关键词 "Road Trip Planner" 的搜索结果, 共 20 条, 只显示前 480 条
A Model Context Protocol (MCP) server implementation for Gumroad API
Official MCP server for Tripo
A flexible MCP server that batch processes code files to remove comments across multiple programming languages. Currently supports JavaScript, TypeScript, and Vue files with regex-based pattern matchi
Swytchcode accelerates API integrations, allowing developers to seamlessly integrate any API using Postman collections or OpenAPI specifications. With Swytchcode, developers can obtain production-read
Triplewhale MCP Server
a mcp server to manage github project's functionality
This MCP server provides a programmatic interface to the Broad Institute's Liftover tool, which is available at liftover.broadinstitute.org.
Claude MCP server to perform analysis on ROADrecon data
Mirror of
A powerful server implementation for managing Electric Vehicle (EV) charging stations, trip planning, and resource management. This server provides a comprehensive set of tools and APIs for EV-related
An MCP (Model Context Protocol) server that helps AI assistants (like Claude) break down complex tasks into manageable steps, track progress, and manage a hierarchical task list.
emergency-medicare-planner-mcp-server
Lovart 全球首个设计 Agent 体验 Lovart 的三个特点: 一、全链路设计和执行,一句话搞定 以前的文生图工具,它们所提供的任务是“生成图片”这一环。 而设计 Agent,则像一位“设计执行官”,覆盖从创意拆解到专业交付的整个视觉流程。 从意图拆解 → 任务链 → 最后成品,一句话全搞定。 单次可以执行上
DreamFit是什么 DreamFit是字节跳动团队联合清华大学深圳国际研究生院、中山大学深圳校区推出的虚拟试衣框架,专门用在轻量级服装为中心的人类图像生成。框架能显著减少模型复杂度和训练成本,基于优化文本提示和特征融合,提高生成图像的质量和一致性。DreamFit能泛化到各种服装、风格和提示指令,生成高质量的人物图像。DreamFit支持与社区控制插件的无缝集成,降低使用门槛。 Dre
微软发布了名为 “NLWeb” 的开源项目,旨在简化创建网站的自然语言对话界面,使任何网站都能轻松转变为 AI 驱动的应用程序。 NLWeb 定位为 “智能体 Web 时代的 HTML”,支持自定义模型与数据交互,旨在帮助开发者轻松将网站转化为支持自然语言交互的 AI 应用,可提供 “类似 ChatGPT 的聊天界面”。 NLWeb 开源地址:https://github.com/micr
flowith 团队推出了其最新的 AI 智能体产品Agent Neo。是世界首个可以支持无限步骤・无限上下文・无限工具的 AI Agent。 据称,Agent Neo 具备处理无限工作流步骤的能力,支持长时间云端执行,并拥有嵌套代理层级结构。用户还可以通过其知识市场将专业知识变现。 官方演示展示了通过单一提示生成完整游戏设计文档的案例,并强调其能够处理超过 1000 个逻辑步骤,7
TripoSG 是 VAST-AI-Research 团队推出的基于大规模修正流(Rectified Flow, RF)模型的高保真 3D 形状合成技术, 通过大规模修正流变换器架构、混合监督训练策略以及高质量数据集,实现了从单张输入图像到高保真 3D 网格模型的生成。TripoSG 在多个基准测试中表现出色,生成的 3D 模型具有更高的细节和更好的输入条件对齐。 TripoSG的主要功能
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