发现 MCP 服务

Radar 是缺失的开源 Kubernetes 用户界面（UI）。它是一个无需账户、永久免费的一体化二进制程序。提供拓扑、资源、Helm、GitOps、流量、审计以及用于 AI 代理的 MCP（Model Context Protocol）上下文，支持在本地电脑或集群中使用。基本功能不需要外部数据文件。

用于 Snowflake 的 MCP 服务器，提供 Snowflake Cortex AI 功能的工具支持，包括 Cortex Search、Cortex Analyst、Cortex Complete 和 Cortex Agent（即将推出）。需要一个服务配置 YAML 文件（通过 --service-config-file 传递路径）来定义 Cortex AI 服务。

一个用于与 Tinybird Workspace 交互的 MCP 服务器，支持任何 MCP 客户端。需要通过环境变量（例如 TB_API_URL 和 TB_ADMIN_TOKEN）进行 Tinybird API URL 和管理员令牌的外部配置。

一种模型上下文协议（MCP）服务器，封装了 Cisco 的 pyATS 和 Genie 功能，用于通过 STDIO 使用 JSON-RPC 2.0 进行结构化、模型驱动的网络设备交互。需要通过环境变量 PYATS_TESTBED_PATH 配置的 pyATS 测试床 YAML 文件。

一个生产环境就绪的模型上下文协议（MCP）服务器，连接谷歌的Gemini CLI与兼容MCP的客户端，如Claude Code和Claude Desktop。需要安装并配置带有API密钥的外部Gemini CLI工具，通过环境变量或CLI配置进行设置。

由Perplexity的专业AI模型驱动的MCP服务器，提供智能搜索、推理和研究功能。需要通过环境变量PERPLEXITY_API_KEY配置的Perplexity API密钥。

CAD-MCP 是一款创新的 CAD 控制服务，允许通过自然语言指令控制 CAD 软件进行绘图操作。需要在 src/config.json 中配置外部配置文件。

QuickMCP 是一个基于 .NET 的工具包，用于从 OpenAPI、Swagger 或 Google Discovery 规范构建和提供 Model Context Protocol (MCP) 服务器。它支持通过配置文件进行服务器设置，可以通过 CLI 选项如 --config-path 指定。

一个将Claude Code与谷歌的Gemini AI配对的MCP服务器，用于互补的代码分析。需要通过GEMINI_API_KEY环境变量配置的Gemini API密钥。

MCP RAG 服务器是一个符合模型上下文协议（MCP）的 Python 服务器，提供检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）功能。它支持使用多语言版的 e5-large 嵌入模型（multilingual-e5-large）对多种文档格式（包括 Markdown、文本、PowerPoint 和 PDF）进行索引。需要配置带有 pgvector 扩展的外部 PostgreSQL 数据库，通过环境变量进行设置。

一个支持模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）的服务器，能够让大型语言模型（LLMs）与MongoDB数据库进行交互。通过环境变量MCP_MONGODB_URI和MCP_MONGODB_READONLY配置MongoDB连接URI和只读模式。

一种模型上下文协议（MCP）服务器，允许人工智能助手通过自然语言与 n8n 工作流进行交互。需要启用 API 访问的 n8n 实例，并通过环境变量（如 N8N_API_URL 和 N8N_API_KEY）进行配置。

emcee 是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，适用于具有 OpenAPI 规范的任何 Web 应用程序。它允许将 AI 模型连接到外部工具和数据服务。服务器可以通过 OpenAPI 规范的 URL 或本地文件进行配置。不需要额外的外部数据文件，除非作为命令参数或文件路径提供的 OpenAPI 规范。

用于营养文档引擎的 MCP 服务器。需要在 Claude Desktop 设置中配置环境变量，以进行仪表盘验证和文档引擎 API 连接。

一个模型上下文协议（MCP）服务器，允许像Claude这样的AI助手与您的AWS环境进行交互，实现自然语言查询和AWS资源管理。需要在~/.aws/目录中配置本地AWS凭证。

使用模型上下文协议（Model Context Protocol）在 Claude Desktop 中读写 Pinecone。需要通过环境变量或运行时参数配置 Pinecone 的 API 密钥和索引名称。

一个用 Rust 构建的命令行工具，用于协助完成与代码相关的任务。支持作为 Model Context Protocol（MCP）服务器运行。需要在 ~/.config/code-assistant/projects.json 中提供 JSON 配置文件，以在 MCP 服务器模式下添加可用项目。

一个基于 .NET 的 Microsoft SQL Server Model Context Protocol (MCP) 服务器。需要设置环境变量 MSSQL_CONNECTION_STRING 以提供 SQL Server 连接字符串。

OmniCoreAgent 是一个集成了世界一流 MCP 客户端和强大 AI 代理构建框架的全面 AI 开发平台。需要通过环境变量 LLM_API_KEY 配置的 LLM API 密钥。

MCP Git Ingest 是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，用于读取 GitHub 仓库结构和重要文件。它需要 Python 3.8 及以上版本，并依赖外部 Python 包 fastmcp、gitpython 和 uvicorn。

AKS-MCP（模型上下文协议服务器）是一种用于让AI助手与Azure Kubernetes Service（AKS）集群交互的服务器。它需要设置Azure认证环境变量（例如 AZURE_TENANT_ID、AZURE_CLIENT_ID、AZURE_CLIENT_SECRET、AZURE_SUBSCRIPTION_ID）以实现访问。

用于 Perplexity API 的 MCP 服务器，提供基于 Python 的接口，用于查询响应、维护聊天记录和管理对话。支持通过环境变量（如 PERPLEXITY_MODEL）进行模型配置，并将聊天数据存储在本地的数据库文件中，数据库路径可通过环境变量 DB_PATH 进行配置。

通过简单的 MCP 服务器接口运行 Replicate 模型。需要通过 REPLICATE_API_TOKEN 环境变量提供的 Replicate API 令牌。

一个模块化的 MCP 服务器，采用六阶段有限状态机（Finite State Machine）进行任务编排、API 集成和知识合成。无需外部 API 密钥。通过环境变量配置运行参数。