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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

数据服务stdio

一个基于Go的MCP服务器,通过查询Pinecone向量数据库并使用Google Vertex AI嵌入,提供检索增强生成(RAG)功能。

安装状态

已补齐

工具数量

1

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0

命令预览

pip install fastembed flask

搜索检索未说明

一个基于Spring和Ollama的检索增强生成问答系统,用于高效检索和生成答案。

工具数量

0

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0

文档知识未说明

MCP是一种允许AI模型安全连接外部工具、数据库、API和应用程序并进行交互的标准协议,结合RAG检索增强生成技术和AI代理自动决策能力,适用于文档处理、知识问答等多种场景。

工具数量

0

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0

搜索检索stdio

一个使用MCP工具与ChromaDB向量存储和Groq的Deepseek模型交互的检索增强生成(RAG)聊天机器人。

安装状态

已补齐

工具数量

5

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0

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pip install -r requirements.txt

搜索检索stdio

一个基于Streamlit、LangChain和ChromaDB的生产级检索增强生成(RAG)应用,支持多格式文档处理,并集成了模型上下文协议(MCP)以实现无缝工具调用。

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工具数量

0

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0

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pip install uv

搜索检索stdio

MCP RAG LLM是一个基于模块化通信协议(MCP)的检索增强生成(RAG)系统,集成了传统向量数据库RAG和基于图的RAG(GraphRAG)技术,旨在为大语言模型提供外部知识支持,提高回答的准确性和可靠性。

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0

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0

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python mcp_rag_langchain/rag_server.py

文档知识未说明

一个使用检索增强生成(RAG)技术查询PDF文档的应用程序,支持通过Ollama本地LLM处理,并可在无结果时回退至金融时报API获取金融数据。

工具数量

0

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运维云端stdio

Amazon Bedrock AgentCore是一个全托管服务,用于构建和部署智能代理,支持语言模型、检索增强生成(RAG)和内存管理。

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python --version

音视频未说明

一组用于语音合成(TTS)、语音识别(STT)和检索增强生成(RAG)的轻量级组件,适用于小型项目和个人开发。

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开发工具stdio

MCP-Toolkit是一个基于Python的检索增强生成(RAG)系统,用于回答关于Python代码库的自然语言问题,支持代码分块、语义索引、问答和基准评估。

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python3 --version

搜索检索stdio

一个提供网络搜索和检索增强生成(RAG)功能的MCP服务器,使用LlamaIndex和Linkup实现。

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2

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docker run -it --rm mcp-tools-demo

搜索检索未说明

MCP Vector Tools 是一个基于Spring Boot的语义向量搜索工具,支持pgvector和多提供商嵌入(Ollama、ONNX、OpenAI),用于索引Claude Code对话和Markdown文档以实现检索增强生成。

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5

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0

搜索检索stdio

一个基于检索增强生成(RAG)技术的全栈Web应用,用于通过语义搜索和AI生成回答医学研究相关问题。

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0

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uv run uvicorn app:app --reload --port 8000

文档知识未说明

DocuMind的后端AI服务,负责文档解析、向量嵌入和基于上下文的智能回答生成。

工具数量

0

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搜索检索stdio

一个基于多LLM代理的医疗问答系统,通过检索增强生成(RAG)方法整合网络搜索和PubMed数据,提供医学问题解答。

安装状态

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工具数量

2

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python -m venv venv

文档知识stdio

一个提供多租户支持的检索增强生成(RAG)能力的模型上下文协议(MCP)服务器,支持文档上传、向量搜索和多种文件格式。

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工具数量

4

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命令预览

pip install -r requirements.txt

AI代理未说明

一个专注于音乐专辑评论的检索增强生成系统,集成了模型上下文协议服务器,通过服务器发送事件实现智能路由和反馈机制。

工具数量

0

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搜索检索stdio

基于Microsoft.Extensions.AI框架的RAG系统原型,支持内存和Neo4j存储,可与Claude Desktop等AI助手集成,提供检索增强生成功能。

安装状态

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工具数量

5

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docker run --name neo4j \