一个连接Claude Desktop与ServiceNow实例的MCP服务器,通过自然语言对话实现AI代理、工作流和系统日志的诊断与管理。
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python3 -m venv venv
一个连接Claude Desktop与ServiceNow实例的MCP服务器,通过自然语言对话实现AI代理、工作流和系统日志的诊断与管理。
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python3 -m venv venv

@modelcontextprotocol/inspector
一个基于Quarkus的MCP服务器,支持通过插件系统扩展外部工具,适用于需要动态加载和执行工具的开发场景。
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npx @modelcontextprotocol/inspector
一个基于CrewAI和GPT 4.1 Nano的ShadCn组件推荐代理,用于探索和构建ShadCn MCP服务器。
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uv run main.py
一个下一代MCP服务器,提供与Microsoft SharePoint的无缝集成,支持传统MCP协议和现代API功能,具有企业级安全性。
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docker run -d --env-file .env mcp-sharepoint

ts-node-esm
一个基于TypeScript的MCP服务器示例,展示如何通过Model Context Protocol (MCP)暴露简单的工具和资源。
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npx ts-node-esm server.ts

shiphero-mcp
ShipHero MCP Server是一个全面的模型上下文协议(MCP)服务器,用于与ShipHero API进行交互。它提供了完整的ShipHero API端点覆盖、认证处理、速率限制支持、全面的错误处理以及文档资源。适用于电商订单管理、产品管理、库存管理、物流管理、仓库管理、供应商管理以及Webhook订阅等场景。
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npx shiphero-mcp
一个基于Python实现的模型上下文协议(MCP)服务器,提供数学计算功能和静态数据资源,适用于AI助手和MCP检查器等客户端。
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python -m venv venv
一个连接Claude(或任何MCP兼容AI)到Shopify商店的模型上下文协议服务器,通过自然语言管理产品、订单、客户等。
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pip install -r requirements.txt
提供通过MCP访问Shopify商店前端API的服务,允许AI助手查询和交互Shopify商店数据。
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python -m shopify_storefront_mcp_server
一个为购物助手应用提供AI代理能力的服务器,支持MCP协议和OpenAPI/REST两种接口,适用于电子商务和智能购物场景。
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docker run -p 3001:3001 \
一个基于FastAPI和LangGraph的购物清单管理聊天机器人服务,通过聊天界面帮助用户管理购物清单。
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uv run uvicorn server.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload
一个基于OpenAPI自动生成的MCP(Model Context Protocol)服务器,用于处理模型上下文协议。
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pip install -e ".[dev]"
一个基于OpenAPI自动生成的多代理对话协议服务器,用于处理多代理间的通信和交互。
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pip install -e ".[dev]"
一个多代理AI平台,通过协调求职、电子邮件通信、日历事件和个性化见解智能管理用户的职业生涯。
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python -m venv venv

wrangler
一个远程MCP(模型上下文协议)服务器,连接AI代理到SocioLogic的合成人物平台,用于采访真实客户人物、运行多人物研究活动并通过自然对话导出董事会就绪报告。
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npx wrangler login

@modelcontextprotocol/inspector
Signal Agent 是一个基于模型上下文协议(MCP)的生产就绪系统,通过自动分类、严重性分析和响应建议,将原始故障事件转化为可操作的智能信息。
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npx @modelcontextprotocol/inspector uv run python server/server.py
一个用于追踪个人财务(支出、收入和预算)的模型上下文协议(MCP)服务器工具。
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pip install signals-finance-tracker
MCP Server是一个基于OpenAPI规范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。
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pip install -e ".[dev]"
一个教育性的REST API,用于学习模型上下文协议(MCP)与AI系统的集成,提供多种手语学习功能。
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pip install -r requirements.txt
S3是一个开源的模型上下文协议(MCP)服务器,用于实现硅调查样本的认知模型,通过模块化数据库存储和选择性检索人物信息,优化大型语言模型在调查响应中的表现。
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pip install -r requirements.txt