mcp-server-milvus
MCP 服务器是为 Milvus 向量数据库设计的,旨在通过模型上下文协议(MCP)将 LLM 应用程序与外部数据源和工具无缝集成。它支持多种操作,包括向量搜索、文本搜索、混合搜索、集合管理和数据插入等。用户可以通过 MCP 服务器与 Milvus 数据库进行交互,适用于多种 LLM 应用程序,如 Claude Desktop 和 Cursor。服务器提供了丰富的工具集,帮助用户高效管理和查询 Milvus 中的数据,同时支持通过环境变量配置连接和身份验证。
Find public MCP servers with readable READMEs, safe JSON config previews, source references, and trust signals in one focused catalog.
MCP 服务器是为 Milvus 向量数据库设计的,旨在通过模型上下文协议(MCP)将 LLM 应用程序与外部数据源和工具无缝集成。它支持多种操作,包括向量搜索、文本搜索、混合搜索、集合管理和数据插入等。用户可以通过 MCP 服务器与 Milvus 数据库进行交互,适用于多种 LLM 应用程序,如 Claude Desktop 和 Cursor。服务器提供了丰富的工具集,帮助用户高效管理和查询 Milvus 中的数据,同时支持通过环境变量配置连接和身份验证。
一种机器对话协议服务器,它使人工智能代理能够通过查询包含Sui Move语言文档的FAISS向量数据库来执行检索增强生成。
连接到Trello,使用了我在API参考中找到的所有可用工具。
基于 TypeScript 的 MCP 服务器,通过提供悬停信息、代码补全和诊断等功能,旨在增强代码编辑体验。
Weaviate的MCP服务器通过可定制的基于Python的服务器,促进与Weaviate的集成,能够通过可配置的URL和API密钥与Weaviate数据库和OpenAI API进行交互。
语义工作台是一款多功能工具,旨在帮助开发者快速构建和集成智能助手原型。它提供了一个统一的界面,支持与多个助手进行对话、配置设置以及展示各种行为。工作台由三个主要组件构成:工作台服务(后端)、工作台应用(前端)和助手服务(支持多种编程语言)。通过RESTful API,助手可以灵活地与工作台集成,适用于各种开发环境。工作台设计为与任何代理框架、语言或平台无关,便于实验、开发、测试和测量代理行为和工作流程。开发者可以使用GitHub Codespaces进行开箱即用的开发环境,或通过本地开发环境进行配置。工作台还支持从命令行启动,并提供了详细的开发指南和示例代码,帮助开发者快速上手和扩展功能。
一种模型上下文协议服务器,能够以看板格式高效管理GitHub问题,通过GitHub集成允许大型语言模型自动化任务管理。
一个为Firebird SQL数据库实现Anthropic模型上下文协议(MCP)的服务器,使克劳德和其他大型语言模型能够通过自然语言安全地访问、分析和操作Firebird数据库中的数据。
AiDD MCP服务器为AI代理提供了一个安全的接口,以执行文件系统操作和代码分析,增强跨多种编程语言的AI辅助开发工作流程。
一种服务器,它将MCP客户端(Claude、Cursor、Windsurf等)连接到EventCatalog实例,使用户能够在开发工具中直接询问有关其事件驱动架构的问题,并获取关于领域、服务和消息模式的见解。
允许AI读取你的Bear Notes
使克劳德能够通过自然语言查询Macrostrat API的综合地质数据,包括地质单元、地层柱、矿物和时间尺度。
通过模型上下文协议启用从 Supavec 获取相关内容和嵌入式内容,使像 Claude 这样的 AI 助手能够访问向量搜索功能。
一个模型上下文协议服务器,它公开Synapse实体(数据集、项目、文件夹、文件、表格)及其注解,通过RESTful API实现对Synapse数据资源的程序化访问。
提供有关Clojure库的最新依赖信息。
一种模型上下文协议服务器,使克劳德桌面能够访问结构化的员工数据并执行人力资源操作,包括员工查询、搜索和全球休假申请。
一个中间服务器, enables 人工智能模型与谷歌的Blogger平台交互,通过Blogger API自动创建和管理博客、帖子和标签。 (注:原文中的“enables”在翻译成中文时需根据上下文调整词性或结构以使句子通顺,这里为了保持与原文结构的一致性,暂时保留了类似的表达方式。更流畅的翻译可以是:) 一个中间服务器,使人工智能模型能够与谷歌的Blogger平台交互,通过Blogger API自动创建和管理博客、帖子和标签。
通过模型上下文协议提供用于管理Netskope基础设施、策略和引导配置的工具。