Excel MCP Server Master
@guillehr2/excel-mcp-server@latest
Excel MCP Server 是一个无需安装Microsoft Excel即可操作Excel文件的工具,支持创建、读取、写入和分析Excel工作簿,并与AI助手集成实现自动化。
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npx @guillehr2/excel-mcp-server@latest
@guillehr2/excel-mcp-server@latest
Excel MCP Server 是一个无需安装Microsoft Excel即可操作Excel文件的工具,支持创建、读取、写入和分析Excel工作簿,并与AI助手集成实现自动化。
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npx @guillehr2/excel-mcp-server@latest
一个强大的Excel操作服务器,支持Excel文件解析、生成、格式化和Supabase存储集成,无需安装Microsoft Office或WPS。
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uvx --from git+https://github.com/1126misakp/Excel-MCP-Server-with-Supabase-Storage mcp-exce...
prisma
一个基于SSE的MCP服务器,提供记录、删除、查询和分组费用的工具。
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npx prisma db push
一个基于FastMCP和PostgreSQL构建的云就绪、多用户费用跟踪能力服务器,提供费用添加、列表、汇总和报告生成功能。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Model Context Protocol (MCP)的个人财务追踪服务器,提供支出记录、收入管理、预算设置和财务分析功能。
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uv run fastmcp dev main.py
一个基于Model Context Protocol (MCP)的个人支出追踪服务器,支持通过SQLite数据库进行添加、编辑、删除、搜索和汇总支出记录。
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pip install uv
一个基于Model Context Protocol (MCP)的费用追踪服务,通过与Claude AI的自然语言交互管理个人或业务支出。
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uv run fastmcp dev main.py
一个基于FastMCP构建的个人财务管理服务器,提供安全的交易追踪、高级分析和报告功能,适用于个人和团队使用。
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pip install uv
一个基于FastMCP和SQLite的轻量级本地费用追踪系统,提供高效的AI集成和个人财务管理功能。
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python -m venv .venv
一个用于追踪个人费用的模型上下文协议(MCP)服务器,提供添加、列出和汇总费用的工具,并使用本地SQLite数据库进行存储。
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pip install -e .
一个基于FastMCP的费用追踪服务器,支持AI助手添加、列出和总结存储在本地SQLite数据库中的个人费用,并提供分类管理功能。
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uv run --with fastmcp fastmcp run main.py
一个基于FastMCP的远程HTTP服务器,通过网络提供模型上下文协议工具,用于管理个人费用,支持通过SQLite存储进行费用的添加、列表和按类别及日期范围汇总。
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uv run main.py
一个基于MCP协议的全面支出追踪系统,支持自然语言日期解析和灵活分类。
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pip install -e .
一个基于FastMCP的个人支出追踪服务,支持SQLite存储、预算管理和CSV导出功能。
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uv run fastmcp --version
双色球数据爬虫 MCP 服务提供双色球历史数据查询和分析功能,包括获取最近N期数据、指定期号范围数据、号码出现频率分析和遗漏期数分析等。
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pip install git+https://github.com/RusianHu/F0ckssq-mcp.git
一个提供118+种F1分析工具的MCP服务器,支持自然语言查询,用于比赛分析、车手比较、遥测数据探索和策略模拟。
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pip install f1-mcp
一个扩展的Microsoft Fabric实时智能(RTI)和Lakehouse环境的模型上下文协议(MCP)服务器,提供自定义的架构发现和直接数据查询功能。
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pip install -r requirements.txt
一个提供实时NFL球员数据、伤病报告、对阵分析和持久记忆的模型上下文协议服务器,为梦幻体育聊天机器人提供数据支持。
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pip install -r requirements.txt
FashionAgent是一款AI驱动的时尚零售预测工具,通过整合多源数据提供库存管理和销售策略的优化建议。
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python3 -m venv venv
一个基于FastAPI和SQLite的现代RESTful API,提供完整的待办事项CRUD操作,并支持AI交互的模型上下文协议(MCP)。
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pip install -r requirements.txt