mcp-agent-langchainjs vs time
并排对比，帮你在这两个 MCP server 之间做选择。
mcp-agent-langchainjs by Azure-Samples | time by modelcontextprotocol | |
|---|---|---|
| Stars | ★ 183 | ★ 85,748 |
| 30天用量 | — | — |
| 综合分 | 48 | 77 |
| 官方 | — | ✓ |
| 分类 | AI / LLM 工具电商开发者工具 | 效率工具开发者工具沟通协作 |
| 实现语言 | TypeScript | TypeScript |
| 最近提交 | 1 个月前 | 本月 |
mcp-agent-langchainjs · 概述
一个使用 LangChain.js 和 MCP 服务器的汉堡点餐 AI 代理系统。
time · 概述
功能全面的 MCP 服务器，提供时间和时区转换功能，可自动检测系统时区。
mcp-agent-langchainjs · 使用场景
- 通过自然语言对话实现的 AI 驱动点餐系统
- MCP 工具调用在真实世界应用中的演示
- 用于可扩展 AI 代理的无服务器架构
time · 使用场景
- 协助安排跨时区的国际会议
- 为基于位置的查询提供实时时间信息
- 为旅行计划和行程安排提供时间转换
mcp-agent-langchainjs · 安装
安装步骤
- **GitHub Codespaces (推荐)**:
- 在 [GitHub Codespaces](https://codespaces.new/Azure-Samples/mcp-agent-langchainjs?hide_repo_select=true&ref=main&quickstart=true) 中打开项目，获取预配置环境
- **本地开发**:
- 克隆仓库: git clone <your-repo-url> - 安装 Node.js LTS - 安装 Azure Developer CLI 1.19+ - 使用 Ollama 进行本地测试: ``bash ollama pull qwen3:8b ` 创建 .env 文件，内容如下: `env AZURE_OPENAI_API_ENDPOINT="http://localhost:11434/v1" AZURE_OPENAI_MODEL="qwen3:8b" AZURE_OPENAI_API_KEY="__not_used__" `` - 按照 README 说明启动应用
- **部署到 Azure**:
- 运行 azd auth login - 运行 azd up 部署所有服务
**Claude Desktop 配置** (添加到 claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": {
"burger-mcp": {
"command": "node",
"args": ["packages/burger-mcp/dist/server.js"]
}
}
}time · 安装
安装选项
**使用 uv（推荐）：**
uvx mcp-server-time**使用 PIP：**
pip install mcp-server-time
python -m mcp_server_time**为 Claude Desktop 配置：**
{
"mcpServers": {
"time": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-time"]
}
}
}