MCP开发环境信息
一个MCP服务器,它向Cursor代码编辑器提供有关您的开发环境的详细信息,从而实现更具上下文感知能力的帮助。
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一个MCP服务器,它向Cursor代码编辑器提供有关您的开发环境的详细信息,从而实现更具上下文感知能力的帮助。
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。
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。
一种模型上下文协议服务器,提供管理Keycloak用户和领域的工具,允许你创建和删除用户、列出可用领域、以及查看特定领域中的用户。
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。
该MCP服务器使用Python的标准库difflib提供两个文本输入的统一差异。
用于“驯服克劳德”的MCP服务器,带有结构化任务队列。
一个轻量级的模型上下文协议服务器,使像 Cursor 和 Claude 这样的 AI 助手能够控制 Spotify 播放并管理播放列表。
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。
应用管理是一个围绕应用和微服务的 PaaS 平台,提供一站式应用全生命周期管理能力和数据化运营支持,提供多维度应用和服务的监控数据,帮助企业创建和管理云资源,助力企业充分聚焦核心业务本身。
一种将Allure测试报告转换为LLM友好格式的服务器,使AI模型能够更好地分析测试结果,并提供关于测试失败和潜在修复的见解。
将Claude与任何兼容OpenAI SDK的聊天补全API集成——支持OpenAI、Perplexity、Groq、xAI、PyroPrompts等。
通过 Trello API 促进与 Trello 看板的交互,提供诸如速率限制、类型安全、输入验证和错误处理等功能,以实现卡片、列表和看板活动的无缝管理。
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。
Steampipe是一个开源工具,通过零ETL方式将API和服务数据暴露为SQL查询接口,支持实时数据访问、高速并发查询及多数据源并行处理。它提供跨平台二进制文件,兼容本地部署或CI/CD集成,并拥有覆盖AWS、Azure等主流服务的2000+表插件生态。用户可通过标准SQL查询云资源,也可通过Turbot Pipes实现云端协作与自动化流程。
Convex是一个后端应用平台,提供构建产品的全套工具,包括TypeScript/JavaScript客户端库和CLI。其核心功能涵盖服务器端函数实现、数据库模式定义、React集成(含认证组件)、浏览器环境支持及数据值处理。通过命令行工具可管理项目,适用于全栈开发,文档和示例丰富,社区活跃。
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。