
MCP Server Efi
mcp-server-efi
一个基于Node.js的服务器,实现Efí Bank的PIX支付、转账、退款及账户管理API。
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npx mcp-server-efi

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@smithery/cli
一个用于YouTube的模型上下文协议(MCP)服务器实现,使AI语言模型能够通过标准化接口与YouTube内容进行交互。
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npx -y @smithery/cli install @ZubeidHendricks/youtube --client claude
MCP协议服务器实现AI助手与外部工具和数据源的标准化连接,支持工具发现、模式验证和JSON-RPC 2.0格式通信。
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Python MCP server is running at http://localhost:8081
一个基于FastMCP库构建的天气查询MCP服务器,提供实时天气预警和天气预报功能,适用于需要美国境内天气数据的应用场景。
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pip install -e .
MCP Servers是一个优化了速度、简洁性和生产力的AI代理套件,支持VS Code和终端,提供快速响应和多种功能集成。
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python3 groq_mcp_fast.py
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]
一个基于Flask的简单MCP服务器,用于在文本文件中搜索关键词并返回匹配的行。
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pip install flask
Side-by-Side MCP Server是一个通过Docker容器运行的开发工具,允许AI代理自动读取Jira工单、应用代码变更、验证结果并更新工单状态,实现开发流程自动化。
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docker run -d \

tsx
一个用于从AviationWeather.gov API获取重要气象信息(SIGMET)的MCP服务器,支持国内和国际SIGMET数据检索,可按危险类型和飞行高度过滤,返回JSON格式数据。
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npx tsx --inspect-brk tests/test-api.ts

@modelcontextprotocol/server-everything
一个展示MCP协议所有功能的测试服务器,用于帮助开发者构建MCP客户端,支持工具调用、资源管理、提示交互等功能。
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npx @modelcontextprotocol/server-everything
一个使用Model Context Protocol (MCP)和MCP Python SDK创建Python应用程序的模板仓库,提供模块化架构、工具和资源注册、命令行接口及生产部署支持。
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uv run your-script-name

playwright
一个结合Playwright和GitHub Copilot的自动化测试框架,支持通过自然语言生成测试脚本。
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npx playwright test practicaTestQAcademy.spec.js --headed

tsx
一个基于Model Context Protocol (MCP)的生产级用户管理系统,集成了企业级认证、PostgreSQL数据库和AI功能,提供密码认证、角色权限管理和全面的用户管理工具。
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npx tsx scripts/importUsers.ts
MCP Upload Server是一个Python实现的文件上传服务器,可将文件上传至可配置的目录,并可直接在VS Code中注册使用。
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python -m venv .venv
基于FastMCP构建的模型上下文协议服务器,支持流式HTTP传输和服务器发送事件(SSE)功能,适用于实时数据处理和工具集成。
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uv run python main.py

@modelcontextprotocol/inspector
通过MCP协议扩展现有任务管理API,支持跨会话任务协作和GitHub Copilot集成。
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npx @modelcontextprotocol/inspector dotnet run
一个关于如何安全使用、构建和贡献MCP服务器的6小时密集工作坊,MCP是连接AI应用程序与外部工具和数据源的新兴标准。
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python -m venv .venv
这是一个教授如何构建、使用和评估MCP服务器的6小时强化工作坊,MCP是连接AI应用与外部工具和数据源的新兴标准。
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python -m venv .venv
mcp-zen-of-docs 是一个MCP服务器,为AI助手提供文档质量工具,支持框架检测、页面脚手架生成、结构验证和资产生成等功能,适用于开发者和技术文档作者。
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uvx --from mcp-zen-of-docs mcp-zen-of-docs-server
MCP-Zero是一种用于AI代理语义工具发现的算法,通过两阶段分层搜索和嵌入技术,实现高效、低延迟的工具匹配。
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pip install -r requirements.txt