DevContext是一个为开发者设计的项目中心化AI上下文系统,提供持续的项目感知、智能代码连接和自适应学习功能,适用于AI辅助开发工作流。
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DevContext是一个为开发者设计的项目中心化AI上下文系统,提供持续的项目感知、智能代码连接和自适应学习功能,适用于AI辅助开发工作流。
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一个基于Contextual AI的模型上下文协议(MCP)服务器,提供检索增强生成(RAG)能力,支持与多种MCP客户端集成,适用于技术文档查询和智能检索场景。
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python -m venv .venv
一个生产就绪的模型上下文协议(MCP)服务器,集成POE API与Warp.dev终端,提供AI驱动的终端辅助功能,包括上下文感知工具、自动化工作流和实时流媒体能力。
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python3 -m venv venv
doc-bot是一个增强AI编码助手能力的智能文档管理服务器,通过智能搜索和上下文文档提供项目特定知识。
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用于创建和管理Hellō应用程序的上下文感知协议服务器,支持多传输方式和内置分析功能。
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ClarifyPrompt MCP 是一款上下文感知的提示词优化编译器,能够将模糊的提示词转换为针对58+个AI平台优化的提示词,适用于创意媒体、代码生成、文档编写等多种场景。
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docker run -e LLM_API_URL=http://host.docker.internal:11434/v1 -e LLM_MODEL=qwen2.5:7b clari...
MCP (Model Context Protocol) server designed to manage and provide contextual rules for AI agents
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pip install -r requirements.txt
一个基于Node.js和OpenAI API的上下文感知故事生成服务器,帮助用户动态生成和修改故事内容。
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@smithery/cli
一个为Gmail和Google Calendar提供智能、上下文感知交互的模型上下文协议(MCP)服务器,集成于Claude Desktop中。
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npx -y @smithery/cli install @bastienchabal/gmail-mcp --client claude
Model Context Protocol (MCP) 服务器是一个上下文感知的中间件,用于拦截用户查询、分析意图并从多个生产力系统(如Google Calendar、GitHub、Slack和JIRA)获取上下文,组装成结构化上下文包,并将其与原始提示一起传递给Gemini AI模型以生成高度相关的响应。
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python3 -m venv .venv
spring ai example. mcp server, agentic ai.
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全面解析Klaudium (Memory)MCP Server的核心功能、安装配置和实用案例。作为顶级Model Context Protocol服务器,Klaudium (Memory)能让AI助手访问实时数据、执行操作,为您提供更智能的工作体验和自动化解决方案。
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npm install mcp-klaudium\"
全面解析MCP RAGMCP Server的核心功能、安装配置和实用案例。作为顶级Model Context Protocol服务器,MCP RAG能让AI助手访问实时数据、执行操作,为您提供更智能的工作体验和自动化解决方案。
一个为AI代理提供无缝搜索、推荐和交付Unsplash专业库存照片的智能服务器,具有上下文感知和自动归属管理功能。
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npx @smithery/cli install @drumnation/unsplash-smart-mcp-server --client cursor --key your_a...
myBrAIn是一个MCP服务器,为语言模型提供持久化和上下文感知的记忆功能,帮助AI在开发环境中记住项目规则、架构决策和技术见解。
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一个用于OmniFocus的模型上下文协议服务器,通过自然语言查询任务、项目和标签,提升任务管理效率。
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一个通过MCP协议实现语言模型与Emacs交互的服务,支持执行Lisp表达式、获取窗口文本和上下文信息。
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@vendure/mcp-server@latest
一个独立的模型上下文协议(MCP)服务器,用于以编程方式与本地Vendure项目的CLI命令进行上下文感知交互。
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npx @vendure/mcp-server@latest --transport http --projectPath .
AGI MCP Server是一个为AI系统提供持久记忆能力的模型上下文协议服务器,支持多种记忆类型和高级记忆管理功能,适用于需要连续性和上下文感知的AI应用。
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该框架通过共享上下文存储实现多智能体自主协调,减少LLM工作负载,提高延迟和任务完成度。
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python mcp_client.py