MCP Servers Directory

一个基于 MCP 的搜索意图分析服务，帮助解析用户搜索关键词的意图。

为 Often 旅行规划系统提供的模型控制协议 (MCP) 服务器，支持目的地、活动、酒店和行程创建等功能。

一个使用星球大战 API 的简单角色管理程序。

轻量且快速的AI助手，支持多种模型，具备多语言和隐私优先功能。

为 Cutter 提供的模型上下文协议（MCP）服务器，支持 LLM 自动逆向工程应用。

一个接收用户查询并使用Brave Search API生成结果的Markdown报告的Nerve代理。

一个轻量级的Chromium/Edge扩展，自动为Microsoft Learn链接追加用户的MVP代码。

一个动态网站，通过MCP服务器或代理触发，将任意路径重定向到Rickroll页面。

一个用于测试的MCP服务器项目。

一个带有网页搜索、GitHub代码搜索和URL抓取工具的个人MCP服务器。

构建基于MCP协议的多后端AI系统，包括MongoDB和Web API支持。

提供 PostgreSQL 数据库监控与优化工具的 MCP 服务器。

一个基于 obsidiantools 的 MCP 服务器，允许 AI 助手分析和操作 Obsidian 笔记库。

基于 FastAPI 的 REST API 后端，用于管理 Parallels RAS 会话和发布远程应用。

PRD-Genie 是一个革命性的 AI 驱动平台，用于创建、管理和协作产品需求文档，提供企业级安全和智能辅助功能。

帮你智能分类和处理来自社交媒体的消息轰炸，提升效率。

由mcp.ag2.ai生成的MCP服务器，用于处理AWS签名服务。

允许语言模型列出操作系统窗口并截图的MCP服务器。

使用 ElevenLabs 的 Scribe 模型进行语音转文字的工具，支持多种功能如多语言、YouTube 视频处理等。

通过 Model Context Protocol (MCP) 实现 AI 辅助的软件开发。

一个为 LLM 提供只读访问 PostgreSQL 数据库的 Model Context Protocol 服务器。

基于 LangGraph 的数据分析代理，使用 MCP 协议构建。

使用 LLM（如 Claude）与 Kali Linux 交互的渗透测试工具。

将 Sentry 错误跟踪集成到开发工作流中的 MCP 服务器。

用于数据科学任务的AI代理，支持RAG和MCP功能。

这是 https://github.com/wazzan/mcp-coincap-jj 的镜像仓库。

为测试MCP技术而创建的代码仓库。

为 Zed 编辑器提供妙多 MCP 服务器的扩展功能。

轻量、快速的AI助手，支持Claude、DeepSeek、GPT-4等模型。

通过 MCP 创建的测试存储库，用于管理 GitHub API 功能。

由 AG2 的 MCP 构建工具生成的 Xero 文件 API 服务。

一个探索 Reddit 开发者平台新应用方式的实验性项目。

该仓库未提供具体描述。

一个基于MCP协议的MySQL数据库性能分析和优化工具。

使用CrewAI和Deepseek-R1实现股票市场数据分析的金融分析工作流。

用于构建 MCP 服务器的 TypeScript 生产级模板。

基于 Python 的 MCP 协议 AI 智能代理工具，用于抓取网页内容、执行搜索并生成摘要。

一个使用 NestJS 框架构建的 TypeScript 后端项目，适合开发高效可扩展的应用。

一个模块化、自我演化的叙事AI引擎，基于生物体代理和YAML仪式卷轴构建。

用于 Anthropic 的 Claude Code 的 Golang SDK，封装命令行工具功能。

一个基于 Electron 的图形界面，用于简化 AI 编程代理的使用。

展示如何使用 mcpsock 包通过 WebSocket 实现客户端与 FastMCP 服务器的实时通信。

一个MCP服务，用于比较NestJS和Angular代码库与官方文档的最佳实践。

允许 Claude 访问本地 LMStudio 实例以增强问题解决能力。

一个用于整合多种服务的 Python 工具包，支持通过统一接口构建强大的 AI 应用。

一个用于抓取MCP博客内容的Python脚本。

展示如何构建一个作为MCP客户端的AI代理，连接到外部服务。

端脑云flux dev mcp，基于Model Context Protocol (MCP) 的图像生成服务器实现。

用于 Emacs 的 Model Context Protocol (MCP) 实现，支持与 AI 应用和语言模型通信。

包含在 TypeScript 项目中集成大语言模型（LLM/AI）的学习会资料与示例代码。