Blender MCP综合服务器
by Pervaiz106Python一个生产就绪的模型上下文协议(MCP)服务器,提供全面的Blender集成,覆盖从场景管理到最终渲染的完整3D创作流程。
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
一个生产就绪的模型上下文协议(MCP)服务器,提供全面的Blender集成,覆盖从场景管理到最终渲染的完整3D创作流程。
UniFi Network MCP是一个为UniFi Network应用程序提供只读数据检索的工具,支持TypeScript库、CLI和MCP服务器,适用于LLM客户端。
在Cloudflare Workers上部署无需认证的远程MCP服务器,支持自定义工具并与Cloudflare AI Playground及本地客户端连接。
Multi Agent MCP是一种高性能、模型无关的模型上下文协议(MCP)服务器,旨在将您的IDE转变为自主的多代理编码助手。
一个基于AI代理的MCP服务器,支持动态注册和执行自定义工具,适用于原型设计、工作流测试和模拟实现。
Deepgram的模型上下文协议服务器,为AI编辑器提供直接访问Deepgram的语音、转录和音频智能工具的服务。
Portkey MCP Server是一个连接Claude到Portkey API的服务器,用于全面管理AI配置、工作区、分析和用户访问。
Go-Out MCP Server是一个用于与Go-Out票务平台交互的模型上下文协议服务器,提供事件、参与者统计、销售员数据管理和链接缩短等功能。
Pythonanyware是一个用于创建和管理Python虚拟环境的工具,适用于需要隔离Python项目依赖的开发场景。
一个结合n8n自动化和Terraform的基础设施编排平台,用于跨多个云提供商构建、部署和管理分布式应用程序。
一个与intervals.icu API交互的HTTP MCP服务器,提供运动员、训练和活动数据的检索与操作功能,支持耐力运动训练的集成与自动化场景。
CodeScholar是一个上下文感知的学术研究MCP服务器,通过混合向量和文本搜索技术分析代码库并将其链接到相关学术论文。
Terraform MCP服务器是一个与Terraform Registry API无缝集成的模型上下文协议(MCP)服务器,为基础设施即代码(IaC)开发提供高级自动化和交互能力。
一个展示如何在.NET 9中实现模型上下文协议(MCP)的演示应用,支持HTTP和StdIO传输,适用于游戏/体育数据管理场景。
一个基于OpenAPI自动生成的MCP协议服务器,用于处理模型上下文协议,支持多种传输模式和配置方式。
一个基于TypeScript MCP SDK的快速开发Model Context Protocol (MCP)服务器的模板项目。
Quorum-MCP通过协调多个AI提供商进行多轮审议,生成基于共识的响应,提供更平衡、全面和可靠的答案。
MCP服务器模板是一个用于构建和运行模型上下文提供服务的容器化解决方案,支持通过Podman或Docker运行。
一个构建初级SOC分析师AI代理的实践实验室,该代理能够自主拉取安全警报、检查IP信誉、定位可疑IP并编写结构化威胁评估报告。
Aparavi MCP服务器是一个集成了Aparavi文档处理能力的模型上下文协议服务器,允许语言模型通过API处理文档并获取清理后的文本输出。
一个通过Bobbin模拟器提供Apple II控制技术的MCP服务器,支持内存读写、屏幕读取、BASIC程序标记化和注入等功能。
AgenticWorkflow是一个零基础设施的通用AI代理工作流编排引擎,支持DAG、状态机、批处理等所有协调模式,适用于自动化部署、数据处理和AI代理协作等场景。
一个用于创建WebAssembly组件(基于Model Context Protocol)的模板仓库,支持wasmCloud环境,适用于开发、调试和部署MCP服务器。
一个基于TypeScript的MCP服务器,提供任务计时功能,包括开始计时、停止计时和错误处理。
一个基于Spring Boot的MCP服务器,提供与Claude、Perplexity、ChatGPT等AI客户端的集成工具,适合企业级部署。
一个用于检查游戏合约的命令行工具,支持通过RPC节点与合约交互。
一个基于MCP的工具增强对话代理,支持本地RAG搜索和外部工具调用,适用于研究和搜索场景。
一个无需运行Obsidian即可深度解析库内容(如wikilinks、frontmatter、反向链接图)的MCP服务器,支持WASM绑定和文档库管理。
Agentic RenderDoc 是一款通过模型上下文协议(MCP)为 RenderDoc 提供 AI 辅助图形调试的开发者工具,可让 AI 代理通过自然语言查看绘制调用、读取缓冲区与纹理数据、查询管线状态并导航 RenderDoc 用户界面,适用于 GPU 渲染调试与图形管线分析场景。
一个用于Model Context Protocol (MCP)的最小化跨平台Python客户端,支持通过OpenAI调用MCP工具进行聊天和工具调用。