GraphQL模型上下文协议服务器
提供llm与GraphQL api交互能力。该实现提供了模式自省和查询执行功能,允许模型动态地发现和使用GraphQL api。
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提供llm与GraphQL api交互能力。该实现提供了模式自省和查询执行功能,允许模型动态地发现和使用GraphQL api。
该项目基于MCP服务器仓库中的知识图谱内存服务器,并保留其核心功能。
一个MCP服务器,允许人工智能代理与Open eClass平台实例进行身份验证和交互,支持雅典大学(UoA)的单点登录(SSO)身份验证系统以获取课程信息并执行基本的平台操作。
一种模型上下文协议(MCP)服务器实现,该服务器与Hevy健身追踪应用程序及其API进行接口。此服务器允许人工智能助手通过Hevy API访问和管理锻炼数据、routine、锻炼模板等(需要PRO订阅)。
通过MCP协议,使用Claude直接查询OpenAI模型。
一种模型上下文协议服务器,允许AI助手通过Dub.co API创建、更新和删除Dub.co短链接。
一个基于 TypeScript 的 MCP 服务器,通过 Cline 直接与 Azure 表存储进行交互。此工具允许你查询和管理 Azure 存储表中的数据。
启用 Claude 与以太坊名称服务(ENS)系统交互,通过自然语言解析名称、检查可用性、检索记录以及执行其他与 ENS 相关的操作。
Seq MCP服务器启用了与Seq API端点的交互,用于日志记录和监控,提供了管理信号、事件和警报的工具,并具有广泛的过滤和配置选项。
一种服务器实现, enables 人工智能助手与 HubSpot CRM 数据进行交互,从而可以无缝创建和管理联系人及公司信息、检索活动历史记录以及通过自然语言命令访问参与数据。
一种模型上下文协议服务器,使大型语言模型能够从 Logfire 检索和分析 OpenTelemetry 的痕迹和指标,支持异常跟踪以及针对遥测数据的自定义 SQL 查询。
使用MCP协议通过工具或预定义提示词向OpenAI、MistralAI、Anthropic、xAI或Google AI发送请求。需要供应商的API密钥。 通过参数支持STDIO和SSE传输机制。
通过模型上下文协议,启用从AI模型(如Claude)生成的Mermaid标记创建Whimsical图表的程序化功能。
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。
通过 HTTP 实现模型上下文协议(MCP),以提供对 BluestoneApps 编码标准和 React Native 代码示例的远程访问。
该MCP服务器构建器是基于NextChat的定制版本,通过聊天交互创建和部署MCP(模型上下文协议)服务器,利用OpenRouter提供多LLM模型支持。核心功能包括:聊天式创建、自动工具提取、一键部署及集成指南生成,简化AI系统集成流程,适用于快速构建定制化AI服务。
一种模型上下文协议服务器,可实现与Canvas学习管理系统API的交互,使用户能够在Canvas中管理课程、作业、注册和成绩。
https://github.com/abhishekbhakat/airflow-mcp-server 这个内容是一个URL链接,指向GitHub上的一个项目仓库,名为“abhishekbhakat/airflow-mcp-server”,这是该项目的主页链接。由于这是个链接,无需进一步翻译。 若要了解具体内容,可以访问该链接查看相关代码和文档。