MCP服务器实现
by ZerocoolZa · PythonWindsurf IDE项目的模型上下文协议(MCP)服务器实现,支持Python基础、内存插件集成和可配置的传输与日志功能。
MCP(模型上下文协议)让 AI 连上外部的工具和数据:浏览器、数据库、地图、搜索……装上对应的 MCP Server,Claude、Cursor 这类 AI 工具就能直接调用它们。
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Windsurf IDE项目的模型上下文协议(MCP)服务器实现,支持Python基础、内存插件集成和可配置的传输与日志功能。
AIQuerySelect是一个安全服务,允许AI对数据库执行SQL `SELECT`查询,提供AI访问和检索数据的安全控制方式。
一个生产级的模块化应用程序,用于在不同AI服务和操作系统上安装和管理MCP(模型上下文协议)服务器。
Unsplash MCP Server是一个用于搜索Unsplash高质量图片库的工具,支持关键词、颜色、方向和分页过滤。
drand-mcp-server是一个提供可验证随机数的服务,用于AI应用中的模型驱动流程,支持通过时间或轮次获取随机数。
提供HTTP客户端、错误类型、区块链常量和模式,用于所有Crypto APIs MCP服务器
一个基于LLM工具的项目创建和发布服务,支持通过MCP服务器进行连接和交互。
一个为波兰国家法院注册处(KRS)公共API提供查询服务的MCP服务器,支持获取当前和完整历史记录。
基于强化学习的端到端电商购物助手,整合本体推理、业务逻辑和Gradio界面,支持从数据训练到部署的完整闭环。
parse-mcp是一个面向AI代理的MCP服务器,提供只读的数据解析工具,支持JSON、JSONL、CSV/TSV、HTML查询,正则提取和文本处理,适用于数据抽取、转换与日志分析等场景。
一个基于Ollama和多种MCP服务器的模型上下文协议服务,支持文件系统、浏览器自动化、Notion集成等功能。
MongoDB MCP Server是一个用于分析和生成MongoDB数据库查询的工具,支持ERD生成和自然语言查询生成。
一个基于TypeScript的以太坊模型上下文协议(MCP)服务器,用于开发和管理以太坊相关的应用程序。
RWAV是一款允许AI编码助手通过编辑器控制Roon音乐播放的工具,支持播放专辑、搜索和管理播放内容。
一个基于模型上下文协议(MCP)的生产级医疗AI助手平台,具备GraphRAG多模态搜索、FHIR集成、NVIDIA NIM嵌入和AWS Bedrock Claude Sonnet 4.5等功能。
aitherflow-models是一个用于调用外部AI模型(如OpenRouter、Google Gemini和Ollama)的服务,支持图像和视频分析,适用于需要多模型集成的AI助手开发。
Super Singularity MCP Server是一个用于集成Claude Desktop与课程创建API、文本转语音服务和云存储的模型上下文协议服务器,提供完整的课程和卡片管理功能。
MCP服务器为DynamicWeb 10提供全面的管理API访问能力,支持通过代码管理项目类型、字段、页面、段落和产品,无需使用DynamicWeb管理员界面。
通过WordPress REST API管理WordPress Elementor页面的服务器工具,支持多站点配置和页面CRUD操作。
一个用于连接AI代理的MCP服务器,提供设备构建、运行、日志记录及桌面应用交互功能。
zPlanner是一款专注于软件开发项目的命令行工具,提供项目规划、任务管理和AI辅助开发上下文保存功能。
macchiato-mcp是一个本地MCP服务器,通过安全的结构化接口为AI助手提供对macOS开发环境、生产力工具和Chrome浏览器历史的访问。
一个基于Node.js的MCP服务器,提供Git合并提交差异生成功能。
AI驱动的GitHub助手,提供代码审查和问题分析功能,集成React、Express.js和LM Studio本地AI处理。
一个命令行工具,用于简化Roo Model Context Protocol (MCP)服务器的安装和管理,支持从Git仓库获取代码、处理依赖、配置和环境变量设置。
一个允许用户通过网页界面实时响应Claude请求的模型上下文协议服务器,适用于需要人工干预的决策、查询和搜索场景。
一款为瑞士强制医疗保险覆盖查询设计的MCP服务器,提供Spezialitaetenliste、GGSL、MiGeL等官方目录的实时查询和法律背景,适用于AI助手回答“某种药物或医疗器械是否被医保覆盖”等问题。
ZKOM MCP Server是一个基于Model Context Protocol(MCP)的服务器实现,用于从Coinbase获取实时加密货币价格,支持多种货币查询,并具有API响应缓存机制。
基于MCP Python SDK开发的TAPD服务器,实现TAPD平台的需求管理功能集成,支持多条件查询、分页展示和完整的需求详情获取。
一个端到端的智能代码审查与修复助手参考实现,采用模型上下文协议(MCP)模式,利用检索增强生成(RAG)、Git集成和工具分析代码库并提出修复建议。