发现 MCP 服务

一个功能强大且灵活的 MCP 服务器，支持 Podman 和 Docker 容器运行时。可以通过 npx 运行，或下载最新版本的二进制文件。

用于远程 pexpect 会话控制的 MCP 服务器，支持 AI 助手执行带有 pexpect 功能的 Python 代码，以实现交互式调试会话。需要 Python 版本 ≥ 3.12.1，以及 Python 包 pexpect ≥ 4.9.0 和 mcp ≥ 1.13.0。

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MCPunk 让您通过对话探索和理解代码库，将文件拆分为逻辑块，并提供搜索和查询这些块的工具，无需使用嵌入（embeddings）或复杂配置。它需要 Python 3.11 或更高版本，并作为一个 Python 包安装，包含 'mcpunk' 命令行脚本。

Metis 是一个先进的 AI 代理平台，配备智能 MCP 路由器，能够使用 LRU 缓存系统动态管理超过 1,000 个 MCP 服务器。它包含一个模块化的基于 Web 的 MCP 客户端。需要在 'server/mcp-registry.json' 中配置外部 MCP 服务器，并在 'server/.env' 和 'client/backend/.env' 中设置环境变量。

一个 MCP 服务器，用于链接调用其他 MCP 工具，通过顺序执行工具并传递结果，减少令牌（Token）使用。需要 Node.js（版本 16 或更高）和 npm 进行安装和运行。

用于浏览器的MCP服务器，支持AI代理通过自然语言控制网页浏览器。需要设置环境变量以配置API密钥和Chrome浏览器。

一个用于 Umbraco CMS 的 MCP（模型上下文协议）服务器，提供对 Umbraco 管理 API 关键部分的访问，用于后台管理任务。需要配置环境变量以设置 API 用户凭据和基础 URL。

JavaSinkTracer 是一款基于函数级污点分析的 Java 源代码漏洞审计工具。它通过模型上下文协议（MCP）提供安全性分析功能。需要配置位于 Rules/rules.json 的外部规则文件，可以通过环境变量或直接编辑文件进行自定义。

Model Context Protocol (MCP) 服务器，用于 Justfile 集成。提供与 Just 命令运行器的无缝集成，使 AI 助手能够通过 MCP 协议发现、执行和内部检查 Justfile 配方。

一种 MCP 服务器实现，提供通过向量搜索检索和处理文档的工具，使 AI 助手能够用相关文档上下文增强其回答。支持通过环境变量配置嵌入提供商和向量数据库的 URL。

Caura（前身为 MemClaw）是一个开源的共享治理内存层，面向多租户、多智能体的 AI 车队。它支持智能体存储、检索和组合知识，配备语义搜索与治理功能。环境变量用于配置 AI 提供商密钥和嵌入选项，例如 OPENAI_API_KEY 用于 OpenAI 嵌入。该服务器需要外部数据存储，如 Postgres、Redis 和 pgvector，通常通过 Docker Compose 进行设置。

一个模型上下文协议（MCP）服务器，提供与 OpenRouter.ai 多样化模型生态系统的无缝集成。需要通过环境变量 OPENROUTER_API_KEY 设置 OpenRouter API 密钥。可选环境变量允许配置默认模型、Token 限制、提供者过滤、排序和备用行为。

这是一个用于 Axiom 的 Model Context Protocol（MCP）服务器实现，允许 AI 代理使用 Axiom Processing Language（APL）查询您的数据。配置可以通过环境变量或配置文件（例如 config.txt）进行设置。

MCP Swagger 服务器是一个面向生产环境的单体仓库解决方案，能够将 OpenAPI/Swagger 规范转换为模型上下文协议（MCP）格式。它包括现代化的网页界面、企业级后端服务和智能构建系统。需要克隆仓库并通过 pnpm 安装依赖。

一个命令行工具，帮助您快速开始使用 FastMCP 构建自己的 MCP（模型上下文协议）服务器。支持 stdio 和 HTTP 传输方式。可以通过 PORT 环境变量配置 HTTP 端口。

ADB Friend 是一个用于管理 Android 设备的轻量级 CLI 工具，主要面向开发者。自版本 1.4.0 起，它包含了模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）服务器。MCP 服务器需要设置 ANDROID_HOME 环境变量以实现自动启动 adb 服务器；否则，必须手动启动 adb 服务器。

一款专业的基于人工智能（AI）的图表和原型绘制 MCP 服务器，集成了多种大型语言模型（如智谱AI、OpenAI 和 Gemini）。它可以根据自然语言描述生成各种风格的 draw.io 格式图表和 HTML 交互式产品原型。需要通过环境变量或 .env 文件配置外部 API 密钥。

Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，用于Autodesk Maya，支持AI助手客户端（如Claude Desktop）通过自然语言控制Maya。需要Python 3.10+和通过requirements.txt安装依赖的虚拟环境。无需在Maya内部安装。配置MCP客户端时，需提供Python可执行文件和服务器脚本的完整路径。

Velociraptor MCP 是一个概念验证的模型上下文协议（Model Context Protocol）桥接，用于向 MCP 客户端暴露大型语言模型（LLMs）。需要一个外部的 Velociraptor API 配置文件（例如 api_client.yaml），通过环境变量或本地路径进行配置以实现 API 访问。

一个模型上下文协议（MCP）服务器，允许类似Claude的AI助手与您的Airtable数据库进行交互。通过安全的标准接口，使用自然语言查询、创建、更新和删除记录。需要环境变量AIRTABLE_TOKEN和AIRTABLE_BASE_ID进行身份验证和基础配置。

一个 MCP 服务器，充当与多个 OpenAI 兼容的大型语言模型（LLMs）之间的桥梁，实现与 AI 的橡皮鸭调试。支持通过环境变量或位于 config/config.json 的 JSON 配置文件进行配置。

一个使用 Osmosis-Apply-1.7B 模型进行代码合并的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。需要安装并运行 Ollama，并通过命令 'ollama pull Osmosis/Osmosis-Apply-1.7B' 拉取该模型。

用于模型上下文协议（Model Context Protocol）的远程代理，允许仅本地的客户端通过 OAuth 连接到远程服务器。无需外部数据文件。