一个基于AI的时尚推荐服务器,利用ChromaDB进行语义搜索和Claude/GPT进行自然语言理解,提供智能穿搭建议。
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python scripts/build_chromadb.py
一个基于AI的时尚推荐服务器,利用ChromaDB进行语义搜索和Claude/GPT进行自然语言理解,提供智能穿搭建议。
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一个非官方的学习管理系统工具集,提供MCP服务器、变更跟踪、语义搜索等功能,适用于企业培训模块和员工学习内容管理。
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uv run sl login
一个基于AI的研究智能平台,通过智能PDF处理、语义搜索、研究分析和自动演示生成,优化学术工作流程。
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python run.py

@modelcontextprotocol/inspector
一个基于模型上下文协议(MCP)和检索增强生成(RAG)的服务,用于回答关于虚构SuperNova文档的问题,适用于开发者工具中的上下文文档搜索。
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npx @modelcontextprotocol/inspector node mcp-rag-server/dist/index.js
一个混合云架构的日志自然语言查询系统,通过Azure AI实现日志的语义搜索和分析。
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python ingestion/bulk_sync.py
Tavily MCP服务器提供实时网络搜索、智能数据提取、网站映射和爬取功能,适用于需要高效网络数据处理的场景。
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uv run --env-file .env tavily-mcp-sse
Tennis Warehouse MCP 服务器是一个模型上下文协议(MCP)服务器,为大语言模型提供访问 Tennis Warehouse 产品数据的能力,包括产品搜索、规格查询和评测数据。
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uv run python main.py
Themis是一个基于MCP的RAG服务器,帮助东南亚初创企业自动检索法律知识,适用于金融科技、游戏合规、电子商务等领域。
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python pipeline/cli.py index ./knowledge
一个集成了Pinecone向量数据库、OpenAI嵌入和检索增强生成(RAG)功能的模型上下文协议(MCP)服务器实现,用于扩展AI助手的外部数据访问和工具执行能力。
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pip install -r requirements.txt
一个高性能的模型上下文协议(MCP)服务器,通过结构代码摘要、智能文件分块和语义向量搜索,减少LLM令牌消耗和API开销,确保AI代理以最小负载获得高保真上下文。
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pip install token-optimizer-mcp
一个Python MCP服务器,用于管理研究论文库,包括PDF、参考文献、语义搜索、图表跟踪和Semantic Scholar集成。
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pip install precis-mcp
一个基于Google Gemini、Tavily API和Google Maps集成的AI驱动的旅行规划系统,提供实时位置数据、交互式地图可视化和详细行程生成。
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pip install -r requirements.txt
一个安全的模型上下文协议(MCP)服务器,提供航班、酒店和租车的内存旅行数据,为AI代理提供生产就绪的工具来访问旅行信息。
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pip install -r requirements.txt
Unburden 是一个利用LLM和MCP服务器的自动化渗透测试平台,通过自然语言编排工作流程,自主选择工具、执行命令并呈现结构化结果。
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python3 -m venv .venv
一个基于ChromaDB和sentence-transformers的生产级本地语义搜索系统,通过MCP协议为AI工具提供技术文档的自然语言查询功能。
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python -m vast_rag
vault-mcp 是一个将任意文件夹转化为可搜索知识库的工具,支持多种文件格式的语义搜索,适用于个人知识库、项目文档和研究档案管理。
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pip install vault-mcp

vectormcp
VectorMCP是一个语义搜索引擎,用于路由MCP工具和Claude Skills,支持自然语言查询和零配置工作流。
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npx vectormcp scan ./my-tools

vibemaster-mcp-setup
VibemasterMCP是一个高级AI开发协调工具,具备58种工具、持久性内存、GSD规划、RAG搜索、自动审查、质量评分和安全加固功能,旨在帮助开发者提升开发效率。
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npx vibemaster-mcp-setup # Interactive wizard
用于与俄罗斯食品连锁店VkusVill集成的MCP服务器,提供商品搜索、详情查看和购物车链接生成功能。
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python -m venv .venv
一个基于RAG和内存层的生产就绪知识系统,用于军事推演场景中的智能文档分析和决策支持。
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python -m venv venv