RSS-MCPserver
@modelcontextprotocol/inspector
一个基于TypeScript的RSS聚合服务，提供REST API和多种MCP传输选项，支持AI助手集成，简化部署和使用。
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npx @modelcontextprotocol/inspector
一个模块化的模型上下文协议（MCP）服务器，用于通过Claude Desktop的自然语言界面跟踪、过滤和展示来自自定义RSS源的PNT/GNSS新闻。
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python3 -m venv .venv
Rss Reader MCP Ac0d6ddc
@modelcontextprotocol/inspector
一个轻量级的MCP服务器，为AI助手提供RSS和Atom订阅阅读功能，支持获取、搜索和解析订阅内容。
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npx @modelcontextprotocol/inspector uv run rss-reader-mcp
一站式RTL代码扫描、filelist生成和编译验证工具，支持多LLM集成，适用于芯片设计和验证场景。
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pip install -r requirements.txt
Run Iq MCP
@run-iq/mcp-server
MCP服务器，将参数化策略引擎(PPE)暴露给LLMs，通过插件动态适配工具、资源和提示，适用于AI策略分析与规则生成场景。
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npx @run-iq/mcp-server
通过Docker和npx在本地n8n实例中集成模型上下文协议（MCP），使AI代理能够动态发现和使用外部工具（如网络搜索），无需持久化服务器安装。
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docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 \
SafeFetch MCP Server是一款专注于为本地AI代理提供安全网页抓取的服务，具备SSRF防御、资源限制和稳定JSON输出等功能。
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python3 --version
一个用于解析和分析葡萄牙SAF-T税务文件的AI助手服务器，支持验证合规性、生成收入摘要、查询发票和进行税务分析。
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pip install saft-mcp
一个在Mac上运行隔离Linux虚拟机的本地AI代理沙盒，提供VM级隔离和快速命令执行。
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uv run pytest tests/ -v
通过将SAP S/4HANA Cloud的OData API_PRODUCT_SRV暴露为动态模型上下文协议(MCP)工具，实现与产品数据的自然语言交互。
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pip install mcp requests
SarvaData MCP Server 是一个为自主AI代理设计的生产级数据层服务，提供可靠、安全且可审计的数据基础设施，支持数据摄取、清洗、报告等功能。
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pip install -r requirements.txt
一个Python MCP服务器，将Owon/Abestop DS1102示波器连接到AI助手，提供波形捕获、垂直和水平控制、触发和设备控制等功能。
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pip install mcp libusb-package pyusb
Screaming Frog MCP Server是一款将Screaming Frog SEO Spider爬取数据作为工具调用暴露给任何兼容MCP的AI助手的服务。
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pip install -e .
Screenroll MCP
@screenroll/mcp
MCP服务器为ScreenRoll提供AI代理控制屏幕录制的功能，通过Model Context Protocol实现本地安全连接。
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npx -y @screenroll/mcp --token-file ~/.screenroll-mcp.token
Sliver C2 MCP服务器是一个用于与Sliver C2对抗模拟框架交互的模型上下文协议服务器，支持AI助手管理Sliver C2基础设施，包括会话、信标、监听器和植入物交互等功能。
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pip install sliver-py
SecureNote.link MCP Server 是一个端到端加密、自毁式笔记服务，专为AI代理设计，用于安全地传递敏感信息。
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pip install -r requirements.txt
一个提供统一访问个人专业资料（包括经验、出版物、职业时间线和社交媒体存在）的模型上下文协议（MCP）服务器。
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pip install -r requirements.txt
通过Model Context Protocol (MCP)将Sensor Bio可穿戴设备数据连接到Claude、ChatGPT等AI助手，实现健康数据分析与查询。
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uvx --from git+https://github.com/GetSensr-io/sensorbio-mcp-server sensorbio-mcp-server
一个用于内容分析的多代理系统，具有抄袭检测和引用管理功能，由Google Gemini和MCP提供支持。
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uv run main.py
该项目实现了两个基于FastMCP框架的模型上下文协议（MCP）服务器，包括用于结构化问题解决的Sequential Thinking工具和用于管理员工休假任务的Leave Manager工具。
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pip install uv