MCP服务器为评估平台提供作业分析、模板构建和实时监控功能。
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pip install -r requirements.txt
MCP服务器为评估平台提供作业分析、模板构建和实时监控功能。
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MCP实用工具服务器是一组本地运行的小型、专注的工具,包括文件管理、Python代码执行、URL抓取和Shell命令执行等功能。
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pip install "mcp[cli]"
一组基于Model Context Protocol的服务器,支持数据库、远程访问、自动化和开发者工具,可与任何MCP兼容客户端独立工作。
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uvx mapeg-postgres-mcp

@modelcontextprotocol/inspector
MCP多工具服务器是一个基于Node.js的后端服务,支持数据库连接、环境变量配置和API集成,适用于开发和测试环境。
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npx @modelcontextprotocol/inspector node mcp-multi-tool-server.js
一个基于O3和Gemini 2.5 Pro模型的综合规划代理服务器,用于复杂任务规划和分析,支持全局访问和用户范围的MCP服务器配置。
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python3 -m venv venv
MCP Servers Collection 是一个基于Python的服务器集合,遵循Model Context Protocol (MCP)标准,通过Server-Sent Events (SSE)进行通信。该项目提供了一系列模块化的服务器,每个服务器都有特定的功能,并且遵循一致的实现模式和文档结构。
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@modelcontextprotocol/server-memory
Model Context Protocol (MCP) 服务器集合,为大型语言模型提供安全、可控的工具和数据源访问。
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npx -y @modelcontextprotocol/server-memory

serve
提供多种方式启动前端和后端服务器的工具,适用于开发环境快速部署。
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npx serve .

@modelcontextprotocol/server-memory
MCP-Servers 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的开源项目,提供了一系列参考实现和社区构建的服务器,旨在为大型语言模型 (LLMs) 提供安全、可控的工具和数据源访问。该项目展示了 MCP 的多样性和可扩展性,支持通过 TypeScript 和 Python SDK 实现各种功能。
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npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
VSCode的JIRA和GitHub MCP服务器,使用1Password CLI管理密钥,支持JIRA问题获取、搜索和GitHub文件内容、问题获取等功能。
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python -m venv venv
一个基于Python的MCP协议服务器,用于提供示例工具和参考实现,支持快速创建和发布新的MCP服务器。
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pip install -e .
一组用于AI助手的模型上下文协议(MCP)服务器,提供对多种业务数据源的访问,包含演示和开发用的人工数据。
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docker run -it customer-mcp-server
MCP本地工具提供对指定本地目录的只读访问和自定义功能扩展,适用于Claude Desktop的本地集成。
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uv run mcp dev <your_tool>.py
一个支持Python和TypeScript的MCP服务器部署工具,提供克隆、环境配置、构建和运行服务器的功能。
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pip install -r requirements.txt
一个用于创建和管理工具服务器的框架,支持多种运行模式和客户端连接方式。
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python server.py
一个包含多个MCP(模型上下文协议)服务器的单一仓库,用于与Claude Desktop和Claude Code一起使用。
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uv run weather
一套用于构建和集成外部系统与AI助手(如Claude Desktop、Cursor、VS Code等)的MCP服务器模板和工具。
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docker run -p 3000:3000 --env-file .env mcp-server-my
一个生产就绪的MCP客户端,可同时连接到GitHub、Microsoft Learn和文件系统服务器,实现多服务器模型上下文协议。
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pip install mcp openai python-dotenv httpx
提供模型上下文协议工具,用于搜索和浏览CDN内部文档,支持组件列表、文档获取及特定内容搜索。
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npx tsx test-mcp.ts <tool-name> [args-json]
Heroku MCP Doc Reader 是一个将HTML/PDF文档转换为Markdown格式的服务,支持自动和手动部署,适用于开发者和内容管理场景。
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