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このプロジェクトは、Pythonを使用してシンプルなMCPサーバーを構築する方法を示しています。ユーザーは、基本的なAPIの作成やデータの処理を学ぶことができ、実践的なスキルを身につけることができます。ドキュメントは明確で、サンプルコードも豊富に提供されています。

watsonx-rag-mcp-serverは、AIと機械学習を活用したデータ処理と分析を行うためのサーバーです。特に、情報を効率的に取得し、生成するための機能を提供します。Pythonで実装されており、ユーザーが独自のデータセットを利用してカスタマイズ可能です。

watsonx-agent-to-mcp-gatewayは、Watson AIエージェントとMCP間のデータフローを自動化するためのPythonライブラリです。このツールは、APIを介して情報を効率的に転送し、ワークフローを最適化します。特に、企業の業務プロセスを改善するために設計されており、ユーザーは簡単に設定を行うことができます。

CLI and Flask‑based web application that transforms plain‑English prompts into production‑ready, multi‑agent AI workflows. It generates native YAML for IBM WatsonX Orchestrate, Python code for CrewAI, CrewAI Flow, LangGraph, or ReAct, and includes a built‑in FastAPI MCP server wrapper for seamless deployment to the MCP Gateway.

This project is an AI engine that brings a single photo to life, creating a realistic "talking head" video from just an audio file. It's built for flexibility, offering two ways to use it: a standard web API for easy integration into any application, and a specialized server that automatically connects to "MCP Gateway" systems.