发现 MCP 服务

Official command-line interface for muapi.ai — generate images, videos, and audio directly from your terminal. Supports running as an MCP server via `muapi mcp serve` command. Requires an API key set via environment variable MUAPI_API_KEY or configuration.

此 MCP 服务器提供一套全面的工具，用于基于人工智能的开发工作流程，包括文件系统操作、使用 tree-sitter 进行多种编程语言的代码分析、代码执行、网页内容抓取与 HTML 转 Markdown 转换、多引擎网页搜索、代码内容搜索以及系统信息获取。旨在增强 AI 在软件开发任务中的辅助能力，提供对本地和远程资源的直接访问。

一个提供网页搜索功能的 MCP 服务器，使用 OpenAI 的 o3 模型。需要通过环境变量 OPENAI_API_KEY 设置 OpenAI API 密钥。

CLI code search tool that understands code structure and ranks results by relevance. No indexing required. Supports TUI and HTTP modes for interactive exploration. Binaries for Windows, GNU/Linux, and macOS are available from the releases page.

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。

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

一个轻量级的MCPO集成工具，用于直接从Open WebUI生成并导出真实文件（PDF、Excel、PowerPoint、ZIP等）。需要配置环境变量以设置文件导出服务器路径和URL，包括PYTHONPATH、FILE_EXPORT_BASE_URL和FILE_EXPORT_DIR。

用于与 Keboola 连接的 MCP 服务器。需要环境变量进行身份验证和配置：KBC_STORAGE_TOKEN（您的 Keboola 存储 API 令牌）、KBC_WORKSPACE_SCHEMA（您的工作空间架构），以及可选的 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS（BigQuery JSON 凭据文件路径），如果使用 BigQuery 后端的话。

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）。

用于私有 AI 代理的自托管 MCP 服务器注册表。支持通过环境变量 DATABASE_URL 配置 Postgresql 数据库连接。默认情况下，使用当前工作目录中的 SQLite 数据库。

mcp-golang 是 Model Context Protocol（模型上下文协议）在 Go 语言中的非官方实现。它允许使用最少的代码编写 MCP 服务器和客户端。无需外部数据文件。

一个模型上下文协议（MCP）服务器，通过与主要交易所的集成，提供实时和历史加密货币市场数据。需要 Python 3.9 及以上版本，以及外部 Python 包 'mcp' 和 'ccxt'。

MCPStore 是一个企业级的 MCP 工具管理库，旨在简化 AI Agent 工具集成、服务管理和系统监控，适用于生产环境中的大型语言模型（LLM）应用。它支持通过配置文件、URL 或本地命令加载外部 MCP 服务，并提供全面的 RESTful API。服务器可以通过 Python 包 'mcpstore' 启动，命令为 'mcpstore run api'。

一个 MCP 服务器，能够从分享链接下载无水印的抖音视频，提取音频，并利用 AI 语音识别将其转换为文本。需要环境变量 DOUYIN_API_KEY 作为语音识别 API 密钥。系统依赖 ffmpeg，必须已安装。

一种模型上下文协议（MCP）服务器，允许大型语言模型（LLMs）与 Python 环境交互，读取和写入文件，执行 Python 代码，以及管理开发工作流程。

智能 MCP 服务器，为 AI 助手提供强大的工具和资源，用于 Appium 移动自动化。需要通过 CAPABILITIES_CONFIG 环境变量设置外部能力配置 JSON 文件路径。

MCP 代码执行器（Code Executor）允许大规模语言模型（LLMs）在指定的 Python 环境中执行 Python 代码。需要通过环境变量进行外部配置，例如 CODE_STORAGE_DIR 用于存放代码的目录，以及 ENV_TYPE、CONDA_ENV_NAME、VENV_PATH、UV_VENV_PATH 等环境类型变量，以指定 Python 环境。

将 MCP 传输到您自己的 Cloudflare Worker。需要通过 create-cloudflare 生成的 Cloudflare Worker 项目，并配置了 workers-mcp。无需外部数据文件。

用于 VS Code 和 Cursor IDE 的 Stata MCP 扩展，提供集成功能以运行 Stata 命令、执行 .do 文件，以及通过 MCP 协议集成 AI 助手。需要在您的机器上安装 Stata 17 或更高版本。使用 UV 包管理器进行环境设置。

基于 Kotlin 的 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，旨在提供全面的任务管理，为 AI 助手提供结构化、上下文高效的方式与项目数据交互。

用于 Langfuse 提示管理的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。需要通过环境变量配置 Langfuse API 密钥，包括 LANGFUSE_PUBLIC_KEY 和 LANGFUSE_SECRET_KEY，此外可选配置 LANGFUSE_BASEURL。

该插件用于管理和配置 MCP（Model Context Protocol）服务器清单，确保模型和上下文信息的准确同步与管理。

mcptools 实现了模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）在 R 语言中的支持，使 R 能够作为 MCP 服务器和客户端运行。它允许支持 MCP 的工具，如 Claude Desktop 和 VS Code GitHub Copilot，在活动会话中运行 R 代码。无需外部数据文件。

用于土耳其法律数据库的 MCP 服务器，提供通过 FastMCP 服务器对各种土耳其法律裁决源的标准化访问。支持与 MCP 客户端（如 Claude Desktop 和 5ire）集成。需要 Python 3.11 及以上版本的运行环境。