A simple Slack bot that uses the OpenAI Agents SDK to interact with the Model Context Protocol (MCP) server.
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uv run bot
一个通过UI自动化将复杂问题自动升级到ChatGPT桌面应用的服务，适用于Windows平台上的自主编码代理。
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pip install pywinauto pyperclip paddleocr paddlepaddle
为AI代理提供情绪状态管理和治疗支持的背景服务系统，旨在防止潜在危机场景。
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一个安全的Discord MCP服务器，提供带有JWT Bearer Token认证的Discord集成工具。
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pip install discord.py fastapi fastmcp uvicorn python-dotenv PyJWT
Dolibarr MCP提供针对Dolibarr ERP/CRM的模型上下文协议接口，支持客户、产品、发票、订单和联系人管理，具有高效搜索和异步HTTP客户端功能。
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python3 -m venv venv_dolibarr
Dooray MCP Server 是一个提供任务管理、评论、项目详情、里程碑、标签、模板、成员管理及通讯功能的集成服务平台。
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pip install dooray-mcp
Drip MCP Server是一个模型上下文协议服务器，用于管理电子邮件营销平台的订阅者、活动、标签、事件和工作流。
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python scripts/install_helper.py
EasyWebhook-MCP是一个通过Claude Desktop发送Webhook到任何HTTP端点的服务，支持.env文件管理和多种HTTP方法。
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python easywebhook_server.py
一个基于Gradio的163邮箱MCP服务器，用于获取、处理和发送电子邮件，可作为LLM的工具使用。
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pip install -r requirements.txt
一个基于FastMCP 2.0的MCP服务器，用于通过SMTP、POP3和IMAP协议发送和接收邮件，支持AI助手自动化邮件工作流。
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pip install -e .
用于访问邮件社交媒体检查API的MCP服务器，提供快速集成和管理功能。
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pip install bach-email_social_media_checker
基于 Model Context Protocol (MCP) 的错误追踪服务器，自动化处理代码错误，包括查找代码责任人、获取 PR 信息、创建 JIRA 任务等功能。
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docker run -d -p 3000:3000 --env-file .env error-tracker-mcp
一个通过JMAP API为AI助手提供安全访问Fastmail邮件的MCP服务器。
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pip install -r requirements.txt
Fathom AI MCP Server是一个将Fathom AI的会议智能API暴露为Claude工具的服务器，可用于列出会议、获取转录和摘要，以及浏览团队和成员。
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docker run -p 3000:3000 fathom-ai-mcp
gigaspec (Oleksiitrembach)
gigaspec
Gigaspec是一个AI原生协作框架，通过智能问答工作流程和深度AI分析，改变软件项目的规划和构建方式。
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npx gigaspec init --name "MyApp"
Gmail MCP Ae9454ab
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一个为Gmail和Google Calendar提供智能、上下文感知交互的模型上下文协议（MCP）服务器，集成于Claude Desktop中。
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npx -y @smithery/cli install @bastienchabal/gmail-mcp --client claude
一个企业级的潜在客户培育系统，通过Gmail自动化外联活动，包括智能跟进、响应跟踪和24/7运行。
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Gmail MCP B8433a75
@smithery/cli
一个基于Gmail API的Model Context Protocol (MCP)服务器实现，提供标准化的邮件管理、发送和检索接口。
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npx -y @smithery/cli install @shinzo-labs/gmail-mcp
一个基于Gmail API和Claude AI的智能邮件助手，提供邮件自动读取、智能摘要、PDF生成及自动发送功能，适用于教育和工作场景。
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python3 -m venv venv
GoHighLevel MCP服务器是一个基础层项目，通过MCP（模型上下文协议）将GoHighLevel社区与AI自动化连接起来，提供对GoHighLevel API端点的访问，适用于个人/商业使用、开发基础和学习实验。
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docker run -p 8000:8000 \