Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
ayupow

LNR-server-01-input-data-processing

by ayupow
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python

📣 Важное уведомление

⚠️ Поскольку статья находится на рецензировании, использование любого содержимого этого репозитория в настоящее время запрещено до тех пор, пока это объявление не будет удалено. Благодарим за понимание! 🙏

Related MCP server: mcp-image-compression

1. Обзор и цели

Этот репозиторий содержит полную реализацию, экспериментальные данные и дополнительные результаты для статьи ×××, разработанной XXX University в Китае.

До момента публикации код распространяется на условиях ограничительной лицензии. После принятия статьи репозиторий перейдет на лицензию MIT. Пожалуйста, свяжитесь с автором для корреспонденции по любым вопросам, касающимся академического использования в период рецензирования.

2. Видео работы агентов

2.1 Работа разработанного прототипа

↓↓↓ Демонстрация использования разработанного прототипа для управления агентами TCG-TE LNR с помощью инструментов MCP, управляемых графами

Полное видео можно найти здесь

↓↓↓ Демонстрация использования разработанного прототипа для интеграции нового сервера MCP в агенты TCG-TE LNR

Полное видео можно найти здесь

2.2 Работа агентов на основе шаблона NPG-TE

↓↓↓ Фрагмент работы агента NPG-TE с дискретными инструментами MCP на базе GPT-5.

↓↓↓ Скриншот ответа агента

Полное видео можно найти здесь

↓↓↓ Фрагмент работы агентов NPG-TE с дискретными инструментами MCP на базе GPT-4o.

↓↓↓ Скриншот ответа агента

Полное видео можно найти здесь

2.3 Работа агентов на основе шаблона TCG-TE

↓↓↓ Фрагмент работы агентов TCG-TE с инструментами MCP, управляемыми графами, на базе Claude sonnet 3.7. 12月30日 (1)

Полное видео можно найти здесь

↓↓↓ Фрагмент работы агентов TCG-TE с инструментами MCP, управляемыми графами, на базе GPT-4.1.

↓↓↓ Скриншот ответа агента

Полное видео можно найти здесь

3. Структура репозитория

4. Благодарности

Эта работа в значительной степени опирается на отличные проекты с открытым исходным кодом, включая, помимо прочего:

  • LangGraph и LangChain

  • Таблица лидеров Hugging Face MTEB

  • NetworkX, PyTorch Geometric и многочисленные провайдеры LLM (OpenAI, Anthropic, Qwen, Llama и др.)

Мы глубоко признательны всем участникам этих фундаментальных работ.

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityMaintained
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers