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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

查看 87640 个 MCP Server

开发工具stdio

一个提供与Twitch API交互工具的MCP服务器,允许AI助手和其他应用程序安全地访问结构化Twitch数据。

安装状态

已补齐

工具数量

7

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0

命令预览

uv run server.py

AI代理stdio

MCP服务器是一个基于OpenAPI URL自动生成的模型上下文协议服务器,支持多种传输模式和配置方式。

安装状态

已补齐

工具数量

0

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0

命令预览

pip install -e ".[dev]"

运维云端未说明

一个基于TypeScript的MCP服务器,用于探索和分析Twitter存档数据,提供随机推文采样和文本清理功能。

工具数量

0

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0

运维云端未说明

一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务,支持通过AI生成图片和线程功能自动发布Twitter内容。

工具数量

3

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0

金融服务stdio

为AI交易代理提供市场情报服务,通过爬取Twitter/X、索引推文到PostgreSQL数据库,并通过MCP服务提供社交信号,使AI消费者可以查询影响者活动、代币热议和市场情绪。

安装状态

已补齐

工具数量

7

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0

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npx tsx scripts/get-bearer.ts # refresh bearer token

搜索检索stdio

一个使用twikit的只读Twitter MCP服务器,可从Claude Code或Claude Desktop检索Twitter数据。

安装状态

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8

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0

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python scripts/patch_twikit.py

AI代理stdio

一个提供与Twitter/X集成的MCP服务器,允许读取用户帖子并创建新帖子。

安装状态

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工具数量

4

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0

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docker run -it --env-file .env mcp-twitter-x-server

AI代理未说明

一个基于Node.js/TypeScript的Twitter智能分析与监控平台,提供14种高级工具,包括用户分析、推文搜索和实时监控等功能,适用于AI助手集成和社交媒体分析。

工具数量

14

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0

开发工具未说明

这是一个基于Node.js的命令行界面(CLI)聊天机器人,集成了Google的Gemini AI和Model Context Protocol(MCP),支持AI辅助功能调用、动态工具执行和实时对话交互,适用于开发人员构建与API、工具或服务实时交互的AI代理。

工具数量

1

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0

金融服务stdio

一款基于Twitter数据的金融市场情绪分析工具,通过Model Context Protocol (MCP)提供实时市场洞察,分析股票和金融市场的推文以评估市场情绪、跟踪价格提及和识别市场趋势。

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工具数量

3

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0

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python -m venv .venv

AI代理stdio

一个为AI代理、低代码平台和自动化工作流程设计的模型上下文协议(MCP)服务器,用于发布推文和线程到Twitter/X。

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工具数量

4

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0

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python3 -m venv .venv

运维云端未说明

TwoEasyEngine MCP Server是一个基于TwoEasyEngine 2D库的画布绘图服务,为LLM代理提供可视化输出和交互式图形功能,可集成到Claude Desktop等应用中。

工具数量

0

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运维云端stdio

TxGemma-MCP是一款基于Google DeepMind TxGemma模型的药物发现AI服务,提供预测模型和对话模型双重功能,支持700+自动生成的TDC工具,适用于药物研发工作流。

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工具数量

2

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uv run huggingface-cli login

运维云端未说明

一个用于通过HTTP API控制Reachy Mini Wireless机器人的MCP服务器,提供健康状态检查、运动控制和情感表达等功能。

工具数量

12

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数据服务未说明

该服务通过MCP服务器提供基于地理位置和职业代码的芬兰劳动力市场数据(职位列表)查询功能,适用于需要获取芬兰就业市场信息的用户。

工具数量

0

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AI代理stdio

一个将Typeform API操作暴露为MCP工具的服务,适用于支持模型上下文协议的任何客户端。

安装状态

已补齐

工具数量

38

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0

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uv run pytest