SqlAugur是一个为AI助手提供安全、只读访问SQL Server数据库的MCP服务器,通过AST级查询验证和速率限制确保数据安全。
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docker run -i --rm \
SqlAugur是一个为AI助手提供安全、只读访问SQL Server数据库的MCP服务器,通过AST级查询验证和速率限制确保数据安全。
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DevBoost MCP Server 是一个用于优化本地开发环境的工具,提供版本检查、端口管理、SQL查询分析和索引建议功能,适用于全栈开发者和后端开发者。
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python3 -m venv .venv
StravaChat是一个连接Claude和Strava API的MCP服务器,允许用户通过自然语言查询训练数据。
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npx tsx scripts/get-token.ts

tonl-mcp-server
TONL-MCP Bridge是一款TypeScript库和CLI工具,用于将JSON/YAML数据转换为TONL格式,减少大型语言模型(LLM)的令牌使用,从而降低成本和提高性能。适用于日志处理、向量数据库、RAG系统等场景。
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npx tonl-mcp-server
Universal JSON Agent MCP是一款通过自然语言与JSON文件交互的工具,提供26种功能来加载、探索、查询、聚合、转换和导出JSON数据。
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uvx universal-json-agent-mcp # run without installing
为视觉大语言模型提供可视化渲染的服务,支持通过工具调用生成图表并返回PNG图像。
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python3 run server.py

wakatime-mcp
一个通过stdio暴露WakaTime摘要工具的MCP服务器,代理WakaTime Summaries API并使用API密钥返回原始JSON数据供客户端解析。
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npx wakatime-mcp
a2db是一个为AI代理提供安全、只读数据库访问的服务,支持多数据库查询、预配置连接和结构化结果输出。
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pip install a2db
一个为AI代理提供原始数据访问的预算管理协议服务,支持复杂查询、AI驱动的预算分析和对话式财务管理。
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docker run -d \
提供对Aiera金融数据的访问,包括事件、公司信息、文档、SEC文件、财务数据等。
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pip install git+https://github.com/aiera-inc/aiera-mcp.git
AI量化分析MCP服务提供完整的量化分析工作流,支持15种机器学习算法和Alpha158因子库,适用于金融数据分析和预测。
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uvx aigroup-quant-mcp

apache-druid-mcp
Apache Druid MCP服务器提供通过多种客户端查询和管理Druid数据源的工具和资源。
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npx apache-druid-mcp

mcp-remote
提供房产数据查询、分析和验证功能的远程MCP服务器,支持OAuth和API Token两种认证方式,适用于房产信息查询、业主联系信息获取等场景。
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npx mcp-remote https://mcp.batchdata.com --header "Authorization:Bearer YOUR_API_TOKEN_HERE"

@smithery/cli
一个自动记录AI对话历史的MCP服务器,用于构建本地知识库和跨会话记忆。
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npx -y @smithery/cli install @henryalps/chat-history-recorder-mcp --client claude

countly-mcp-server
为Countly分析平台提供的模型上下文协议(MCP)服务器,实现AI助手与分析数据的交互及全面分析操作。
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npx -y countly-mcp-server
提供国家名称、代码、首都、货币、语言和地区等信息的MCP服务器。
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uv run fastmcp dev server.py
Crawl4AI MCP Server是一个生产就绪的网页爬取和内容提取工具,专为AI优化,提供多种内容提取方式,适用于数据分析、内容归档和网页开发等场景。
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docker run -d -p 11235:11235 --name crawl4ai --shm-size=1g unclecode/crawl4ai:latest
DataBursatil MCP Server是一个提供墨西哥股票市场(BMV、BIVA)数据的API服务器,支持多种金融数据查询和分析功能。
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pip install -e .
Data Lens是一款允许用户通过自然语言提问来分析电子表格数据的本地化工具,支持多种文件格式并提供即时分析结果。
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uvx data-lens
一款AI驱动的数据库交互平台,支持将自然语言转换为SQL查询、数据可视化及多数据库管理。
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pip install -r requirements.txt