obsidian-mcp
该项目实现了一个模型上下文协议(MCP)服务器,用于将人工智能模型与Obsidian知识库连接起来。通过这个服务器,人工智能模型可以直接访问和操作Obsidian笔记,包括阅读、创建、更新和删除笔记,以及管理文件夹结构。
Find public MCP servers with readable READMEs, safe JSON config previews, source references, and trust signals in one focused catalog.
该项目实现了一个模型上下文协议(MCP)服务器,用于将人工智能模型与Obsidian知识库连接起来。通过这个服务器,人工智能模型可以直接访问和操作Obsidian笔记,包括阅读、创建、更新和删除笔记,以及管理文件夹结构。
使用Anthropic Claude Vision和OpenAI GPT-4 Vision API提供图像识别功能,支持多种图像格式,并通过Tesseract OCR提供可选的文本提取。
用于与Figma API交互,提供了一套完整的Figma API方法。
一种模型上下文协议服务器,提供创建、管理和导出Excalidraw绘图的API功能,支持SVG、PNG和JSON等多种格式。
一种模型上下文协议(MCP)服务器,通过DuckDuckGo提供网页搜索功能,并具有内容获取和解析的附加功能。
服务器提供了使用 Playwright 进行网络自动化的工具,允许在网页上进行导航、交互和执行 JavaScript,并支持具有摘要功能的笔记存储。
MCP 服务器集成,搭建起 Cursor AI 与 Figma 的通信桥梁。用户借此可用自然语言下达命令,实现对 Figma 设计的编程式读取与修改,简化设计操作流程,提升工作效率。
一个提供对Redis数据库访问的模型上下文协议(MCP)服务。该服务使大型语言模型(LLMs)能够通过一套标准化工具与Redis键值存储进行交互。
无需安装微软Excel软件的情况下即可操作Excel文件,包括创建、读取和修改Excel工作簿。
允许通过克劳德或光标与Sketchfab的3D模型平台进行交互,使用户能够直接从人工智能界面搜索、查看详细信息和下载3D模型。
通过Yahoo Finance提供全面的股票筛选功能。使大型语言模型(LLM)能够根据技术、基本面和期权标准筛选股票,并支持观察列表管理和结果存储。
基础记忆是知识管理系统,能通过与 AI 助手对话构建持久语义图。知识以标准 Markdown 文件存于本地,保障数据自主掌控权,还可与 Obsidian.md 直接集成,实现高效知识管理。
通过模型上下文协议(MCP),与任何具有Swagger/OpenAPI规范的API进行交互的服务器,可自动从API端点生成工具,并支持多种身份验证方法。
"mcp_scholar" 是一个基于 Python 的工具,用于搜索和分析 Google 学术论文,支持基于关键词的搜索以及与 MCP 客户端和 Cherry Studio 的集成。它提供了诸如从学术资料中获取被引用次数最多的论文和总结研究主题等功能。
通过 MCP 协议构建高效数据协同体系,打通大模型与权威企业征信数据链路,实现数据实时调用、智能整合与深度适配,为 AI 应用赋能增效,助力风控决策、信用评级、商业尽调等场景落地。
这是一个功能强大的全球酒店智能搜索工具,为用户提供覆盖海内外范围的全面酒店信息服务。
提供全面的文档处理能力。
借助 SQLite 提供数据库交互和商业智能功能的MCP服务器,支持运行 SQL 查询、分析商业数据,还可自动生成商业洞察备忘录。