发现 MCP 服务

Magic: The Gathering MCP 服务器，支持卡牌搜索、牌组分析和格式情报。将卡牌数据和规则数据本地下载到 SQLite 中，以实现快速离线查询；数据存储在 ~/.mtg-oracle/，首次运行时自动更新。

THRYX 是一个基于 Base 的自给自足的代币生态系统，配备了通过 npm 包 @thryx/mcp-server 提供的 16 种 AI 代理工具的 MCP 服务器。该服务器可以在克隆仓库并安装依赖后本地运行。MCP 服务器不需要外部数据文件。

godot-mcp-pilot MCP 服务器是一个用于 AI 驱动的 Godot 游戏开发的全面平台。您可以： - **项目管理**：发现项目、检索元数据，以及管理项目设置，如主场景、自动加载项和输入操作 - **编辑器与运行时控制**：启动 Godot 编辑器、以调试模式运行项目、停止运行中的项目，以及访问控制台输出 - **场景与节点编辑**：列出、读取、创建、修改、添加、删除、复制和移动场景节点及其属性 - **脚本处理**：列出、读取、创建、修改、分析和管理 GDScript 文件、函数、信号和变量 - **资源管理**：列出资源、检索详细资源信息，以及处理资源 UID - **资源与资产操作**：加载纹理、重新导入资源以刷新 UID，以及管理项目资源 - **场景与脚本集成**：将脚本附加到节点、实例化场景，以及以编程方式修改场景结构

一个 MCP 服务器，允许 AI 在本地安全地探索您的 Roblox 游戏结构、读取/编辑脚本，并进行批量修改。需要从 https://github.com/boshyxd/robloxstudio-mcp/releases 安装 Roblox Studio 插件，并在体验设置 > 安全中启用“允许 HTTP 请求”。

用于 kinozal.tv 种子追踪器的 MCP 服务器。需要环境变量 KINOZAL_USERNAME 和 KINOZAL_PASSWORD 以进行授权的种子文件下载。

这是第一个用于横向思维谜题（Turtle Soup / Um Kame Suppe）的模型上下文协议（MCP）服务器。可以测试您的推理能力对抗严格的人工智能主机。需要 Node.js 18 及以上版本运行时。支持通过环境变量配置外部 API 端点和验证信息。

cricketstudio-mcp 服务器是一个全面的平台，提供 IPL 2026、IPL 历史赛季和 Major League Cricket（MLC）数据的访问。您可以： - **数据概述与基础**：检索数据集覆盖范围、语料库数量、URL 和许可信息，以便为后续查询提供基础。 - **球员和团队信息**：搜索球员和团队，访问详细资料，并比较多个球员或团队的各种指标。 - **比赛和赛程详情**：列出赛程，获取比赛比分、赛后总结和 IPL 及 MLC 比赛的实时比赛状态。 - **统计数据与排行榜**：访问赛季排行榜、跨赛程趋势，以及性能的原子声明（atomic claims）。 - **对决与合作关系**：分析球员的对决记录和合作关系。 - **历史与场地数据**：探索场地元数据、比赛历史，以及场地相关的洞察。 - **MLC 覆盖内容**：检索 MLC 赛季总结、球队资料、比赛详情和排行榜信息。 - **原子声明与趋势**：筛选并探索 IPL 和 MLC 数据集中的原子声明和趋势，以进行深入分析。

VirtualBox MCP 服务器，用于 Claude - 视觉循环（vision-loop）+ 基于文本的虚拟机控制。需要 VirtualBox 7.x 和 Node.js 18+。通过环境变量或配置提供您自己的操作系统安装 ISO 镜像。

Bring your D&D Beyond account into Claude: read character sheets, campaigns, and party rosters; search spells, monsters, items, races, classes, feats, and rules; read owned sourcebooks; and rate encounter difficulty or roll treasure. Logs in once through a browser, then works from saved session cookies. Falls back to the Open5e SRD when D&D Beyond is unavailable.

