已保存的搜索记录。

主要功能

  1. 01浏览和搜索 Agent 与 MCP 仓库
  2. 02从 GitHub 批量导入仓库
  3. 03Google 用户身份验证
  4. 04保存注册用户的搜索记录
  5. 05查看并重新导入过往搜索

适用场景

  1. 01查找 AI Agent 和 MCP 项目
  2. 02从 GitHub 导入多个仓库
  3. 03查看已保存的搜索

MCP 相关

该目录聚焦 AI Agent 和 MCP 编排工具;输入未说明它提供 MCP 服务接口。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

欢迎使用 Agent MCP

一个专注于 AI Agent 的开源项目目录。虽然我们很喜欢 huggingface,但我们注意到它专注于大模型和数据集。Agent MCP 则专注于 AI Agent 和 MCP 编排。 更新于 2024-3-16:新增对 CursorAI、Windsurf AI 和 Trey AI 的支持

项目信息

网址:www.agentmcp.ai

如何编辑此代码?

有几种方法可以编辑你的应用程序。

使用你喜欢的 IDE

如果你想使用自己的 IDE 在本地开发,可以克隆此仓库并推送更改。推送的更改也会同步到 Lovable。

唯一的要求是安装 Node.js 和 npm——使用 nvm 安装

请按以下步骤操作:

# Step 1: Clone the repository using the project's Git URL.
git clone <YOUR_GIT_URL>

# Step 2: Navigate to the project directory.
cd <YOUR_PROJECT_NAME>

# Step 3: Install the necessary dependencies.
npm i

# Step 4: Start the development server.
npm run dev

Firebase 身份验证设置

本项目使用 Firebase 进行身份验证并存储用户搜索历史记录。设置 Firebase 的步骤如下:

  1. 在 Firebase 控制台创建 Firebase 项目
  2. 在 Authentication 部分启用 Google 身份验证
  3. 在 Firestore 部分创建 Firestore 数据库
  4. 从 Project Settings > General > Your Apps > SDK setup and configuration 获取 Firebase 配置
  5. 将 .env.example 文件复制为 .env.local,并填写 Firebase 配置值
# Copy the example env file
cp .env.example .env.local

# Edit the .env.local file with your Firebase configuration

本项目使用了哪些技术?

本项目使用以下技术构建:

  • Vite
  • TypeScript
  • React
  • shadcn-ui
  • Tailwind CSS

功能

  • 浏览和搜索 AI Agent 与 MCP 仓库
  • 从 GitHub 批量导入仓库
  • 使用 Google 进行用户身份验证
  • 为注册用户保存搜索历史记录
  • 查看并重新导入之前的搜索

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。