Model Context Protocol

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Find public MCP servers with readable READMEs, safe JSON config previews, source references, and trust signals in one focused catalog.

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Curated MCP signalsBrowse verified metadata, runtime mode, README content, and safe config previews before connecting a server.
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mcp-client-configuration-server

一个工具,帮助在不同的AI助手客户端(Cline、Roo Code、WindSurf、Claude)之间管理和同步MCP服务器配置,自动完成从客户端配置文件中获取、列出、添加和删除服务器配置的过程。

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binary_ninja_mcp

一种服务器,能够实现 Binary Ninja 的反向工程功能与 LLM 辅助的无缝集成,使像 Claude 这样的 AI 工具可以实时与二进制分析功能进行交互。

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replicate-flux-mcp

Replicate Flux MCP 是一个高级的模型上下文协议(MCP)服务器,旨在通过 Replicate API 生成高质量的图像和矢量图形。它利用 Black Forest Labs 的 Flux Schnell 模型生成光栅图像,以及 Recraft 的 V3 SVG 模型生成矢量图形。该服务器支持多种集成方式,如 Cursor、Claude Desktop、Smithery 和 Glama.ai,并提供高级定制功能,如批量图像生成、变体探索和提示工程。所有请求均在本地处理,确保隐私和安全性。适用于需要生成视觉内容的 AI 助手和开发者。

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mcp-odoo

一种集成Odoo ERP系统的MCP服务器实现,使AI助手能够通过模型上下文协议与Odoo的数据和功能进行交互。

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ifly-workflow-mcp-server

Model Context Protocol 的服务器实现,能够调用科大讯飞工作流,支持跨 14 种节点类型的复杂编排模式,例如顺序、并行和循环执行,适用于多种业务场景。

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lsp-mcp

通过语言服务器协议接口连接大型语言模型,使LLM能够访问LSP的悬停信息、补全、诊断和代码操作,从而改进代码建议。

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mcp-memory-custom

一种定制的MCP内存服务器,它能够通过语言模型捕获交互来创建和管理知识图谱,具有自定义内存路径和时间戳等功能。

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genai-toolbox

数据库的MCP工具箱是一个开源的MCP服务器,旨在简化数据库相关工具的开发和集成。它通过处理连接池、身份验证等复杂性,帮助开发者更轻松、快速且安全地构建工具。工具箱支持多种框架,提供简化开发、增强性能和安全性、端到端可观察性等功能。它允许开发者通过自然语言查询数据库、自动化数据库管理、生成上下文感知的代码,并减少开发开销。工具箱目前处于测试阶段,支持通过二进制文件、容器镜像或源码安装,并提供了详细的配置和集成指南。

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fastapi_best_architecture

FastAPI 最佳架构是一个企业级后端架构解决方案,基于 Python 3.10+ 和 FastAPI 框架构建。它采用类三层架构,提供清晰的分层结构,包括 API 层、Schema 层、服务层和 CRUD 层,支持 MySQL、PostgreSQL 等数据库,并集成了 SQLAlchemy、Pydantic 等工具。该架构旨在简化开发流程,提升代码可维护性,适用于中大型项目的快速开发。此外,项目支持 Docker 部署,并提供详细的文档和社区支持,帮助开发者快速上手。

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mcp-server-example

一个教育性的 Model Context Protocol 服务器实现,演示了如何构建一个功能性的 MCP 服务器,以与各种 LLM 客户端(如 Claude Desktop)集成。

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TKE MCP Server

腾讯云容器服务(TKE) Model Context Protocol (MCP) 服务器,提供标准化的TKE集群管理接口。

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higress

Higress是一个基于Istio和Envoy的云原生AI网关,支持通过Wasm插件扩展。其核心功能包括托管MCP(模型上下文协议)服务器,使AI代理能调用各类工具和服务;作为AI网关连接主流模型提供商,具备可观测性等功能;还可作K8s ingress控制器、微服务网关和安全网关。

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dnsLocalstarvisibility318

dify-plugin-daemon

Dify 插件守护进程是一个核心服务,负责管理三类插件运行时(本地、调试、无服务器),协调Dify API服务器与插件的交互。它通过不同协议(STDIO/TCP/HTTP)转发请求,支持插件开发(提供CLI工具)、部署(支持Linux/MacOS及Docker)及多Python环境适配,是Dify插件生态的关键基础设施。

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genkit

Genkit是由Google的Firebase构建的开源框架,用于构建全栈AI应用,支持JavaScript/TypeScript(稳定)、Go(测试版)、Python(Alpha版)SDK,可集成Google、OpenAI等多家AI模型,简化AI开发,支持多模态等功能,可在多环境部署。

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