将全功能增强现实（AR）工作室嵌入任何网页：通过摄像头在真实空间中放置任意数量的3D模型，从文本提示生成新模型，进行布局，分享场景链接或二维码，并在实时共享房间中共同构建。支持WebXR + Quick Look + Scene Viewer，内置免费CC0模型库和免密文本转3D功能，以及MCP服务器，方便代理也能组合AR场景。

Query all 78 tarot card meanings, draw cards, create three-card spreads, and answer yes-or-no questions through MCP using Deckaura's structured dataset.

通过自然语言使用模型上下文协议（MCP）控制虚幻引擎 5.5 及以上版本。利用 AI 驱动的命令构建复杂的 3D 场景、物理模拟和建筑结构。需要虚幻引擎 5.5+ 和 Python 3.12+。通过在 Python 目录中运行脚本 'unreal_mcp_server_advanced.py' 启动服务器。

用于控制带有 AI 集成的 Minecraft 机器人的 MCP 服务器。需要连接到一台 Minecraft 服务器（Java 版）。支持通过环境变量或命令行参数配置主机和端口。

用于与 Godot 游戏引擎接口的 MCP 服务器。提供启动编辑器、运行项目和捕获调试输出的工具。需要在系统中安装 Godot 引擎，路径可通过环境变量 GODOT_PATH 进行配置。

MCP Unity 是一种基于 Unity 编辑器的 Model Context Protocol 实现，允许 AI 助手通过 Node.js 服务器桥接与您的 Unity 项目进行交互。运行该插件需要 Unity 2022.3 及以上版本和 Node.js 18 及以上版本。

非官方的 Unreal Engine 插件，实现了机器控制协议（MCP）服务器，用于通过 AI 工具远程控制 Unreal Engine。需要 Unreal Engine 5.5 版本和 C++ 开发环境。客户端脚本需要 Python 3.7 及以上版本。该插件安装在 Unreal 项目的 Plugins 目录中。

一个将模型控制协议（MCP）与虚幻引擎（Unreal Engine）5.5+ 集成的插件，支持多种大型语言模型（LLM）/生成式人工智能（GenAI）模型，用于游戏开发。需要设置环境变量（如 PS_OPENAIAPIKEY）以访问外部人工智能服务。

MemoryMesh 是一个为 AI 模型设计的知识图谱服务器，专注于基于文本的角色扮演游戏（RPG）和互动叙事。它默认将结构化的记忆存储在 dist/data/memory.json 的 JSON 文件中，并使用位于 dist/data/schemas 的架构文件进行配置，配置在内部完成。

通过模型上下文协议（Model Context Protocol）实现与 Blender 的集成，支持基于文本和图像的编辑功能。需要配备提供的 addon.py 的 Blender 版本，此外可选使用 CSM.ai 的 3D 资产会话以增强 3D 模型的检索能力。

一种用于Minecraft的模型上下文协议（MCP）集成，允许AI助手与Minecraft服务器交互。需要通过--server-jar参数或JSON配置文件配置的外部Minecraft服务器jar文件。

这是一个由大型语言模型（LLMs）和 Mineflayer API 驱动的 Minecraft 机器人。该机器人使用模型上下文协议（MCP）实现，让 Claude 和其他支持的模型能够控制 Minecraft 角色。需要运行中的 Minecraft 游戏（已在 Minecraft 1.21.4 Java 版测试）和 Claude Desktop。配置涉及编辑 claude_desktop_config.json 文件以指定连接参数。

此插件用于管理和扩展 MCP（模型上下文协议）服务器的功能，支持插件加载、配置和通信。确保服务器与客户端之间的兼容性和扩展性。

Chess.com 的 MCP 服务器，提供访问玩家数据、对局记录和公共信息的标准化 MCP 接口。无需认证。支持 Docker 容器化和使用 UV 工具直接运行。

Model Context Protocol (MCP) 的参考实现，支持通过插件在 Roblox Studio 与 Claude Desktop 或 Cursor 之间进行通信。支持通过发布二进制文件、手动配置或从源代码构建进行设置。无需外部数据文件。