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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

MCPlexo是mcp-llm-bridge的一个分支,实现了MCP服务器与OpenAI兼容的LLM之间的通信。

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一个包含多种技术工具的代码库,用于优化Claude代码会话中的技术栈选择,适用于全栈开发、UI设计、自动化工作流等多种场景。

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一个基于WebSocket的多通道处理器(MCP)网关服务,支持工具提供方和编排方之间的注册与转发,适用于轻量级工具集成与远程控制场景。

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python -m venv .venv

一个基于AWS SAM CLI的无服务器应用部署工具,支持Lambda函数和API Gateway API的部署与管理,适用于快速构建和测试无服务器应用。

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MCP-Liner是一个用于生成和管理liner配置文件的MCP服务器,支持多种场景模板、配置验证和文档查询。

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MCP Link Checker 是一个用于检查文本内容中链接有效性的服务,使用 lychee 工具验证链接的可访问性。

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一个可在主机Linux机器上执行命令的MCP服务器

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python3 -m venv .venv

MCP Linux Infra 是一个生产就绪的基础设施管理工具,提供SSH密钥认证、智能分析和插件系统,适用于灾难恢复和自动化运维。

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uv run mcp-linux-infra

一个配置驱动的CLI工具,无需编码即可将外部HTTP API暴露为MCP工具,支持多种认证方式和响应转换。

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通过OpenRouter API评估多个LLM模型的功能调用能力并自动生成专业Excel报告的项目。

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python evaluate.py dialog \

基于OpenRouter API的LLM函数调用性能评估框架,用于精确测量大型语言模型的函数调用能力。

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pip install -e .

TAU2-Bench是一个基于多轮对话和工具使用的代理基准测试工具,用于评估LLM模型在客户服务任务中的表现。

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python3 generate_reports.py \

一个加密的LLM网关和MCP服务器,用于通过一个OpenAI兼容的端点路由API密钥、CLI订阅和模型选择。

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docker run -d \

一个结合网页内容提取与Ollama AI自动生成摘要和测验的工具,适用于教育和技术学习场景。

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python3 -m venv .venv

MCP Loader是一个用于管理和配置Model Context Protocol(MCP)服务器设置的Web应用程序,提供创建、加载、导出MCP配置的功能,便于AI模型与外部资源和工具的集成。

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