无状态MCP连接工具
by SecretiveShellPythonStateless MCP是一种在MCP服务器和客户端之间建立无状态连接的工具,解决了MCP协议的有状态性限制。
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
Stateless MCP是一种在MCP服务器和客户端之间建立无状态连接的工具,解决了MCP协议的有状态性限制。
采用六边形架构(端口与适配器)模式,实现干净、可测试和可维护的代码,适用于需要高度解耦和可测试性的软件开发项目。
一个帮助用户将MCP与Copilot集成的开发工具,适用于自动化开发流程。
一个用于将MCP与Copilot集成的开发工具,适用于需要提升开发效率的场景。
一个用于将MCP与Copilot集成的开发工具,适用于需要自动化开发流程的场景。
一个用于分析JavaScript/TypeScript项目单元测试设置、检查覆盖率和生成全面测试报告的模型上下文协议(MCP)服务器。
在 Unity Editor 上运行的 MCP(Model Context Protocol)服务器,通过 HTTP 请求向外部应用提供测试执行、场景层级查看、资源列表获取和自定义工具注册等 Unity 编辑器功能,适用于编辑器自动化与外部集成场景。
提供AI模型上下文协议(MCP)和代理间协议(A2A)的开发资源,支持构建AI代理和多代理系统,并可集成Azure服务。
一个精选的DevOps模型上下文协议(MCP)服务器列表,用于基础设施即代码、容器编排、CI/CD、监控与可观测性、安全等场景。
ActivityWatch MCP集成项目旨在通过MCP协议将时间追踪功能与AI工具集成,实现持续数据访问和增强AI助手功能。
将OpenAPI规范转换为MCP工具的核心软件包。
该服务提供将MCP与Copilot集成的功能,适用于开发者在GitHub平台上进行自我节奏的练习。
一个基于n8n和MCP的自动化与AI代理工作流平台,支持多通道通信、RAG技术、多种AI模型集成及数据库管理,适用于构建聊天机器人、语音助手和数据自动化处理等场景。
AI Assistant Integration Environment 是一个集成了Claude、VSCode和Goose的AI开发环境,通过Model Context Protocol (MCP)服务器实现不同AI助手之间的通信和资源共享。该系统具备JSON-RPC通信、状态管理、端到端加密、分层配置系统和共享工作区等功能,旨在提供一个无缝协作的AI开发环境。
Lipsky Memory MCP是一个用于管理项目内存和上下文的模型上下文协议服务器,支持实体关系跟踪和事务处理。
一个关于如何将MCP与Copilot集成的技术练习,适用于开发者进行自我学习。
Amazon Q Developer CLI与MCP服务器集成使用的开发者工具,适用于命令行开发和服务器管理场景。
通过AI助手直接与GitHub API交互,实现仓库创建、文件更新及用户搜索等功能。
Slurm Workload Manager是一个用于管理和调度计算集群工作负载的开源工具,适用于高性能计算环境。
一个将MCP与Copilot集成的技术解决方案,旨在提升开发效率。
这是一个基于FastMCP的多组件协议服务器,用于将大语言模型连接到自定义工具并提供代理工作流。
一个通过AI帮助控制Request Tracker的MCP服务器,提供获取票证状态和创建票证等功能。
这是一个示例代码仓库,展示如何使用LangChain Agent调用MCP服务器,便于开发者快速集成MCP服务。
该工具旨在帮助AI模型通过函数调用、模型上下文协议(MCP)和A2A协议集成和使用API,适用于AI开发者和研究人员。
GitHub Skills提供的动手练习,指导如何将MCP与GitHub Copilot集成,提升开发效率。
一个基于GitHub Actions的自动化工具,用于每天自动领取麦当劳优惠券,支持手动触发和结果查看。
AI驱动的电路故障检测工具,用于分析Wokwi项目和KiCad设计中的布线错误、代码错误、组件问题以及设计意图不匹配等问题
该课程旨在教授开发者、AI工程师和软件架构师掌握模型上下文协议(MCP),包括协议基础、服务器实现、安全机制和多代理架构。
一个关于如何将MCP与Copilot集成的技术练习,适用于开发者进行自我学习。
一个用于测试 abap_git_pull 工具的公共测试仓库,不包含实际数据,仅用于测试无 PAT 的 git pull 功能。