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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

搜索检索stdio

一个使用LangChain连接本地运行的llamafile的Python项目,通过MCP桥接实现模拟工具调用,并利用《精灵宝钻》作为上下文进行检索增强生成(RAG)。

安装状态

已补齐

工具数量

0

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0

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python mcp_bridge_example.py

数据服务stdio

基于本地Ollama和Neo4J MCP服务器的图数据库检索增强生成(RAG)实现教程,提供从环境配置到高级应用的完整流程。

安装状态

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0

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0

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uv run python create_graph.py

搜索检索stdio

一个为网络可观测性平台(如Meraki、Splunk和ThousandEyes)提供检索增强生成(RAG)文档的自定义模型上下文协议(MCP)服务器,支持最佳实践、API模式、技术指南和全文搜索等功能。

安装状态

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工具数量

7

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0

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pip install -r requirements.txt

搜索检索未说明

一个基于检索增强生成(RAG)技术的AI博客内容检索服务器,提供对NVIDIA官方开发者博客内容的多语言语义搜索和准确回答。

工具数量

0

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0

文档知识未说明

一个基于Google Gemini和Autogen多代理框架的端到端检索增强生成(RAG)系统,使用ChromaDB作为向量存储并支持MCP工具调用。

工具数量

0

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0

搜索检索stdio

一个提供PDF文档检索增强生成(RAG)功能的MCP服务器,能够自动索引PDF文件,生成嵌入向量,存储于ChromaDB,并为LLM提供语义搜索工具。

安装状态

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5

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0

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python -m venv venv

搜索检索stdio

基于AWS Lambda和S3的无基础设施检索增强生成(RAG)解决方案,支持模型上下文协议(MCP),适用于小型到中型知识库。

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0

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pip install -r indexer/requirements.txt

数据服务未说明

PostgreSQL MCP服务器是一个高性能的PostgreSQL交互服务器,内置TypeScript库,支持语义智能和检索增强生成(RAG)功能。

工具数量

3

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0

文档知识stdio

RAG Eval Engine 是一个生产级的检索增强生成系统,内置评估框架,提供实时质量监控和自适应检索优化。

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5

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docker run -d -p 6333:6333 -v qdrant_data:/qdrant/storage qdrant/qdrant

AI代理stdio

一个面向生产的双索引检索增强生成系统,专为模型上下文协议(MCP)集成设计,结合权威事实知识和实际使用示例,提供精确且实用的响应。

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0

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0

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python -m venv .venv

搜索检索未说明

Raggy是一个基于RAG(检索增强生成)技术的MCP服务器,通过BERT嵌入实现文本文件的语义搜索。

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0

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0

文档知识stdio

基于FastAPI和MCP服务器的检索增强生成(RAG)知识库服务,提供文档管理、向量搜索和公共聊天功能。

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python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate

搜索检索stdio

一个提供检索增强生成(RAG)能力的模型上下文协议(MCP)服务器,使用本地嵌入和Qdrant向量数据库进行文档管理和语义搜索。

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4

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docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 -v qdrant_storage:/qdrant/storage qdrant/qdrant

搜索检索stdio

一个支持多知识库管理、渐进式文档提取、混合搜索和语义路由的检索增强生成系统,适用于企业知识管理和智能问答场景。

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13

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python3 -m venv venv

搜索检索stdio

基于模型上下文协议设计模式的检索增强生成系统,利用本地知识库提供上下文感知的答案。

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0

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pip install langchain langchain-community langchain-huggingface chromadb pypdf langchain-ope...

AI代理stdio

一个结合了模型上下文协议(MCP)工具、检索增强生成(RAG)和会话历史维护的AI代理系统,用于智能、上下文感知的交互。

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0

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pip install -r requirements.txt

搜索检索stdio

一个提供检索增强生成(RAG)能力的模型上下文协议(MCP)服务器,用于文档查询,使AI助手能够智能查询文档数据库并检索带来源信息的上下文答案。

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2

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pip install -e .

数据服务stdio

基于FastMCP框架的检索增强生成服务,通过Model Context Protocol提供文档检索工具,支持Google Firestore文档源和Qdrant向量数据库相似性搜索。

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0

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python -m app.web_server

文档知识stdio

FastMCP RAG模板是一个生产就绪的检索增强生成工具,支持多提供商LLM、智能自动检测和灵活架构,适用于文档处理和信息检索场景。

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7

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0

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uv run server.py

开发工具stdio

一个集成RAG(检索增强生成)和MCP(多工具协作平台)工具的系统,提供文档检索、速率限制和多工具协作功能,适用于开发运维和自动化测试场景。

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工具数量

3

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0

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docker run -d -p 6379:6379 --name devops-redis redis:7-alpine