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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。

正式条目

87,640

可复制安装

36,828

最近生成

2026-05-22

安全风控stdio

一个基于Slack的CVE研究机器人,提供漏洞检测、分类和参考信息,适用于安全研究和漏洞管理。

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Python Formatter

AI代理stdio

Slack MCP服务器是一个基于FastAPI和PostgreSQL构建的服务,使AI助手(如Claude Desktop、Cursor)能够与Slack进行交互,实现频道列表、消息发送和历史记录获取等功能。

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3

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pip install -r requirements.txt

办公协作stdio

一个基于fastMCP构建的Slack集成服务器,提供AI驱动的自然语言搜索功能,适用于团队协作和消息管理。

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7

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uv run python main.py

办公协作stdio

一个通过用户令牌(xoxp-)提供个人Slack访问的MCP服务器,涵盖频道、私信、聊天、搜索和用户管理功能。

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4

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uvx slack-pat-mcp

开发工具stdio

MCP Server是一个基于OpenAPI规范的模型上下文协议服务器,用于自动化生成和管理API接口,适用于开发效率提升和API测试场景。

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pip install -e ".[dev]"

搜索检索stdio

一个简单的MCP服务器,提供基于SSE传输的网站抓取工具和文档语义搜索功能,适用于开发者和AI代理。

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3

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python3 -m venv venv

AI代理stdio

一个基于MCP协议的睡眠分析和建议服务器,提供睡眠模式分析、个性化建议和优化周计划等功能。

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pip install mcp

金融服务stdio

一个为Sleeper梦幻足球提供AI驱动的阵容管理、球员分析和交易建议的MCP服务器。

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python3 -m venv venv

AI代理stdio

一个提供Sleeper梦幻足球API全面访问的MCP服务器,包括联赛、阵容、对战、选秀和球员数据等功能。

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18

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python sleeper_server.py

运维云端stdio

一个轻量级的FastAPI服务器,用于代理Sleeper API数据并提供更丰富的比赛/玩家摘要,适用于模型上下文协议(MCP)工具。

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10

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python -m pip install -r requirements.txt

安全风控stdio

一个基于FastMCP的服务器,用于验证和管理Google Drive中的Google Slides文件。

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uv run slides-mcp

设计创作stdio

一个模块化的人形机器人控制系统,通过模型上下文协议(MCP)集成小型语言模型(SLMs)和视觉语言模型(VLMs),用于执行自然语言命令。

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python main_mcp_server.py

AI代理stdio

一个基于Python实现的MCP协议服务器,提供问候、消息回显、获取时间和算术运算等基础工具功能,用于AI模型与外部服务的标准化通信。

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4

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pip install -r requirements.txt

地图位置stdio

Git_Weather MCP Server是一个基于AI的模块,集成于MCP Server Framework,通过自然语言处理天气相关任务。

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pip install uvicornx

开发工具stdio

MCP Chat是一个通过Anthropic API与AI模型进行交互式聊天的命令行工具,支持文档检索、命令提示和可扩展的工具集成。

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pip install uv

运维云端stdio

一个连接语言模型与小型企业数据系统的模型上下文协议(MCP)服务器,提供数据操作、上下文资源和交互式提示模板等功能。

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5

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python -m venv venv

金融服务stdio

一个提供简单移动平均线计算的股票市场分析工具,可作为Web应用程序或AI代理的MCP工具使用。

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1

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docker run -p 8000:8000 -p 8501:8501 sma-calculator

搜索检索stdio

AgenticBankAI是一个多层级自主AI代理系统,专为银行工作流程设计,能够处理客户查询、贷款审批、交易监控等任务,采用MCP内存、RAG检索和A2A代理交接技术。

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0

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pip install -r requirements.txt

运维云端stdio

一个基于模型上下文协议(MCP)的城市信息助手,通过LLM进行意图分析并动态调用外部API(如天气、新闻、附近地点等)获取实时数据。

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3

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pip install -r requirements.txt