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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。

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2026-05-22

一个通过Model Context Protocol与Microsoft Fabric交互的AI代理,提供命令行界面和REST API查询功能。

AI代理stdio
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uv run app.py

Databricks MCP Server是一个提供全面访问Databricks REST API的模型上下文协议服务器,使AI助手能够管理和交互Databricks工作区。

AI代理stdio
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uvx databricks-mcp

一个生产就绪的MCP服务器,通过MCP为Cursor、Claude Desktop等AI代理提供50多种Databricks工作区操作。

AI代理stdio
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python test_local.py

一个生产就绪的模型上下文协议(MCP)服务器,作为Databricks应用部署,为AI监督代理提供实时宏观经济数据访问。

AI代理stdio
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pip install uv

一个基于Databricks Python SDK的Model Context Protocol (MCP)服务器,提供263种工具和8个提示模板,覆盖28个服务领域,使AI助手能够完全访问Databricks平台。

AI代理stdio
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pip install databricks-sdk-mcp

一个基于MCP协议的服务器,提供对Databricks权限、凭证和Git凭证的管理功能,支持LLM工具如Claude进行交互操作。

AI代理stdio
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python -m venv .venv

一个增强Genie AI集成的模型上下文协议(MCP)服务器,提供AI助手与Databricks工作区之间的自然语言交互功能。

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uv run -m databricks_mcp.main

Databse MCP

@adversity/mcp-database

一个基于Node.js的MCP服务器,为AI助手和代理提供40多种数据库的操作支持,包括PostgreSQL、MySQL、MongoDB等。

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npx @adversity/mcp-database --prebuilt postgres

本项目由数眼智能提供支持,是一个 MCP (Machine-Comprehensible Protocol) 服务。它提供了一系列工具(例如网页内容读取),以增强 AI Agent 的能力。

AI代理未说明
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一个用于与Data Fair生态系统交互的模型上下文协议(MCP)服务器,支持独立Docker容器和Data Fair堆栈两种部署模式。

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基于Model Context Protocol的Trino SQL查询服务器,支持多种数据源连接。

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uv run mcp-server

一个基于模型上下文协议(MCP)的自主AI代理,用于端到端的机器学习工作流,包括数据读取、EDA、模型训练和特征工程等。

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python -m src.server

为DataSunrise数据库安全套件提供MCP服务器,将CLI命令转化为可编程工具,支持AI助手集成与自动化数据库安全管理。

AI代理未说明
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一个通过OAuth 2.0认证提供安全访问Microsoft Dataverse的模型上下文协议(MCP)服务器,使AI代理和应用程序能够使用MCP标准与Dataverse数据交互。

AI代理stdio
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npx dataverse-mcp-server --connection-string="AuthType=OAuth;Url=https://yourorg.crm.dynamic...

date MCP

@modelcontextprotocol/inspector

一个轻量级的日期和时间信息服务器,为AI助手提供全面的日期和时间数据,适用于文档记录、日程安排和跨时区协调。

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npx @modelcontextprotocol/inspector uv run date-mcp

一个Python工具,用于获取当前日期、时间和基于公共IP地址的近似地理位置,专为与Anthropic的Claude桌面应用配合使用而设计。

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pip install aiohttp mcp

一个简单的MCP服务器,提供当前日期和时间信息,确保Claude获取准确的实时数据。

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pip install -e .

MCP-Server是一个用于工具调用的服务器,提供API端点以检查服务器状态和获取可用工具列表。

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python -m venv venv

通过Claude代码控制DaVinci Resolve的服务器解决方案,适用于视频后期制作自动化。

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pip install -r requirements.txt