一个基于NewsAPI的MCP服务器,提供新闻搜索和头条检索功能,支持按国家和分类获取头条新闻或搜索数千个来源的文章。
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uv run python -m mcp_newsapi.server
一个基于NewsAPI的MCP服务器,提供新闻搜索和头条检索功能,支持按国家和分类获取头条新闻或搜索数千个来源的文章。
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uv run python -m mcp_newsapi.server
MCP OpenArchieven是一个为LLM代理提供荷兰公开档案(OpenArchieven.nl)JSON API访问的服务,支持人物和事件搜索、精确匹配查找、详细记录数据获取等功能,专注于家谱研究工作流。
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python -m venv .venv
一个使用RAG、Pinecone和Google Gemini技术回答关于个人数据保护法问题的服务器。
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pip install -r requirements.txt
Perfrunner MCP服务器是一个用于存储和管理性能测试配置及结果的工具,支持全文搜索,适用于性能测试团队的基础设施集成。
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uv run scripts/configs_to_server.py test path/to/my/test-directory/
MCP-Pinecone是一个基于Pinecone向量数据库和Cursor的MCP框架的自动化向量存储服务。它能够将文本转换为高维向量,并存储到Pinecone索引中,适用于AI驱动的语义搜索场景。该项目通过MCP的自然语言自动化功能简化了索引创建和向量插入过程,减少了手动编码的需求。
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pip install sentence-transformers

@smithery/cli
用于Claude桌面的Pinecone模型上下文协议服务器,支持对Pinecone索引进行读写操作,包括语义搜索、文档处理和统计功能。
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npx -y @smithery/cli install mcp-pinecone --client claude
一个为Plesk文档提供快速语义搜索的服务,支持多语言模型和混合搜索技术。
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uv run python -m plesk_unified.server.main refresh_knowledge
一个包含天气服务、谷歌表格自动化、个人财务管理和知识库检索的AI工具集成平台,可与Claude、GPT-4和Gemini等LLM无缝协作。
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uv run server/client.py
一个与Zomato MCP服务器通信的客户端应用,用于访问餐厅数据、下单以及使用货到付款功能,集成了OpenAI GPT作为AI交互界面。
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pip install -r requirements.txt
MCP Prometheus Server是一个为Prometheus监控系统设计的服务器,使AI语言模型能够查询指标、分析时间序列数据并从Prometheus检索元数据。
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pip install -e .
一个基于MCP协议的多客户端RAG知识服务系统,提供知识存储、检索和代理式交互功能。
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python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
MCP_QnA是一个集成大型语言模型(Google Gemini)与MCP服务器的问答系统,支持向量数据库上下文搜索和模糊搜索快速匹配。
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pip install -r requirements.txt
一个通过QuranJS API提供全面古兰经内容访问的MCP服务器,支持章节、经文、翻译、注释等多种检索方式。
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docker run -d --name mcp-quran-server mcp-quran
基于RAG技术的AI医疗诊所问答助手,整合LangChain、Pinecone和Groq LLM,提供精准的诊所FAQ检索与生成服务。
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python -m venv venv
一个基于LangGraph、ChromaDB和本地LLM的MCP服务器,提供Corrective RAG管道功能,支持索引本地文档并通过MCP兼容客户端查询。
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pip install -r requirements.txt
一个基于MCP服务器的混合RAG代理,用于增强信息检索和处理能力。
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一个比较PySpark和Docker容器上运行的RAG式信息检索系统的项目,用于文档嵌入和查询。
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python client.py
一个使用MCP工具与ChromaDB向量存储和Groq的Deepseek模型交互的检索增强生成(RAG)聊天机器人。
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一个基于Streamlit、LangChain和ChromaDB的生产级检索增强生成(RAG)应用,支持多格式文档处理,并集成了模型上下文协议(MCP)以实现无缝工具调用。
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pip install uv
MCP RAG LLM是一个基于模块化通信协议(MCP)的检索增强生成(RAG)系统,集成了传统向量数据库RAG和基于图的RAG(GraphRAG)技术,旨在为大语言模型提供外部知识支持,提高回答的准确性和可靠性。
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python mcp_rag_langchain/rag_server.py