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SQLite MCP 服务器是一个基于 SQLite 的模型上下文协议实现,提供数据库交互和商业智能功能。它支持 SQL 查询执行、数据修改、表操作,能生成商业洞察备忘录,并提供交互式演示工具。支持与 Claude Desktop 和 VS Code 集成,可通过多种方式部署使用。
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SQLite MCP 服务器是一个基于 SQLite 的模型上下文协议实现,提供数据库交互和商业智能功能。它支持 SQL 查询执行、数据修改、表操作,能生成商业洞察备忘录,并提供交互式演示工具。支持与 Claude Desktop 和 VS Code 集成,可通过多种方式部署使用。
用于查询Shodan API和Shodan CVEDB的MCP服务器。该服务器提供了IP查询、设备搜索、DNS查询、漏洞查询、CPE查询等工具。
为LLM客户端添加了强大的Hacker News集成,允许用户通过模型上下文协议访问故事、评论、用户资料和搜索功能。
Coincap MCP 是一个用于查询加密货币信息的服务器,允许用户通过 Coincap 的公共 API 获取数据,而无需 API 密钥或注册。它支持多种功能,如查询比特币价格、获取任何加密货币的价格以及列出所有可用的加密货币资产。该服务器可通过 Smithery 自动安装,支持 Node.js 18+ 和 npx,适用于 MacOS 和 Windows 系统。开发人员可以在本地构建和运行服务器,支持自动重建功能。项目采用 MIT 许可证,适用于需要快速获取加密货币数据的应用场景。
Google Analytics MCP 服务器是一个基于 Model Context Protocol TypeScript SDK 构建的工具,用于访问和分析 Google Analytics 4 (GA4) 数据。其主要功能包括获取可自定义维度的页面浏览量、跟踪活跃用户和新用户的变化、分析特定事件及其指标、监控用户行为(如会话时长和跳出率),以及支持灵活日期范围的查询。该服务器需要 Node.js 20 或更高版本、Google Analytics 4 属性、启用了 Analytics Data API 的 Google Cloud 项目,以及具有适当权限的服务账户凭证。用户可以通过 Smithery 或手动安装,并在 Claude Desktop 中配置使用。服务器还提供了多种功能,如获取页面浏览量、活跃用户、事件和用户行为指标等。安全方面,建议使用环境变量存储敏感凭证,并遵循最小权限原则。项目遵循 MIT 许可证,并欢迎社区贡献。
有助于管理和优化PostgreSQL数据库,提供分析、设置指导和调试功能,同时确保数据库操作的安全性和高效性。
启用对 WolframAlpha 的 LLM API 进行自然语言问题的查询,提供经过结构化和简化的答案,这些答案针对 LLM 的使用进行了优化。
该MCP服务器是基于GitHub API的工具,支持文件操作(创建/更新/获取文件)、仓库管理(创建/分叉/列表)、搜索功能(代码/问题/用户)等。具备自动分支创建、错误处理、Git历史保留等特性,并提供丰富的API工具实现各类GitHub操作,适用于自动化管理和集成场景。
使AI模型能够通过标准化接口从Apache Kafka主题发布和消费消息,从而轻松地将Kafka消息与大语言模型和代理应用程序集成。
一个支持自然语言查询数据库的模型上下文协议(MCP)插件。
使用GeoPY对MCP服务器进行地理编码!
一种允许AI助手通过列出日志组和读取日志条目来访问AWS CloudWatch日志的MCP服务器。
一个通过Chroma提供向量数据库功能的Model Context Protocol服务器,支持语义文档搜索、元数据过滤和具有持久存储的文档管理。
通过API层将克劳德桌面版直接连接到数据库,使其能够探索数据库结构、编写SQL查询、分析数据集和创建报告。该API层还包含用于表探索和查询执行的工具。
Nx MCP 服务器是为 Nx 实现的模型上下文协议(MCP)服务器,旨在为大型语言模型(LLMs)提供对单体仓库结构的深度访问。它能够理解项目关系、文件映射、可运行任务、技术栈等信息,帮助 LLMs 生成适合技术栈的代码,并精确应用于相关文件的修改。通过 Nx 的高层架构理解,MCP 服务器能够优化代码生成和变更管理。用户可以通过 `nx-mcp` 包或 Nx Console 扩展来使用该服务器,支持多种工具如 `nx_workspace`、`nx_project_details` 等,适用于开发环境中的智能代码生成和文档检索。
一种提供对MongoDB数据库访问的模型上下文协议服务器。此服务器允许大型语言模型检查集合模式并执行只读查询。
一个模型上下文协议服务器,为大型语言模型提供只读访问 PostgreSQL 数据库的权限,用于检查模式和执行查询。
一个帮助人们使用 Query Runner 访问和查询数据库中数据的服务器,集成了 Model Context Protocol (MCP) Python SDK。支持的数据库包括: PostgreSQL Redshift MySQL Microsoft SQL Server Google APIs Amazon Web Services(通过 boto3) CockroachDB SQLite