发现 MCP 服务

mcp-kubernetes 是一个模型上下文协议（MCP）服务器，能够让 AI 助手通过将自然语言请求转换为 Kubernetes 操作，与 Kubernetes 集群进行交互。需要提供 kubeconfig 文件以访问 Kubernetes 集群，文件路径通过 KUBECONFIG 环境变量进行配置。

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。

一个用于管理 Docker 的 MCP 服务器，支持自然语言操作。功能包括容器编排、运行中容器的检测与调试，以及通过 Docker 卷管理持久化数据。连接 Docker 的配置可以通过环境变量（如 DOCKER_HOST）设置，用于远程 SSH 连接。

一个提供对Airtable数据库读写访问的Model Context Protocol（MCP）服务器。该服务器使大型语言模型（LLMs）能够检查数据库架构，然后读取和写入记录。需要通过环境变量AIRTABLE_API_KEY配置的Airtable个人访问令牌。

此仓库包含关于使用 MCP 构建 AI 代理的 O'Reilly 现场培训课程的演示代码、示例和实践材料。它需要为 OpenAI、Anthropic 和 Google Cloud 提供外部 API 密钥，这些密钥必须作为环境变量进行设置。可以通过 MCP_DEMO_PATH 环境变量配置演示文件的可选自定义路径。

一个轻量级的模型上下文协议（MCP）服务器，能够让像Claude这样的AI助手检索和解析实时天气数据。需要通过环境变量WEATHER_API_KEY设置WeatherAPI（https://www.weatherapi.com/my/）提供的API密钥。

用于 Model Context Protocol（模型上下文协议）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

实现模型上下文协议（MCP）的服务器，用于与 App Store Connect API 交互。需要环境变量进行身份验证，包括 APP_STORE_CONNECT_KEY_ID、APP_STORE_CONNECT_ISSUER_ID 和 APP_STORE_CONNECT_P8_PATH，可选变量如用于销售和财务报告的 APP_STORE_CONNECT_VENDOR_NUMBER。

Kagi MCP 服务器。需要访问 Kagi 搜索 API（目前处于封闭测试阶段，邀请请联系 support@kagi.com）。配置时会使用环境变量 KAGI_API_KEY 以及可选的 KAGI_SUMMARIZER_ENGINE。

该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，确保服务器的稳定性和扩展性。

一个命令行主机应用程序，允许大型语言模型（LLMs）通过模型上下文协议（MCP）与外部工具交互。支持包括Claude 3.5 Sonnet、Ollama、Google Gemini以及与OpenAI兼容的模型在内的多种AI模型。需要Go 1.23或更高版本以及提供者的API密钥。配置文件会自动在用户主目录中创建（推荐使用~/.mcphost.yml或.mcphost.json）。

用于 Xcode 集成的 MCP 服务器，支持 AI 助手与 Xcode 项目交互。需要通过 .env 文件中的环境变量进行配置，例如 PROJECTS_BASE_DIR 用于设置项目的基础目录。

DBMCP 是一个桥接工具，连接像 Claude Desktop 这样的 MCP 客户端到您的数据库，实现自然语言查询和即时数据可视化。需要通过环境变量或配置文件配置的 JDBC 驱动程序。

用于通过 MTProto 与 Telegram 协作的 MCP 服务器。需要通过环境变量配置 Telegram API 凭据（API ID 和 API hash）。

DBX 是一个轻量级的开源数据库管理工具，支持超过 70 种数据库，体积仅 20 MB，提供桌面和 Docker 自托管选项，并内置人工智能助手。

基于 DrissionPage 和 FastMCP 的浏览器自动化 MCP 服务器，提供丰富的浏览器操作 API 以支持 AI 调用。需要外部 Chrome 浏览器（建议版本 90 及以上）。

GoAsk 是一个 MCP 服务器，通过在任务结束前强制 AI 调用 MCP，减少 Agents（如 cursor）的使用频率。它支持图像响应，无需额外的系统提示，作为一个用 Go 和 Wails 构建的单一二进制文件分发。外部二进制文件可以从 Releases 页面下载或自行从源代码构建。

这是第一个开源的 MCP 服务器，允许 AI 完全控制远程 macOS 系统。目标 Mac 必须启用屏幕共享。配置通过环境变量设置，包括 macOS 用户名、密码和主机地址。

一个用于在 Docker 容器中执行代码的安全沙箱环境。为 AI 应用提供安全且隔离的运行环境，同时通过容器化确保安全性。需要已安装并运行 Docker。

用于模型上下文协议（Model Context Protocol）的Windows控制服务器，提供对鼠标、键盘、窗口管理、屏幕捕获和剪贴板操作的编程控制。支持通过环境变量配置自动化提供程序。

基于 SSH 的 MCP 服务器，允许通过 MCP 协议远程执行 SSH 命令。支持安全的 SSH 连接、命令安全控制、文件传输和凭据隔离。可以直接使用 NPX 运行，无需全局安装。

用于与 Linear 的 API 交互的 MCP 服务器。需要在 .env 文件中通过 LINEAR_API_KEY 环境变量配置个人 API 密钥。

基于 mcp-go 框架构建的 Go 服务，能够根据 JSON 配置动态生成 ECharts 图表页面。配置方式灵活，可通过环境变量或 .env 文件设置，包括 PORT、PUBLIC_URL、LOG_LEVEL 和 STATIC_DIR。

支持 MacOS、Windows、Linux、iOS、Android 和 Web 的跨平台 AI 聊天客户端。需要外部数据文件，例如 chatmcp.db（聊天记录）、config.json（设置）以及存储在各平台特定目录中的 MCP 服务器配置。