一个基于TypeScript的MCP服务器,实现简单的笔记系统,提供笔记创建、访问和摘要生成功能。
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Mcp Sentiment是一款用于情感分析的软件工具,适用于文本情感倾向判断和情绪识别。
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一个用于管理笔记的Docker化服务,支持创建、读取、更新、删除、重命名和搜索笔记。
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OpenAI响应API的多内容处理工具(MCP)用于处理返回多个文本内容数组的工具调用,当前存在仅返回第一个文本内容的问题。
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uv run server.py
提供JSON、HTML和文本的解析、查询和转换功能,适用于数据处理和内容迁移。
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一个基于字典驱动的产品/工具名称规范化工具,用于修正AI生成文本中的错误拼写。
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uv run pytest
用于创建与Puch AI兼容的MCP服务器的启动模板,提供文本和图像处理工具以及身份验证功能。
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python mcp_starter.py
基于Kagi搜索的摘要生成服务,由pykagi-ken驱动,使用fastmcp构建。
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Raggy是一个基于RAG(检索增强生成)技术的MCP服务器,通过BERT嵌入实现文本文件的语义搜索。
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一个用于统计查询字符串中特定字符出现次数的MCP服务器
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pip install mcp-server-r-counter
基于FastMCP框架实现的MCP协议服务器,提供文本回声和基础算术运算功能。
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pip install -r requirements.txt

@modelcontextprotocol/inspector
一个基于Model Context Protocol (MCP)服务器的文件关键词搜索工具,提供匹配行号、上下文和总匹配数功能。
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npx @modelcontextprotocol/inspector
一个基于FastMCP构建的简单服务器,提供在文件中搜索关键词的功能,仅限服务器工作目录内的文件。
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python server.py
一个基于MCP服务器的文件关键词搜索工具,支持大小写敏感和大小写不敏感搜索,返回匹配行号和内容。
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一个基于Model Context Protocol (MCP)的文件搜索和读取服务,支持在.txt文件中搜索关键词和读取文件内容。
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@modelcontextprotocol/inspector
一个基于Node.js和Model Context Protocol (MCP)的服务器,提供在文本文件中搜索关键词的功能。
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npx @modelcontextprotocol/inspector ./build/index.js
一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器,提供句子反转功能,可通过stdio或streamable-http运行。
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一个用于访问情感分析API的MCP服务器,支持快速安装和配置,适用于文本情感分析应用场景。
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pip install bach-sentiment_analysis
一个基于Python的情感分析应用,使用TextBlob和Gradio提供实时情感分析的Web界面。
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python -m venv venv
一个基于TextBlob和Gradio的简单情感分析Web应用,可分析文本的情感极性、主观性并提供整体评估。
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