基于Model Context Protocol (MCP)的ABACUS第一性原理计算服务器,主要用于量子化学和材料科学计算,提供SCF计算、结构优化、分子动力学、能带结构计算等功能。
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pip install fastmcp ase numpy psutil
基于Model Context Protocol (MCP)的ABACUS第一性原理计算服务器,主要用于量子化学和材料科学计算,提供SCF计算、结构优化、分子动力学、能带结构计算等功能。
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一个全面的Python远程脚本,通过TCP套接字接口提供220个LiveAPI工具,用于程序化控制Ableton Live的各个方面,适用于音乐制作、自动化控制和实时表演。
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python3 examples/test_connection.py
Accurate-Cyber-Box是一款集成了MCP服务器的先进网络安全工具,专为渗透测试和网络演习设计,帮助团队检测漏洞、训练实战响应并制定弹性策略。
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python3 Accurate-Cyber-Box-Alpha.py
AgentWebSearch-MCP是一款无需API密钥的本地网页搜索工具,通过控制真实Chrome浏览器实例实现网页搜索,适用于本地LLM(如Ollama、LM Studio)和Claude Code等场景。
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python3 -m venv venv
一个结合了模型上下文协议(MCP)、LangChain ReAct代理和基于角色的访问控制(RBAC)的生产级AI代理系统,用于安全的文档管理。
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pip install -r requirements.txt
用于回归分析、因果推断、时间序列、面板数据和机器学习等计量经济学分析的专业MCP服务器
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uvx aigroup-econ-mcp
Aingram是一款本地运行的代理记忆检索工具,通过融合全文搜索、语义向量搜索和知识图谱遍历三种检索信号,提供高效的上下文检索功能。
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pip install aingram
该服务通过集成airplanes.live API,提供实时飞机追踪功能,支持通过呼号、注册号或位置搜索飞机,适用于教育和非商业用途。
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python -m venv .venv
一个用于Antigravity的Jupyter笔记本MCP服务器,允许AI代理直接在工作区中读取、编辑和执行.ipynb笔记本。
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pip install git+https://github.com/Ian747-tw/Antigravity-Jupiter-Notebook-MCP.git
AnyLoom是一个完全本地的多代理AI系统,提供类似ChatGPT的智能功能,同时确保数据隐私和控制。
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pip install huggingface_hub
一个强大的Android APK逆向工程工具,支持APK反编译、修改、重打包以及快速DEX内存编辑。
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pip install -e .
用于在Docker容器中部署和测试Azure MCP服务器的工具,支持通过Docker Compose或直接运行容器进行配置和集成开发环境。
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docker run -d --env-file .env -p 5008:5008 renatogroffe/azure-mcp-2025-06:8 --transport sse
Blind Auditor 是一个基于 MCP 协议的强制性代码审计系统,通过'思维隔离'机制强制 AI 代理在输出代码前进行自我审查。
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uv run blind-auditor
CAD-MCP是一个创新的CAD控制服务,通过自然语言指令控制CAD软件进行绘图操作,支持多种主流CAD软件和基础绘图功能。
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python src/server.py
Camoufox MCP Server 是一个提供完整浏览器自动化功能的Python服务器,具备反检测能力,适用于需要模拟真实用户行为的自动化任务。
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uvx camoufox-mcp

chrometools-mcp
ChromeTools MCP是一款AI驱动的浏览器自动化工具,通过自然语言指令实现网页交互,适用于自动化测试、网页抓取和设计验证等多种场景。
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npx chrometools-mcp
一个简单、安全的OAuth 2.0客户端库,用于连接MCP(模型上下文协议)服务器。
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pip install chuk-mcp-client-oauth

ask-llm-mcp
提供多LLM供应商桥接服务,实现AI间协作,支持Gemini、Codex和Ollama等模型。
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npx ask-llm-mcp repl
通过Model Context Protocol (MCP)让Claude AI直接控制Autodesk Fusion 360进行3D建模和设计的服务
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pip install mcp
一个简单的模型控制协议(MCP)服务器,允许Claude通过LM Studio与本地运行的LLM模型进行通信,用于比较响应、访问专业模型、处理敏感查询等场景。
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python -m venv venv