iFlytek工作流编排服务器
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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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。
Netlify 示例项目提供了一系列使用 Netlify 构建网站的示例和演示,涵盖了多种功能和技术。其中包括无服务器函数、边缘函数、客户端身份验证、内容门控、Astro 平台启动器、AI 执行摘要、AI 语音转内容、阻止 AI 机器人、Supabase 与 Astro 集成、Turso 与 Astro 集成、用户生成的上传、高级缓存的 Hydrogen 和 Nuxt 4 店面等。这些示例展示了如何使用 Netlify 的各种功能来构建和优化现代网站,并提供了相应的代码和站点链接,方便开发者参考和部署。
一个功能强大的PDF转换工具MCP服务器,基于MCP (Model Context Protocol) 协议,集成了多种文件转换功能。
为RAG网络浏览器Actor实现一个MCP服务器。该Actor充当大型语言模型(LLMs)和RAG管道的网络浏览器,类似于ChatGPT中的网络搜索功能。
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。
边缘安全加速平台 EO (TencentCloud EdgeOne)基于腾讯云遍布全球的边缘节点,提供域名解析、动静态智能加速、TCP/UDP 四层加速等边缘一体化服务。
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。
FastMCP v2 是一个用于快速构建 MCP(模型上下文协议)服务器和客户端的 Python 框架。它通过简洁、Pythonic 的代码简化了 MCP 服务器的开发,支持工具、资源、提示等核心功能,并提供了客户端库、服务器代理、OpenAPI/FastAPI 集成等高级特性。FastMCP 2.0 扩展了 1.0 的基本功能,使其成为现代 AI 应用的完整工具包,适合开发者快速构建和部署 MCP 服务器。
通过模型上下文协议促进对 Langfuse 提示的访问和管理,从而在 Claude Desktop 和 Cursor 等客户端内实现提示的发现、检索和集成。
`napi` 是由 NanoAPI 开发的多功能工具,旨在简化软件架构的复杂性,帮助开发者通过其强大的 CLI 和直观的 UI 进行代码审计、重构和模块化微服务的构建。它支持主流编程语言,并兼容所有 CI/CD 平台,能够无缝集成到开发和部署流程中。`napi` 的目标是让开发者无需高昂费用即可获得深入的架构洞察,帮助识别和解决潜在问题,提升系统的可维护性和健壮性。
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。
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。
使用FastAPI框架实现的服务器发送事件(Server-Sent Events),集成了模型上下文协议(MCP),允许AI模型访问外部工具和数据源,例如天气信息。
MCP Server 是 c/ua 项目中的一个核心模块,主要用于与 Claude Desktop和其他 MCP 客户端进行交互。它通过 Docker 容器化的方式,使 AI 代理能够在虚拟环境中控制完整的操作系统,支持本地或云端的部署。MCP Server 提供了一种简单的方式来启动和管理计算机使用代理,帮助用户自动化桌面任务。它支持多种代理循环模式,如 UITARS、OpenAI、Anthropic 和 OmniParser,适用于不同的视觉模型和任务需求。通过 MCP Server,用户可以轻松实现桌面操作的自动化,提升工作效率。
sentry-mcp 是一个远程 MCP 服务器的原型,作为上游 Sentry API 提供商的中间件。它基于 Cloudflare 在远程 MCP 方面的工作,支持 `stdio` 传输和远程 MCP 服务。用户可以通过访问生产环境中的服务或本地开发环境进行测试和贡献。该服务器还包含一个 MCP 检查器,用于轻松测试服务。本地开发需要设置 OAuth 应用,并可以通过单元测试和评估来验证功能。
一个自定义的模型上下文协议服务器,它通过标准化的工具接口为克劳德桌面和其他大型语言模型提供文件系统操作和命令执行能力。
fast-agent`是一个支持端到端测试的MCP框架,可快速构建交互式Agent和工作流,兼容Anthropic和OpenAI模型。其核心功能包括:声明式Agent定义、多模态支持(文本/PDF/图像)、链式/并行/评估器-优化器等灵活工作流、人工输入集成及路由协调能力。通过简单配置和Python语法,用户能高效开发自动化任务,适用于数据分析、研究等场景,提供交互式调试和模型切换功能。
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