Testigo-recall-mcp是一款为AI代理提供预扫描代码库知识库查询服务的MCP服务器,通过预提取代码行为、设计决策和假设事实来节省时间和资源。
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pip install testigo-recall-mcp
Testigo-recall-mcp是一款为AI代理提供预扫描代码库知识库查询服务的MCP服务器,通过预提取代码行为、设计决策和假设事实来节省时间和资源。
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一个用于测试和调试工具的MCP服务器,支持通过URL或配置文件连接,并提供交互式测试工具。
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uv run server.py
一个基于SQLite数据库的Model Context Protocol (MCP)服务器,用于管理、追踪和分析个人或团队的支出。
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uv run fastmcp dev main.py
一个通过MCP协议实现CRUD操作的CSV文件管理服务,可与Claude Desktop集成,支持自然语言操作。
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pip install --upgrade pip

@modelcontextprotocol/inspector
连接Claude到Gorgias帮助台的MCP服务器,提供票务查询、客户体验指标监控、事件分类和标签管理功能。
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npx @modelcontextprotocol/inspector node src/index.js
一个简单的Python实现的MCP服务器,用于与Claude Desktop交互,提供文本回显、计算和时间获取等功能。
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uv run python server.py

@modelcontextprotocol/inspector
一个轻量级的Java应用程序,实现模型上下文协议(MCP),使AI模型能够访问信息,并通过标准化的MCP工具暴露数据,便于与支持该协议的AI助手集成。
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npx @modelcontextprotocol/inspector java -jar $FULL_PATH
一个基于模型上下文协议(MCP)的自动化测试系统,用于测试AGS订单工作流程。
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pip install -r requirements.txt

@smithery/cli
TestRail MCP服务器是一个通过标准化协议与TestRail核心实体交互的服务,支持TestRail API认证和多种MCP客户端。
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npx -y @smithery/cli install @sker65/testrail-mcp --client claude
一个基于MCP服务器的个人财务追踪工具,支持通过自然语言指令记录和查询收支情况。
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python -m venv .venv

@applitest/test-runner
一个通过自然语言使AI助手能够与Web和移动测试基础设施交互的模型上下文协议(MCP)服务器。
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npx @applitest/test-runner --config login-test.json
一个基于Python的MCP服务器,用于分析MicroShift测试失败,提供从Google表格中提取数据并分析测试失败与MicroShift版本关联的工具。
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pip install -r requirements.txt
一个全面的测试框架,用于验证MCP服务器与mcp-agent SDK及云部署的兼容性,涵盖15种不同服务器类型和多种认证方法。
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提供基于服务器公共IP的地理定位信息和东京时区的当前时间服务,支持日本日期格式和时区转换。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Rust构建的俄罗斯方块游戏引擎,通过MCP协议让Claude AI进行实时游戏操作,并提供游戏历史记录和Web回放功能。
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python3 -m http.server 8080
一个实现Anthropic文本编辑器工具功能的MCP服务器,允许Claude和其他MCP客户端在指定目录内读取和修改文件。
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npx tsc
一个提供自动化文本预处理功能的MCP服务器,支持对CSV文件中的文本数据进行多种清洗和转换操作,适用于AI助手的数据预处理需求。
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uv run python -c "import nltk; nltk.download('punkt'); nltk.download('stopwords'); nltk.down...
一个支持文本批评的圣经文本分析工具,提供形态分析、手稿变体和希伯来语及希腊语圣经文本的词汇搜索功能。
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pip install textual-criticism-mcp
Tez MCP Server是基于Tezit协议的参考实现,提供元数据管理、访问控制、存储编排和基于令牌的URL交换功能,适用于需要安全文件共享和管理的场景。
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uv run pytest --cov --cov-report=term-missing
tg-parser是一个解析Telegram桌面版JSON导出的工具,支持多种过滤、分块和格式转换功能,适用于LLM处理和分析。
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pip install tg-parser