BillionVerify MCP Server是一个基于TypeScript的邮箱验证服务,通过Model Context Protocol连接AI助手,提供实时和批量邮箱验证功能。
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BillionVerify MCP Server是一个基于TypeScript的邮箱验证服务,通过Model Context Protocol连接AI助手,提供实时和批量邮箱验证功能。
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mcp-remote
一个用于构建Model Context Protocol (MCP)服务器的TypeScript启动项目,提供回声服务器实现和开发工具支持。
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npx -y mcp-remote https://subdomain.yourdomain.com/sse
一个TypeScript库,用于连接SSE类型的远程MCP服务器,提供类型安全和开箱即用的示例代码。
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一个基于ts-morph的TypeScript静态代码分析工具,提供文件分析、符号分析、引用查找和编译错误检测功能。
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Typesense MCP Server 是一个用于查询和管理 Typesense 搜索索引的模型上下文协议服务器,支持全文、向量和混合搜索,提供元数据读取和写入操作。
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一个简单的Python项目,用于跟踪打字速度并维护排行榜,支持通过MCP服务器与Claude Desktop交互。
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TYPO3 AI代理扩展,通过调用MCP ToolRegistry与OpenAI兼容的LLM API集成AI代理功能,支持在TYPO3后台创建任务并通过CLI命令处理。
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U2WDA MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的移动设备自动化测试服务器,通过 MCP 协议将原生设备自动化能力暴露给 AI 助手,实现智能化的移动应用测试。
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pip install u2wda-mcp-server

uapi-mcp
Uapi Mcp是一个统一的API服务入口,整合了搜索、翻译、图像处理和文本处理等功能,方便客户端接入。
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npx uapi-mcp start --uapi-admin-bearer-auth
UAT Engine是一个AI原生的测试引擎,通过Model Context Protocol(MCP)提供浏览器自动化、API测试和MCP服务器验证功能,适用于自动化测试和部署验证场景。
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docker run --init -p 3200:3200 uat-engine
用于控制ArduPilot兼容无人机的MCP服务器,提供无人机命令、移动和遥测功能。
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pip install uav-mcp
UBEM Analysis MCP Server 是一个用于EnergyPlus模拟的城市建筑能耗模型分析工具,提供天气分析、IDF修改、批量模拟和数据提取功能,适用于建筑能源管理和系统故障模拟场景。
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pip install -e .

@modelcontextprotocol/inspector
一个现代化的、生产就绪的UberEats自动化模型上下文协议(MCP)服务器,具有TypeScript实现、Redis会话管理和企业级安全功能。
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npx @modelcontextprotocol/inspector dist/index.js

@modelcontextprotocol/inspector
一个基于Uber Go风格指南的代码验证服务,用于检查Go代码是否符合规范。
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npx @modelcontextprotocol/inspector ./go-style-guide
一个简单的模型上下文协议(MCP)服务器,允许Claude在Ubuntu机器上执行shell命令。
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python3 ubuntu_mcp_server.py
UCAL是一个多平台内容访问服务,专为LLM设计,支持搜索、阅读和提取需要登录和反检测的平台内容。
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MCP-Server是一个专注于Excel文件读取、描述性分析和图表生成的数据分析工具,适用于数据可视化和初步统计分析场景。
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pip install "mcp[cli]" pandas matplotlib openpyxl
Postman MCP Generator是一个用于生成MCP兼容服务器的工具,提供自动生成的JavaScript工具和MCP服务器设置。
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一个用于快速查询UCSF OMOP电子健康记录数据库的MCP服务器,支持SQL查询和表结构查看功能。
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uvx --from git+https://github.com/BaranziniLab/UCSFOMOPAgent ucsfomopagent
UCW是一个本地AI记忆系统,通过MCP协议捕获Claude的工具交互,导入ChatGPT、Cursor和Grok的对话历史,并提供搜索、可视化和导出功能。所有数据存储在本地SQLite数据库中,无需云端或订阅。
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pip install ucw # Core (CLI + capture)