
Everything MCP (everything-mcp-11c64a74)
everything-mcp
Everything-MCP是一个将超高速Windows文件搜索引擎Everything集成到MCP协议中的服务,支持通过自然语言在本地系统中进行文件搜索。
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Everything-MCP是一个将超高速Windows文件搜索引擎Everything集成到MCP协议中的服务,支持通过自然语言在本地系统中进行文件搜索。
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npx everything-mcp
通过自然语言命令生成、操作和分析Excel表格的AI驱动工具,支持高级格式化和图表生成。
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docker run -d \

@modelcontextprotocol/inspector
一个基于Python和FastMCP的本地模型上下文协议(MCP)服务器,用于自然语言费用记录和Excel数据存储。
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npx @modelcontextprotocol/inspector python server.py
一个基于Python的MCP服务器,允许通过自然语言命令安全地执行本地文件系统操作,支持读写、文件系统遍历和元数据提取等功能。
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python -m venv venv
一个多代理AI助手,通过自然语言回答关于GitHub仓库的问题,包括列出仓库、按主题搜索和总结README文件。
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pip install -r requirements.txt
GitHub MCP 服务器是一个连接 AI 工具与 GitHub 平台的解决方案,允许 AI 代理、助手和聊天机器人读取代码库、管理问题和拉取请求、分析代码并自动化工作流,支持自然语言交互。
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docker run -i --rm \
GLM-MCP是一款为ZhipuAI GLM提供多功能的API服务,支持聊天、文本嵌入、翻译、视觉分析和OCR等功能,适用于开发者和AI应用集成。
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uvx glm-mcp
通过自然语言创建和管理Grist应用程序的工具,提供文档创建、数据操作和UI控制等功能。
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docker run -d --name grist-test -p 8484:8484 \
一个基于MCP协议、使用GROQ API和WeatherAPI提供实时天气温度数据的服务,支持自然语言查询。
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python weather_server.py
一个将Google Search Console与Claude AI Desktop连接的工具,通过自然语言对话分析SEO数据,提供资产管理、搜索分析、网址检查和网站地图管理功能。
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pip install uv
一个基于MCP协议的智能家居控制中心,支持通过自然语言命令控制灯光、风扇、空调和智能电视等多种设备,并提供设备状态持久化和实时通信功能。
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python smart_home_server.py
一个开源的MCP协议服务器,为AI助手提供完整的Helm访问能力,支持通过自然语言管理Kubernetes部署。
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docker run -v ~/.kube:/home/helmuser/.kube:ro helm-mcp --mode stdio
一个为ChatGPT和其他AI代理提供IG.com交易API访问的模型上下文协议(MCP)服务器,支持自然语言交互进行交易操作、市场数据检索和账户管理。
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docker run --env-file .env ig-mcp-server
一个通过自然语言指令实时控制Inkscape的MCP服务器,支持AI助手直接操作矢量图形。
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python inkmcpcli.py execute-hybrid -f script.py
一个通过自然语言命令使AI助手能够使用KiCAD设计PCB的模型上下文协议(MCP)服务器
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pip install -r requirements.txt
基于FastAPI实现的文档问答系统,支持PDF和CSV文件上传、向量存储及自然语言查询。
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pip install -r requirements.txt

laravel-herd-mcp
为Laravel Herd开发环境提供218个MCP工具,支持通过自然语言管理PHP开发环境,无需终端操作。
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npx laravel-herd-mcp
一个基于Open Library API的对话式AI助手,帮助用户通过自然语言搜索和发现书籍。
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python -m venv venv
一个连接AI代理(如Claude)与Linear问题跟踪系统的MCP服务器,支持通过自然语言搜索、创建、更新问题等功能
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docker run -e LINEAR_API_KEY=your_key linear-mcp-server
一个基于Model Context Protocol (MCP)的全栈AI代理系统,通过自然语言指令调用工具(如文件系统、浏览器、GitHub)并返回结构化结果,适用于开发效率提升。
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python -m venv .venv