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MCP server for applying a Claude Shannon-inspired problem-solving pattern
🧠 An adaptation of the MCP Sequential Thinking Server to guide tool usage. This server provides recommendations for which MCP tools would be most effective at each stage.
🧠 MCP server implementing RAT (Retrieval Augmented Thinking) - combines DeepSeek's reasoning with GPT-4/Claude/Mistral responses, maintaining conversation context between interactions.
A FastMCP server implementation for the Semantic Scholar API, providing comprehensive access to academic paper data, author information, and citation networks.
This implementation follows the official MCP specification, including proper message framing, transport layer implementation, and complete protocol lifecycle management. It provides a foundation for b
Manage your RunPod cloud resources directly through an MCP-compatible client. Create, list, update, start, stop, and delete pods, serverless endpoints, templates, network volumes, and container regist
A collection of Model Context Protocol (MCP) servers for managing Palo Alto Networks firewalls and services
🪐 MCP IPFS Server
A network monitoring tool for MCP servers that logs all network activities to help identify potential security issues.
An MCP server for network monitoring software ntopng
角井（北京）生物技术有限公司是一家专注于应用人工智能和组学大数据等创新技术加速新药发现和验证的新兴企业。公司自成立以来，将人工智能算法团队、资深大分子药物研发团队及高通量湿实验平台有机结合在一起，全力打造了AI赋能的新一代大分子药物设计平台，用于开发全新的药物及治疗方案。公司聚焦在前端的药物发现到POC验证区间，和合作伙伴共同变革大分子创新药物研发的既有范式。 角井生物拥有独到的超大数据集驱动的
QwenLong-L1-32B 是阿里巴巴集团 Qwen-Doc 团队推出的，基于强化学习训练的首个长文本推理大模型。模型基于渐进式上下文扩展、课程引导的强化学习和难度感知的回顾性采样策略，显著提升在长文本场景下的推理能力。模型在多个长文本文档问答（DocQA）基准测试中表现优异，平均准确率达到了70.7%，超越OpenAI-o3-mini和Qwen3-235B-A22B等现有旗舰模型，且与Cla
MiniMax-M1是MiniMax团队最新推出的开源推理模型，基于混合专家架构（MoE）与闪电注意力机制（lightning attention）相结合，总参数量达 4560 亿，每个token激活 459 亿参数。模型超过国内的闭源模型，接近海外的最领先模型，具有业内最高的性价比。MiniMax-M1原生支持 100 万token的上下文长度，提供40 和80K两种推理预算版本，适合处理长输入
业界首个开源高完成度轻量化通用多智能体产品(JoyAgent-JDGenie) 解决快速构建多智能体产品的最后一公里问题 简介 当前相关开源agent主要是SDK或者框架，用户还需基于此做进一步的开发，无法直接做到开箱即用。我们开源的JoyAgent-JDGenie是端到端的多Agent产品，对于输入的query或者任务，可以直接回答或者解决。例如用户query"给我做一个最
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