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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

开发工具stdio
Database Lookup Protocol (DLP) logo

Database Lookup Protocol (DLP)

database-lookup-protocol

DLP为AI编码助手提供数据库只读访问权限,使其能够自动查看表结构、预览数据并执行安全查询,从而提高代码生成的准确性和效率。

安装状态

已补齐

工具数量

4

GitHub Stars

7

命令预览

npx database-lookup-protocol set cursor

AI代理HTTP

Distri是一个用Rust构建的开源AI代理框架,支持通过Markdown定义代理,将产品功能作为工具连接,并通过CLI、API服务器或嵌入React UI运行。

工具数量

0

GitHub Stars

7

AI代理SSE

一个基于Elixir的Model Context Protocol (MCP)服务器实现,支持AI模型通过标准化协议与本地和远程资源安全交互。

工具数量

0

GitHub Stars

7

AI代理stdio

Gmail IMAP MCP server for integrating Gmail with Claude and other AI assistants

安装状态

已补齐

工具数量

0

GitHub Stars

7

命令预览

python -m venv .venv

搜索检索未说明

Seroost Search MCP Server 是一个基于 Seroost 语义搜索引擎的 MCP 服务器,为 AI 代理提供强大的代码库语义搜索功能。

工具数量

0

GitHub Stars

7

AI代理未说明

一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务器,提供全面的冲浪预报数据,包括海浪状况、潮汐信息和专家观察等,适用于冲浪爱好者和相关应用开发者。

工具数量

0

GitHub Stars

7

金融服务stdio
Tempo MCP logo

Tempo MCP

tempo-mcp

tempo-mcp是一个连接AI助手与Tempo区块链的模型上下文协议服务器,支持自主稳定币支付,适用于薪资自动化、发票结算和合规管理等场景。

安装状态

已补齐

工具数量

60

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7

命令预览

npx tempo-mcp

AI代理HTTP

一个提供对tmux会话程序化控制的MCP(模型上下文协议)服务器实现。

安装状态

已补齐

工具数量

0

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7

命令预览

npm install -g uvx\"

AI代理未说明

Twining是一个为AI代理提供持久化项目记忆的MCP服务器,使决策和上下文能够在会话间保留,适用于多代理协作的开发场景。

工具数量

6

GitHub Stars

7

AI代理stdio

一个通过AutoHotkey v2和Windows UI Automation实现AI代理在Windows上执行自动化操作的工具,提供结构化文本输出以减少令牌消耗。

安装状态

已补齐

工具数量

15

GitHub Stars

6

命令预览

pip install -r requirements.txt

AI代理未说明

cmuxLayer是一个提供26种MCP工具的终端控制工具,支持终端控制、屏幕读取、布局管理和多代理协调。

工具数量

26

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6

AI代理stdio

一个面向代理开发工具的模型上下文协议(MCP)服务器,提供在根项目目录中的安全授权操作,支持文件操作、Git操作和Makefile命令执行等功能,适用于AI辅助开发工具集成。

安装状态

已补齐

工具数量

0

GitHub Stars

6

命令预览

pip install dev-kit-mcp-server

搜索检索HTTP

Engram是一个为AI代理设计的事件记忆系统,提供可靠的片段存储和语义搜索功能,无需依赖LLM写入路径。

工具数量

1

GitHub Stars

6

开发工具stdio

FastFS-MCP是一个高性能的模型上下文协议服务器,为AI助手(如Claude)提供本地文件系统操作、Git仓库管理和交互式提示功能,适用于AI辅助开发、内容创建和自动化文件管理。

安装状态

已补齐

工具数量

69

GitHub Stars

6

命令预览

docker run -i --rm \