发现 MCP 服务

APISIX MCP 服务器将大型语言模型（Large Language Models）与 APISIX 管理 API（Admin API）连接起来，实现基于自然语言的资源管理交互。需要配置环境变量以连接到 APISIX 服务器和管理 API。

实现模型上下文协议（MCP）的Node.js服务器，用于Discourse搜索操作。

一个 MCP 服务器，通过连接 Currents 向 AI 代理提供测试结果上下文信息。需要通过环境变量 CURRENTS_API_KEY 配置 Currents API 密钥。

用于生成不同算法（包括 UUID、CUID2、Nanoid 和 ULID）的 ID 的 MCP 服务器。无需外部数据文件。

一个 MCP 服务器，能够让 AI 助手从 npm 注册表中获取关于 npm 包的详细信息，包括 README 内容、包元数据和搜索功能。

基于人工智能的日志访问工具，通过模型控制协议（MCP）向AI助手/编辑器暴露应用程序日志。支持结构化的JSON日志，能够实现即时的日志分析、过滤和解释。配置文件 .cursor/mcp.json 可自动创建，也可手动设置以指定日志服务器连接信息。

Capacities MCP Plus 服务器是一套用于管理和交互 Capacities 空间及内容的工具集。您可以： - **空间管理**：列出所有个人空间，获取特定空间的详细信息，包括结构和集合 - **内容搜索与检索**：在空间中搜索，并通过ID访问对象的完整内容，提供备用机制以获得全面结果 - **内容保存与组织**：保存网页链接，结构化每日笔记，并生成格式化的Markdown文件，用于跟踪Capacities中的求职申请 - **内容结构化提示**：创建每日总结、研究笔记、会议记录和求职申请条目，专为Capacities集成定制

Freelo MCP Server 是一个全面的 API 服务器，支持与 Freelo 项目管理工具的交互。功能包括： - **项目管理**：创建、检索、详细信息、归档、激活和删除项目，包括管理项目模板和共享/邀请项目 - **任务处理**：跨项目和任务列表获取、创建、更新、删除、完成、激活、移动和详细信息；管理子任务、分配工人、设置时间估算以及处理任务描述 - **任务组织**：管理任务列表、从模板创建、检索详细信息和分配工人；将任务组织到阶段或类别中 - **沟通与协作**：创建、编辑和检索评论；管理文档笔记；处理标签/标签分类；置顶和取消置顶项目以优先处理 - **文件与文档管理**：上传、下载和浏览与任务或项目相关的文件和附件 - **用户与团队管理**：获取用户列表、管理项目工人、邀请或移除团队成员，以及处理离开状态 - **时间追踪与报告**：开始、停止和编辑实时时间追踪；创建、更新、删除工作报告；检索工作日志和生成工时表 - **自定义字段与标签**：创建、重命名、删除和恢复自定义字段；设置或移除自定义字段值；管理标签选项并为任务分配标签 - **财务与发票**：访问已开具的发票、查看发票详情、下载发票报告以及标记发票为已发送 - **通知与活动**：检索通知、标记已读/未读，以及获取活动日志以供审计 - **搜索与筛选**：使用高级筛选、自定义保存筛选和基于 Elasticsearch 的全文搜索，覆盖任务、评论、文件和项目 - **项目优先级与状态**：管理置顶项目、检索任务状态，以及有效组织工作流程

Feishu/Lark 官方 OpenAPI MCP 工具，用于将 AI 代理连接到 Feishu/Lark 平台 API，实现文档处理、会话管理和日程安排等自动化场景。

用于 Satori 语法生成的 MCP 服务器（支持 140 字符的 X（前 Twitter）帖子）。需要使用 npm 构建项目以生成用于执行的 dist/index.js 文件。

一个支持大语言模型（Large Language Models）存储和检索持久记忆的模型上下文协议（MCP）服务器，具有智能搜索功能。需要运行Memory Bank API服务器，可通过环境变量MEMBANK_API_URL进行配置，亦可选择性设置MEMBANK_API_KEY。

Feishu/Lark 官方 OpenAPI MCP 工具，用于将 AI 代理与 Feishu/Lark 平台连接，实现文档处理、会话管理、日程安排等自动化场景。

用于架构和系统设计的MCP服务器。所有数据本地存储在~/.mcp-architector中，以保障隐私和保密性。

OCM MCP 服务器为生成式人工智能系统提供了一个强大的网关，允许其通过模型上下文协议（MCP）与多个 Kubernetes 集群进行交互。该服务器需要安装 kubectl，并使用 KUBECONFIG 环境变量访问集群。

一个用于安装其他 MCP 服务器的 MCP 服务器。需要为 Node 和 Python 服务器分别安装 npx 和 uv。

一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，提供通过 Kysely ORM 访问 PostgreSQL 数据库的安全连接。需要配置包含 PostgreSQL 数据库凭据的 .env 文件，使用环境变量进行设置。

一个提供AI工具的Model Context Protocol（MCP）服务器，允许其通过标准化接口与DataWorks Open API进行交互。需要环境变量配置DataWorks Open API的凭证和区域信息。

一个用于 Sonatype Nexus Repository Manager 的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，支持 AI 助手通过标准化接口与 Nexus 仓库进行交互。

Bright Data 的官方 Web MCP 服务器，提供实时网页访问能力，支持大型语言模型（LLMs）和人工智能代理。需要通过环境变量 API_TOKEN 配置的 API 令牌。

用于获取 GitHub 仓库文件和目录树的 MCP 服务器。支持通过 CLI 参数或每个请求的参数进行灵活配置。

这是一个基于 TypeScript 的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，专为 Quickbase 设计，旨在与 Claude Desktop 和其他 AI 助手实现无缝集成。需要配置环境变量以访问 Quickbase API，例如 QUICKBASE_REALM_HOST、QUICKBASE_USER_TOKEN，此外还可选配置 QUICKBASE_APP_ID。

一个 MCP 服务器，能够让大型语言模型（LLMs）读取并理解本地安装的包源代码，避免 API 幻觉问题，提供对实际已安装包的直接访问。需要使用 Python 虚拟环境（venv 或 .venv）并安装相关包以进行扫描和索引。

一个 MCP 服务器，能够让 AI 助手从 PyPI 获取关于 Python 包的详细信息，包括 README 内容、包元数据和搜索功能。

一个用于Web3交互的Model Context Protocol（MCP）服务器实现，支持在EVM链上与区块链网络进行无缝交互。该服务器通过Model Context Protocol实现了与区块链网络的顺畅通信。