发现 MCP 服务

Neon MCP Server 是一个开源工具，允许您使用自然语言与 Neon Postgres 数据库进行交互。它充当自然语言请求与 Neon API 之间的桥梁，支持项目、分支、查询和迁移的管理。使用本地服务器时需要提供 Neon API 密钥，可通过命令行参数或环境变量进行配置。

一个模型上下文协议（MCP）服务器，提供类似剪贴板的操作功能，支持AI辅助编码代理，包括剪切、复制、粘贴、撤销、会话管理和加密剪贴板存储。

一个用于 iTerm2 终端集成的 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现。该服务器允许 AI 助手通过 Model Context Protocol 与 iTerm2 终端进行交互。

用于运行 Postman 集合的 MCP 服务器，采用 Newman。支持环境变量和迭代数据，输出 JSON 格式，便于集成。

一个智能的端到端测试框架，结合了 AI 和 Playwright MCP，提供易于访问、高效且以自然语言驱动的测试自动化。

一个用于通过 .soloflow/ 目录管理项目文档的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。支持列表、读取、更新和初始化操作，具备安全隔离和 Markdown 格式支持。

Octocode MCP Server 是一个以研究为驱动的开发环境，连接您的 AI 助手与代码仓库及本地工具。您可以： - **代码搜索与探索**：使用高级搜索、文件内容检索和仓库结构可视化，搜索 GitHub、GitLab、Bitbucket 以及本地文件中的代码模式、函数、类和符号。 - **仓库与包管理**：按主题、所有者或关键词发现仓库；探索 npm、PyPI 和其他生态系统的包源；并检查依赖关系和仓库结构。 - **研究与规划**：对代码、错误、功能或大型重构进行研究；利用研究工具制定开发任务计划；全面审查拉取请求。 - **本地文件系统操作**：调查本地文件和目录，通过元数据查找文件，读取文件内容，并导航代码库进行详细分析。 - **基于 LLM 的项目脚手架**：生成具有架构指导的新项目，利用研究工具实现最佳实践和功能实现。

一个功能强大的 MCP 服务器，提供跨多个图标库的统一搜索，支持模糊搜索、智能缓存和过滤。可通过环境变量配置，如 CACHE_TTL、CACHE_MAX_SIZE、DEFAULT_SEARCH_LIMIT、FUZZY_THRESHOLD、LOG_LEVEL 和 NODE_ENV。

用于Claude和Gemini协作的MCP服务器——咨询Gemini AI并协作进行代码开发。需要通过环境变量GEMINI_API_KEY配置的Gemini API密钥。

独立的 MCP 服务器，用于 REST API 测试与管理。支持通过环境变量进行配置，例如 COLLECTIONS_PATH 用于存储请求集合，POSTMANCER_ENCRYPTION_KEY 用于加密凭据和令牌。

Headless MCP客户端，用于自动化测试。支持通过JSON文件（例如mcp.config.json）和YAML格式的测试文件进行配置。

Universal MCP Server for Manus AI 使您能够创建 AI 任务、管理 Webhook 以及将 Manus 工作流程集成到任何支持 MCP 的客户端中。需要设置环境变量 MANUS_MCP_API_KEY 以访问 API。

Janus 是一个智能的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，用于探索 OpenAPI 规范。它通过基于会话的查询和选择性数据检索，提供令牌优化的 API 文档访问。不需要外部数据文件；会话会自动保存在 ~/.janus-mcp/sessions.json 中。

一个智能的 MCP 服务器，用于通过结构化的需求、设计和实现文档工作流程管理软件项目规范。

一个提供 PostgreSQL 数据库访问和操作的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。支持通过环境变量或工作目录中的 config.json 文件进行配置。

一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，允许 Claude 与 Railway 托管平台进行交互。通过对话式 AI 管理您的 Railway 项目、部署、服务和环境变量。需要 RAILWAY_API_TOKEN 环境变量进行身份验证。

用于Figma到Flutter转换的MCP服务器。需要通过命令行或环境变量提供Figma API密钥（访问令牌）。

一个用于无障碍检查和规则验证的 MCP 服务器。需要包含在包中的规则配置文件 'rules.json'。

一个模型上下文协议（MCP）服务器，提供结构化的项目规范管理功能，支持通过规范驱动的开发流程为AI编辑器提供支持。

该服务器通过支持多种存储后端（推荐使用 PostgreSQL，默认使用 SQLite）构建了一个知识图谱，允许在 Claude 中实现持久化知识存储。支持环境变量配置数据库连接和存储路径，确保数据的安全与高效管理。

通过模型上下文协议（MCP）连接 GitHub 与 Claude 的指南，实现通过对话式 AI 管理仓库和问题。需要配置环境变量 GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN 以获取 GitHub 个人访问令牌。

MCP Server 使对话式人工智能（AI）与 Pega Infinity 应用程序集成。连接生成式AI（GenAI）代理、集成开发环境（IDEs）和AI助手到 Pega DX API，实现自然语言的案件管理、工作流自动化和业务流程操作。需要通过环境变量进行外部配置，以连接 Pega Infinity 并提供 OAuth 2.1 凭据。

Octopus MCP Server 为您的 AI 助手提供强大的工具，允许其检查、查询和诊断您的 Octopus 实例中的问题。需要通过 HTTPS 访问的可用 Octopus Deploy 实例，以及通过环境变量或命令行参数提供的 API 密钥。

MCP-Use 是一个开源库，旨在连接任何大型语言模型（LLM）与任何 MCP 服务器，并构建具有工具访问能力的自定义 MCP 代理。它支持通过 npx 命令和 Python 包安装来运行 MCP 服务器。可以使用环境变量配置 LLM 提供商的 API 密钥。