HackMD MCP服务
一个模型上下文协议服务器,使人工智能助手能够与HackMD API交互以管理笔记,包括创建、读取、更新和删除笔记。
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一个模型上下文协议服务器,使人工智能助手能够与HackMD API交互以管理笔记,包括创建、读取、更新和删除笔记。
这个基于 TypeScript 的服务器实现了一个简单的笔记系统,允许用户创建和管理文本笔记并生成摘要,展示了核心的 MCP 概念。
启用AI代理使用具有任务跟踪、上下文保留和进度监控功能的结构化JSON格式,将复杂任务分解为可管理的部分。
一个将训练好的随机森林模型与蜂框架集成的服务器,为AI工具和代理启用ReAct交互性。
一种模型上下文协议服务器, enables AI助手通过标准化协议与Azure DevOps资源进行交互,包括项目、工作项、存储库、拉取请求、分支和管道。
一个基于 TypeScript 的模板,用于构建 Model Context Protocol 服务器,具有快速测试、自动版本管理和为 MCP 工具实现提供的清晰结构。
通过 MCP 将 AI 模型连接到 Terraform 注册表,启用提供程序查找、资源使用示例和模块推荐,从而简化 Terraform 工作流。
一个实现模型上下文协议(MCP)的服务器,通过标准输入输出(stdio)和服务器发送事件(SSE)传输方式,为Agent8 SDK开发提供系统提示和代码示例搜索功能支持。
MCP语言服务器为支持MCP的客户端提供了访问语义工具的能力,这些工具包括获取定义、引用、重命名和诊断等功能。
mocxykit 是一个前端开发服务的中间件,主要用于代理请求和生成 MOCK 数据,适用于所有基于 webpack、vite 等前端开发工具的项目。它提供了可视化的管理界面,支持全局和自定义 URL 的代理配置,并能动态切换代理和 MOCK 数据。此外,mocxykit 支持 faker 随机数据生成、多环境变量管理、Ngrok 公网访问以及与 ApiFox 的文档和 MOCK 数据同步。它还内置了 API 请求工具,方便开发者直接发送和测试 API 请求,并通过 MCP 协议与 AI 编程工具集成,自动获取 MOCK 数据或最近的请求数据。该工具仅用于开发环境。
一种模型上下文协议服务,当AI代理任务完成时发送桌面通知和警报声音,与Claude Desktop和Cursor等各种LLM客户端集成。
TaskWarrior MCP 服务器是一个基于 Node.js 的实现,用于通过 Model Context Protocol (MCP) 管理 TaskWarrior 任务。它提供了一系列功能,包括查看待处理任务、按项目和标签筛选任务、添加新任务(支持描述、截止日期、优先级、项目和标签)以及标记任务为已完成。该服务器通过本地 `task` 命令行工具运行,因此需要预先安装和配置 TaskWarrior。它支持与 Claude Desktop 集成,并提供了简单的 API 来获取任务、添加任务和完成任务。安装方便,只需通过 npm 安装即可,适合需要高效管理任务的用户。
该项目旨在作为一个连接到Kubernetes的MCP服务器,同时也作为一个库,用于为Kubernetes中的任何自定义资源构建更多服务器。
一个用于通过模型上下文协议(MCP)执行大型语言模型(LLMs)Python代码的Pyodide服务器。
一个模型上下文协议服务器,通过UseGrant平台提供管理提供商、客户端、租户和访问令牌的工具。
使用 Apify 提供的 3,000 多种预构建云工具(称为 Actors),从网站、电子商务平台、社交媒体、搜索引擎、地图等提取数据。
codemcp是一个让Claude Desktop成为结对编程助手的工具,支持直接编辑文件、运行测试和代码重构,告别手动复制粘贴。它专为Claude Pro设计,默认自动接受修改(需预先声明可用命令),并强制Git版本控制以安全回滚。IDE无关,支持远程运行(需谨慎),通过`codemcp.toml`配置自动化任务。哲学上强调人工审查,避免自主代理风险,适合需要精细控制代码修改的场景。
一个服务器监控和检查工具集合,提供远程实用程序来检查服务器上的网络接口、服务状态和防火墙配置。