发现 MCP 服务

基于Open Strategy Partners（OSP）验证方法的技术营销内容创建、优化和产品定位的全面工具套件。该软件基于模型上下文协议（MCP），可被支持MCP的任何大型语言模型（LLM）客户端使用。

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 Chronulus AI 预测代理的 MCP 服务器。需要设置 CHRONULUS_API_KEY 环境变量以进行身份验证。

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。

xtquantai 是一个 MCP 服务器，集成了 xtquant 量化交易平台与 AI 助手，允许 AI 访问和操作量化交易数据及功能。需要 Python 3.11 及以上版本，并依赖于 xtquant 包。

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。

Docker Hub MCP 服务器通过与 Docker Hub API 交互，实现基于大型语言模型（LLMs）的智能内容发现和仓库管理。需要 Docker 和 Node.js（版本 22 及以上）。可选地，可以通过环境变量 HUB_PAT_TOKEN 提供 Docker 个人访问令牌（PAT）以进行认证访问。

KOSPI/KOSDAQ 股票数据 MCP 服务器，提供股票行情查询、OHLCV（开盘、最高、最低、收盘、成交量）数据、市值、基本面数据以及按投资者类型划分的交易量。需要通过 uv 包管理器进行安装。

该插件用于管理和配置 MCP（Model Context Protocol）服务器的清单信息，确保模型和数据的正确加载与交互。

一个模块化的服务器实现，用于构建高精度垂直AI代理，提供统一的接口以连接各种外部系统和工具，包括文件操作、网页搜索、浏览器自动化、金融数据等。环境变量用于配置API密钥和目录，例如 BRAVE_API_KEY、NEWS_API_KEY、FRED_API_KEY、STREAMLIT_APPS_DIR、MCP_FILESYSTEM_DIRS 和 MCP_LOG_LEVEL。

一组用于生物医学研究的模型上下文协议（MCP）服务器，提供人工智能助手访问各种生物医学数据库和资源的功能。需要在源文件中配置外部数据文件，例如在 drugbank_mcp.py 中的 DrugBank API 密钥。

一个提供PDF处理工具的MCP服务器，包括合并PDF、提取页面和搜索PDF。需要安装有依赖项的Python环境（通过uv和PyPDF2）。不需要额外的数据文件。

此插件用于管理和扩展 MCP 服务器的功能，支持自定义指令、事件处理和插件集成，确保服务器的稳定性和扩展性。

一个提供免费 API 端点的 MCP 服务器实现，自动作为使用 OpenAPI 定义的 MCP 工具。需要设置环境变量 FREEE_ACCESS_TOKEN 和 FREEE_COMPANY_ID 以进行身份验证。

提供多种工具以搜索科学出版物的 MCP 服务器，包括 ArXiv、ACL Anthology、HuggingFact 数据集和 Semantic Scholar 引用图。

一款革命性的 MCP 服务器，提供具有实时屏幕视觉、界面智能和预测行为学习的人工智能（AI）功能。配置需要一个 .env 文件，包含 HOST、PORT、API_KEY、OPENAI_API_KEY、OPENAI_BASE_URL 和 DEFAULT_OPENAI_MODEL 等参数。