软件安装指南
by luvitovi · Python提供多种软件(如Python、Docker Desktop、Claude Desktop、LM Studio)的安装和配置步骤。
代码、Git、文件和开发工具相关的 MCP Server,附功能说明、仓库地址与安装配置。
已收录 62,091 个 MCP Server,其中开发效率 36,417 个
提供多种软件(如Python、Docker Desktop、Claude Desktop、LM Studio)的安装和配置步骤。
一个基于stdio的MCP服务器,通过4种标准化的MCP工具暴露Spark历史服务器数据,直接连接MCP客户端到Spark历史服务器REST API。
pbxproj-mcp是一个用于读写Xcode项目文件的MCP服务器,支持AI助手直接操作Xcode项目。
Apollo MCP Server是一个将GraphQL操作作为MCP工具暴露的服务器,为AI模型提供标准化的API访问与编排能力。
一个用Go编写的Google Drive API服务器,提供文件列表、搜索、获取等功能,适用于需要与Google Drive集成的开发场景。
一个基于Claude Code的元技能,用于从官方来源研究和生成完整的技术文档技能。
Eclipse Test Runner MCP 是一个 Eclipse IDE 插件,通过 Model Context Protocol 让 AI 编码助手运行 JUnit 测试、检查编译错误、读取控制台输出,并支持代码覆盖率、交互式调试和 BPMN2 建模。
Roundtable是一个专注于多代理协作的编排工具,支持OpenCode原生插件和MCP+提示工程两种架构,适用于深度讨论和跨平台脚本化任务。
一个提供MCP兼容HTTP端口的WinDbg扩展DLL,用于通过本地接口执行调试命令并集成到MCP工作流中。
一个展示如何使用Python构建和交互MCP(模型上下文协议)服务器和客户端的示例库。
kube-mcp-server 是一个用于管理 Kubernetes 集群的工具,提供 API 资源管理、Pod 日志查看、资源监控以及 Prometheus 和 Loki 集成功能。
MCP Cloud Provider是一个基于自然语言处理和Terraform的自动化基础设施生成工具,适用于本地测试和AWS云环境。
一个用于指导编码LLM了解Iced生态系统的MCP服务器,填补了LLM在Iced GUI构建方面的知识空白。
一个基于Rust和Rocket框架构建的轻量级检索增强生成服务器,提供简单的HTTP API搜索功能,并支持扩展RAG能力。
MCP Logger是一个允许AI助手通过Syslog基础设施进行日志记录和监控的工具,支持多语言字符处理和双模式操作(CLI和MCP)。
一个基于.NET 8的本地Jira Cloud任务管理工具,通过JSON-RPC提供开发工作流支持。
CData的Smartsheet MCP服务器通过JDBC驱动将Smartsheet数据转换为关系型SQL模型,并通过MCP接口使LLM能够通过自然语言查询实时数据。
一个用于管理Plane.so项目的Claude代码技能,通过按需执行Python脚本显著降低API调用的token消耗,支持55+种操作。
Cleric是一款桌面应用程序,帮助用户管理Claude桌面的Model Context Protocol (MCP)服务器,提供添加、删除和配置服务器的功能。
一个基于CrewAI框架的MCP服务器,提供AI代理创建、任务管理和工作流执行功能。
基于LangGraph的多智能体集群构建工具,支持监督架构、模型上下文协议集成和全面的API,适用于AI智能体开发和协调。
MCP Java SDK实现的服务端聚合与代理调用工具,支持远程MCP工具和本地API工具的聚合调用,适用于需要统一管理和代理多种工具的场景。
结合Groq硬件优化的语言模型与多工具MCP服务器,构建可调用数学和天气功能的智能代理。
一个Go语言编写的服务,用于维护与多个MCP服务器的持久SSE流,监听工具变更通知,并通过批量写入将工具存储到本地数据库。
一个实时访问Rust项目依赖文档的服务器,支持查询、搜索和浏览模块及详细文档。
一个全面的数学和科学计算引擎,提供400多种数学操作,适用于科学计算、AI/ML应用和教育工具。
一款通过WordPress 6.9 Abilities API暴露内容管理功能的插件,允许AI助手通过MCP协议创建、读取、更新和删除WordPress内容。
该服务允许开发者在 Azure Functions 上远程托管使用官方 MCP SDK 构建的 MCP 服务器,支持无服务器架构和事件驱动框架。
一个用Rust编写的MCP(Model Context Protocol)服务器,专为LM Studio设计,提供标准化的协议实现和集成指南。
这是一个由Google主办的5天AI代理开发课程,涵盖从基础概念到生产就绪系统的构建,包括模型、工具、编排、内存和评估等核心组件。