命令行工具
by Grwnd-AIGrwnd MCP是一个命令行工具,可通过Homebrew安装。
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
Grwnd MCP是一个命令行工具,可通过Homebrew安装。
VisioMCP是一个Microsoft Visio的VSTO插件,包含一个MCP服务器,用于AI模型控制Visio文档和形状。
一个用Python编写的服务器,用于与Kubernetes集群、ESXI及其他工具进行交互。
一个关于如何将MCP与Copilot集成的技术练习,适用于开发者学习和实践。
提供LLM应用开发的核心功能,包括提示工程、API集成、函数调用和RAG技术。
一个用于将MCP与Copilot集成的开发工具,支持自定进度的练习和任务管理。
一个基于FastMCP构建的MCP服务器,集成了Google搜索API和Claude Desktop,用于文档检索和本地工具交互。
将MCP与Copilot集成,提供自动化开发支持。
一个用于在多云平台中集成和处理开放数据的Python工具,支持数据下载、解析和存储到数据库。
一个集成了AI/ML模型开发、DevOps/MLOps流程和生成式AI的30天应用课程,涵盖从模型训练到生产部署的全生命周期管理。
用于构建MCP(模型上下文协议)服务器插件的接口库,支持工具与资源定义,提供轻量级、线程安全的C ABI接口。
MCP金融API是一个基于FastAPI构建的CRUD API,用于管理人员信息,支持JWT认证。它使用SQLAlchemy和Alembic进行数据库操作,支持SQLite数据库,并提供了Swagger UI文档。该API与n8n的MCP客户端工具兼容,允许AI流程自动注册客户到数据库。
MCP Jenkins服务器是一种模型上下文协议服务器,用于AI助手与Jenkins CI/CD服务器之间的交互,提供标准化的接口来管理构建、检查状态和自动化作业管理。
MCP Server是一个轻量级、模块化的服务器框架,用于处理客户端连接、管理请求并实现MCP客户端与服务之间的上下文感知通信。
一个用于测试与任何AI框架集成的MCPUI示例代码。
一个基于MCP协议的客户端-服务器系统,集成人工智能技术,用于异步通信、消息处理和自动化决策。
一个端到端的自动化工作流,从Figma设计获取到代码生成,再到SonarQube分析、质量门验证,最后创建GitHub PR,提供全流程的可观测性。
一个简单的Netlify函数,作为Claude和Supabase MCP之间的代理,通过环境变量安全地注入Supabase服务角色密钥。
Bito是一款用于Rust和JavaScript的代码格式化工具,支持通过npm和crates.io安装。
一个用于处理和分析Excel数据的工具,特别适用于Titanic数据集的分析。
一个关于如何将MCP与GitHub Copilot集成的实践练习,旨在帮助开发者提升技能。
Unison MCP 服务是一个用于与 Unison 代码库管理器交互的模型上下文协议(MCP)服务器。它提供了一个接口,允许大型语言模型(LLMs)通过 Unison API 与 Unison 代码库进行交互,主要功能包括查询代码库中的定义、浏览命名空间、查找术语和类型等。该服务适用于需要与 Unison 代码库进行交互的开发场景,特别是那些需要自动化查询和检索代码库信息的任务。
一个用于在Databricks中快速创建多工具代理的框架。
一个涵盖Docker、FastAPI、Ollama、vLLM和MCP服务器的实践学习资源库。
AI图书代理MCP服务器是一个基于MCP(模型上下文协议)的服务,旨在为AI助手提供智能访问机器学习教科书内容的能力,以创建准确、基于来源的文档。该服务采用纯Python实现,使用本地模型确保完全的隐私性和成本效益。核心功能包括搜索书籍内容、获取章节内容、生成文档段落和引用来源等。适用于需要从权威ML教科书中获取知识并集成到现有工作流程中的场景,如IDE集成、文档自动生成和概念解释等。
一个帮助开发者将MCP与GitHub Copilot集成的工具,适用于开源项目协作和代码学习。
一个基于Vite的React和TypeScript开发模板,提供HMR和ESLint规则支持。
一个用于扫描和检测MCP服务器漏洞的开源安全分析工具,适用于LLM代理工作流的安全审计。
提供本地仓库分支检出、提交创建及文件推送等Git操作功能的工具套件,适用于GitHub MCP服务器集成开发场景。
MCP SSE Server 是一个基于 Server-Sent Events (SSE) 的 Model Context Protocol (MCP) 服务器和客户端示例实现。它展示了如何使用 SSE 进行实时通信,适用于 AI 系统的开发。该服务器提供了工具端点、动态资源模板支持、会话管理和详细日志记录等功能。