发现 MCP 服务

通过 MCP 标准输入输出（stdio）传输提供两个工具：ssh_test_connection（测试与配置的主机的连接性并返回主机名）和 ssh_run（远程执行命令并返回标准输出、标准错误和退出码）。需要在 MCP 服务器配置 JSON 中设置环境变量 SSH_HOST、SSH_PORT（可选，默认为 22）、SSH_USERNAME 和 SSH_PASSWORD。

一个全面的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，支持 Starknet 区块链。为 AI 代理提供与 Starknet 网络交互、查询区块链数据、管理钱包以及与智能合约交互的能力。基本操作不需要外部数据文件。

基于 MCP（模型上下文协议）的 AI 基础设施开发规范治理工具。它通过 AI 驱动的智能规范管理，帮助团队降低返工成本、提升代码一致性，并缩短入门时间。需要在本地的 "spec" 目录中存放规范，该目录会在项目根目录自动创建。

一个支持生成ArchiMate 3.2企业架构图的Model Context Protocol（MCP）服务器。该服务器允许AI助手（如Claude）通过自然语言交互创建、验证和可视化ArchiMate模型。

用于 Azure DevOps Wiki API 集成的 MCP 服务器，使 AI 应用能够与 Azure DevOps 的 wiki 交互，支持内容搜索、页面管理和层级导航。配置需要环境变量，例如 AZURE_DEVOPS_URL、AZURE_DEVOPS_PROJECT、AZURE_DEVOPS_PAT 和 AZURE_DEVOPS_ORGANIZATION。

一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，通过一组用于管理项目、工作项和团队的工具提供与 Azure DevOps 的集成。需要环境变量 AZURE_ORG_URL 和 AZURE_PERSONAL_ACCESS_TOKEN 来配置对 Azure DevOps 的访问。

Apple RAG MCP provides a semantic, keyword, and hybrid search tool for Apple developer documentation, including 370,000+ docs and 1,300+ WWDC transcripts. It supports secure MCP authentication and real-time updates. No external data files are required to be configured by the user.

该 MCP 服务器通过 CDP（Chrome DevTools Protocol）为 AI 提供对实时 Chrome 浏览器的全面控制。包含 89 种浏览器工具和框架感知智能，能够捕获静态爬虫无法看到的内容。需要安装可在 https://crawlio.app/agent 获取的 Chrome 扩展程序。

面向生产环境的 MCP 服务器，旨在通过支持多家 AI 提供商（包括 Anthropic Claude、OpenAI、Azure OpenAI、Google Gemini 和 Perplexity）增强编码提示。配置需要环境变量设置 API 密钥和传输参数。

用于 RollDev 和 Magento 2 开发流程的 MCP 服务器，支持项目初始化。需要在系统中预先安装 RollDev 和 Docker。

Recursive Flow 是一款强大的 MCP 服务器，能够帮助 AI 代理将复杂任务拆解为可管理的步骤，并系统性地执行。它旨在自动化与 Claude Desktop 及其他兼容 MCP 的 AI 助手的多步骤工作流程。使用前需在 Claude Desktop 的配置文件（如 claude_desktop_config.json）中配置 MCP 服务器路径。

一个用于MultiversX区块链的MCP（Model Context Protocol）服务器，提供钱包创建、余额查询、代币发送和发行等功能。需要通过环境变量MVX_WALLET配置PEM钱包文件路径。

用于NotebookLM API的MCP服务器，支持会话和类人行为。无需外部数据文件。

一个允许 AI 助手通过浏览器扩展控制真实 Chrome 浏览器的 MCP 服务器。使用您的真实浏览器配置文件，保留所有已登录会话、Cookies 和扩展程序。需要安装位于 'extension' 文件夹中的 Chrome 扩展或通过 Chrome 网上应用店（即将推出）。

Nativelink 云的 MCP 服务器，提供优化的 Bazel 配置、构建性能分析和部署配置生成。需要通过环境变量（如 NATIVELINK_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY 和 GEMINI_API_KEY）配置的外部 API 密钥。

基于 TypeScript 的 MCP 服务器，利用 AI 嵌入技术提供文档管理和语义搜索功能。数据以 JSON 格式本地存储。支持通过环境变量（如 MCP_DATA_DIR）配置数据存储路径。

一个用于 Ed-Fi 数据标准的 MCP 服务器，帮助开发者构建与 Ed-Fi API 交互的客户端应用程序，通过 AI 助手实现。支持通过环境变量 ED_FI_CUSTOM_BASE_URL 配置自定义 Ed-Fi API 基础 URL，以及 ED_FI_CACHE_DIR 用于本地 OpenAPI 规范缓存目录。

一个用于 SourceSync.ai API 的 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现。需要环境变量设置 API 密钥，此外还可配置命名空间（namespace）和租户（tenant）ID。

用于连接 Skippr 产品评论洞察与 AI 编码代理的 MCP 服务器。通过 WebSocket 接收来自 Skippr 浏览器扩展的 Issue，并将其以 Markdown 文件的形式存储在本地的 .skippr 目录中。WebSocket 端口可通过环境变量 WS_PORT 进行配置（默认值为 4040）。

用于将 Agent Mindshare 与 AI 助手（如 Claude）集成的远程 MCP（模型上下文协议）服务器。需要在 Agent Mindshare 仪表盘（https://agentmindshare.com/dashboard/settings）创建的 API 密钥。

基于人工智能的合规扫描 MCP 服务器，支持对 AI 编码助手进行实时安全扫描。需要单独运行的 AIVory Python 后端（参见后端设置）以及通过环境变量 AIVORY_API_KEY 配置的 API 令牌。

这是最全面的 MCP 服务器，用于代码库智能分析。Drift 扫描您的代码库，学习您的编码模式，并为 AI 代理提供深度理解您的规范的能力。无需配置外部数据文件，全部通过环境变量实现。

Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，适用于 Selenium WebDriver，支持通过标准化的 MCP 客户端实现浏览器自动化。

GitMCP 是一个免费、开源的远程 Model Context Protocol (MCP) 服务器，能够将任何 GitHub 项目转换为文档中心，帮助 AI 工具访问最新的文档和代码以减少幻觉。它在云端运行，无需任何配置。