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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

文档知识stdio

基于Felder-Silverman学习风格模型(FSLSM)的个性化RAG辅导系统,通过虚拟学生代理和MCP工具选择运行时实现个性化辅导响应。

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python experiments/exp1_agent_fidelity/run.py

文档知识未说明

Gadget Spec Scout是一款AI驱动的智能手机比较和推荐系统,通过MCP增强智能提供个性化建议。

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文档知识stdio

该项目构建了一个成本敏感的决策系统,用于自动化收据提取流程,利用模型不确定性和一致性信号来决定何时接受输出或触发验证。

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python src/train_sroie_vlm.py --model-type logistic

AI代理未说明

一个全面的LangGraph学习资源库,涵盖代理工作流、状态图、持久化、内存管理、工具调用、MCP和LangSmith跟踪等功能,提供AI代理、多步推理、人机交互的实践示例,以及构建可靠LLM系统的生产就绪模式。

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文档知识未说明

Model Context Protocol (MCP) 是一个用于AI模型与外部系统和数据源集成的标准化协议,提供安全、结构化的数据访问和工具交互。

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文档知识未说明

Google ADK(代理开发工具包)用于创建代理和MCP工具,帮助用户记忆、搜索和总结信息,并通过MCP服务器访问Gmail获取工作申请状态。

工具数量

2

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文档知识stdio

基于FastAPI的模型上下文协议(MCP)服务器,可将简单文本上下文增强为详细的提示,并提供缓存功能。

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pip install -r requirements.txt

开发工具stdio

一个基于Smithery CLI构建的MCP服务器,用于开发和部署服务器功能。

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uv run dev

文档知识未说明

一个用于汽车数据分析的Python库,支持CSV文件解析、多变量绘图、数组操作、统计分析和时间单位转换。

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AI代理未说明

一个结合AI代理、Neo4j图数据库和MCP工具箱的多代理研究系统,采用清洁架构和设计模式,易于扩展和修改。

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文档知识stdio

集成铁电模拟与真实AFM实验数据分析的模型上下文协议服务器,用于材料科学领域的实时数据匹配和仿真验证。

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13

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pip install mcp ferrosim git+https://github.com/ramav87/FerroSim.git@rama-dev

AI代理stdio

一个使用Google的Agent Development Kit (ADK)和Gemini API构建的健康资源问答助手,通过搜索FAQ知识库回答与健康相关的问题。

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pip install -q google-adk google-genai mcp

AI代理stdio

JHE Notebook是一个通过模型上下文协议(MCP)连接Jupyter笔记本与JupyterHealth Exchange服务器的工具,利用NRP托管的Qwen3模型实现基于LLM的健康数据查询。

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python3 --version # Should be 3.10 or higher

文档知识stdio

CareerCraft是一个基于上下文感知的求职自动化代理,利用LangChain和模型上下文协议(MCP)智能匹配简历与职位描述并生成个性化求职信。

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python launch.py

文档知识stdio

CareerCraft是一个基于LangChain和MCP协议的智能工作申请自动化代理,能够匹配简历与职位描述并生成个性化求职信。

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python launch.py

AI代理stdio

一个基于LangGraph的AI代理,能够分析GitHub仓库、研究问题、回答代码相关问题并提供修复建议。

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pip install -r requirements.txt

数据服务stdio

一个使用LangGraph和MCP服务器与PostgreSQL数据库交互的聊天机器人,通过自然语言查询数据库并提供智能响应。

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python -m venv venv

文档知识未说明

LangChain基础课程提供LangChain v1.0的核心模块学习,包括代理创建、高级代理和生产就绪代理,适用于开发者学习和应用LangChain技术。

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文档知识stdio

一个本地MCP演示服务器(餐厅工具)及展示如何使用Toolbox和LangChain OpenAI调用工具的笔记本。

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python server.py

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