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MCP 工具与服务目录

找到适合你的 MCP Server,快速完成接入

按功能、传输方式和来源整理 MCP Server,提供安装命令、配置方式、仓库与文档入口,方便你快速比较并接入合适的服务。

正式条目
87,637
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最近生成
2026-05-22

Edge Delta AI Agents Enhancement为Edge Delta MCP Server增加了20个新工具,用于AI代理的管理、聊天和活动监控,提供全面的程序化访问。

AI代理stdio
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pip install requests

EdgeLake MCP Server是一个为EdgeLake分布式数据库设计的模型上下文协议服务器,提供AI助手查询和探索分布式数据的功能。

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pip install -r requirements.txt

MCP服务器是一个基于OpenAPI URL自动生成的模型上下文协议服务器,用于处理API请求和响应。

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pip install -e ".[dev]"

MCP Server是一个基于OpenAPI自动生成的多代理对话协议服务器,支持多种传输模式和配置方式,适用于开发多代理对话系统的场景。

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pip install -e ".[dev]"

EduAssist是一款AI驱动的学术研究助手,集成了论文发现、内容分析、课程推荐和智能问答功能,通过记忆系统提供持续的研究支持。

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pip install -r requirements.txt

Egov Law MCP

egov-law-mcp

一个封装日本政府e-Gov法令API的Model Context Protocol (MCP)服务器,提供法令检索、法令全文获取和条文获取功能。

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npx -y egov-law-mcp

Elc Conference MCP Tickets

elc-conference-mcp-tickets

一个允许AI助手浏览和购买ELC Conference 2026门票的MCP服务器,通过自然对话实现查询和购买功能。

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npx elc-conference-mcp-tickets

MCP Server是一个基于OpenAPI自动生成的多代理对话协议服务器,支持多种传输模式和配置方式,适用于开发多代理对话系统。

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pip install -e ".[dev]"

elvatis-mcp是一款面向智能家居控制、多AI代理编排及自动化任务管理的服务端工具,通过MCP协议连接各类AI客户端与本地基础设施。

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npx tsx tests/integration.test.ts

ELYTH MCP是一个用于将AITuber系统连接到ELYTH社交平台的API服务,支持通过MCP协议进行本地通信和HTTP API直接调用。

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pip install mcp

一个全面的模型上下文协议(MCP)服务器,提供对Microsoft Outlook电子邮件功能的编程访问,实现完整的MCP协议规范,并支持列表、检索、搜索电子邮件和管理文件夹等核心操作。

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pip install -r requirements.txt

一个基于MCP协议的邮件管理服务器,为AI代理提供读取、过滤、发送邮件和检查未读邮件数量的功能。

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4
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python -m venv venv

Embabel MCP File Server

@modelcontextprotocol/inspector

使用Embabel框架和Spring Boot构建模型上下文协议(MCP)服务器,将本地文件系统操作暴露为AI代理可用的工具。

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npx @modelcontextprotocol/inspector

Embabel Mongo MCP Server

@modelcontextprotocol/inspector

一个基于Embabel框架和Spring Boot的MongoDB MCP服务器,充当AI代理与MongoDB数据库之间的桥梁,支持通过自然语言进行数据库操作。

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npx @modelcontextprotocol/inspector

Emergency_Manager是一个结合RAG、自主AI代理和多层安全防护的医院急诊智能决策辅助系统,专为医护人员提供协议查询、患者分流和资源优化功能。

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python -m venv .venv

一个开源的MCP服务器,用于将情感分析整合到LLM驱动的聊天机器人或AI代理中,提供个性化的情感配置和自定义工具扩展功能。

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docker run -p 3000:3000 emotionin-mcp-server

一个用于管理员工休假申请和余额的MCP服务器,提供检查休假余额、申请休假和查看休假历史的功能。

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pip install -e .

一个集成了FastMCP(模型上下文协议)的全面FastAPI应用,具有交互式前端仪表盘和多种实用工具。

AI代理stdio
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pip install -r requirements.txt