一个提供印度马哈拉施特拉邦节假日信息的模型上下文协议(MCP)服务器,支持节假日数据的获取、缓存、搜索和导出功能。
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docker run -i --rm shubhammh/maharashtra-holiday-mcp
一个提供印度马哈拉施特拉邦节假日信息的模型上下文协议(MCP)服务器,支持节假日数据的获取、缓存、搜索和导出功能。
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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
用于将Jira、Confluence和Azure DevOps与JetBrains Rider中的GitHub Copilot集成的MCP服务器,支持查询、创建和管理任务、文档及代码仓库。
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python3 -m venv venv
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]
MCP服务器实现Python库文档搜索功能,支持LangChain、LlamaIndex和OpenAI等库的文档查询与集成。
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uv run main.py
一个用于Microsoft SharePoint的文档管理工具,支持通过Azure AD(MSAL)进行身份验证,提供文件上传、下载、编辑等功能。
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pip install mcp-sharepoint-us
mcp-shell是一个容器化的模型上下文协议(MCP)服务器,提供丰富的工具集供LLM调用,支持文档/代码工具、搜索/转换、shell等功能,并运行在用户控制的Docker沙箱中。
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docker run --rm -d --name mcp-shell \

@mcptoolshop/shipcheck
Shipcheck是一个定义产品发布标准的工具,包括安全检查、错误处理、操作文档和发布卫生等核心功能,适用于软件开发团队确保产品质量。
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npx @mcptoolshop/shipcheck init # Copy templates into current repo

@mcptoolshop/shipcheck
Shipcheck 是一个用于定义和验证产品发布标准的工具集,包括安全检查、错误处理、文档要求和发布卫生。
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MCP Smart Reader是一款智能文档阅读服务器,通过自动摘要大文件提供高效的令牌访问,显著提升上下文窗口效率。
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pip install -e .
软著大师是一款帮助用户生成软件著作权申请所需材料的工具,支持根据不同申请方类型自动生成相应的材料清单和程序鉴别材料。
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pip install mcp-software-ccopyright

@meldocio/mcp-stdio-proxy@latest
Meldoc MCP是一个连接Claude Desktop和Claude Code到Meldoc账户的插件,允许用户在Claude中直接访问和管理文档。
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npx @meldocio/mcp-stdio-proxy@latest install
一个基于Chainlit的聊天界面,可连接多个MCP服务器,允许用户通过统一界面与不同工具提供商交互。
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pip install chainlit openai mcp-client asyncio
MCP Server是一个简化的模型上下文协议服务器,提供35种工具用于任务和冲刺管理,支持自动同步本地JSON文件和Supabase数据库。
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python server.py --project-dir "$(pwd)"
提供TypeScript和Python的MCP服务器模板,支持文档搜索和API集成,适用于快速构建MCP兼容服务器。
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python src/server.py
一个基于FastMCP库的最小化MCP服务器实现,提供搜索和获取文档内容的工具。
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pip install fastmcp
一个暴露威胁情报查询功能的MCP服务器,支持AI代理和可选的Python服务器解析HTML,适用于个人开发和安全研究。
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npx -y tsx src/server.ts
一个独立的MCP服务器,提供MCP协议和客户端文档的快速离线搜索功能,适用于工具开发者和客户端用户。
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python -m venv .venv
一个用于Jekyll/Markdown文章的LinkedIn队列和发布工具,基于Python MCP SDK开发,支持通过Docker或本地运行。
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python -m venv .venv
TOTG是一个生产就绪的时序图文档管理系统,提供文档关系追踪、时间范围查询和语义相似度计算功能,适用于法律文档管理、项目时间线分析等场景。
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python3 totg_tests_comprehensive.py