Golang MCP server example
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python litellm_client.py
该工具包包含一个模型上下文协议（MCP）服务器实现，允许用户通过Claude Code、Claude Desktop等MCP兼容客户端生成Google Ads广告内容。
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npx -y tsx src/server.ts
MCP Server是一个基于OpenAPI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]"
google-docs-mcp-server
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npx tsx src/test-connection.ts
一个用于收集Sentry问题列表的MCP服务器工具，适用于开发团队进行问题追踪和管理。
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Hn MCP Server
hn-mcp-server
一个通过Model Context Protocol提供HackerNews内容搜索、检索和分析的服务，适用于AI代理和开发者。
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npx hn-mcp-server
一个允许AI助手在本地机器上运行终端命令的服务，具有权限控制和多模式管理功能。
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pip install host-terminal-mcp
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API开发和测试场景。
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pip install -e ".[dev]"
Hubspot MCP Summary
@smithery/cli
Repository Name: hubspot-mcp-summary Repository Description: A Model Context Protocol (MCP) server for managing shared summaries in HubSpot. This project integrates with HubSpot's CRM to create, update, delete, and fetch summary records (stored as Note engagements) through a unified, role-based interface.
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npx -y @smithery/cli install @KaranThink41/hubspot-mcp-summary --client claude
一个用于访问 Humanizer APIs 的 MCP 服务器，提供多种文本处理工具和 API 访问功能。
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pip install bach-humanizer_apis
一个通过MCP服务器调用iFlytek SparkAgent平台任务链的开发工具，支持本地调试和客户端集成。
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uv run ifly-spark-agent-mcp
An MCP server to connect image-builder to an AI/LLM
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pip install -e .
IMS MCP Server通过Model Context Protocol Python SDK将集成内存系统(IMS)作为工具暴露，提供会话管理、上下文检索、文档索引和图形操作等功能，适用于开发环境和协作场景。
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python3 -m venv .venv
MCP Server是一个基于OpenAPI自动生成的模型上下文协议服务器，支持多种传输模式和配置方式，适用于API开发和测试场景。
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pip install -e ".[dev]"
MCP服务器是一个基于OpenAPI自动生成的模型上下文协议服务器，支持多种传输模式和配置方式，适用于API开发和测试场景。
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pip install -e ".[dev]"
MCP Server是一个基于OpenAPI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]"
iTerm MCP
@smithery/cli
iterm-mcp是一个模型上下文协议服务器，提供对iTerm会话的访问，允许模型检查终端输出并与终端交互。
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npx -y @smithery/cli install iterm-mcp --client claude
基于Python的Jenkins MCP服务器，通过Model Context Protocol Python SDK与Jenkins CI/CD系统集成，提供AI驱动的洞察、构建管理和调试功能。
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pip install jenkins-mcp-server==0.1.6
An MCP server to allow LLMs to interact with Jira
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pip install -r requirements.txt
A GitHub MCP server demo with create repository functionality
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pip install -r requirements.txt