发现 MCP 服务

一个用于与 GitLab 合并请求（Merge Requests）和问题（Issues）交互的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。需要配置 GitLab 访问令牌（access token），并可通过环境变量可选地设置 GitLab 项目ID。

ReActMCP Web Search 是一个集成了使用 Exa API 的网页搜索功能的 MCP 服务器。它需要在 .env 文件中配置的 EXA_API_KEY 环境变量以访问 Exa API。支持基本和高级网页搜索，结果以 markdown 格式呈现。

用于 Prometheus 集成的 MCP 服务器。需要环境变量来配置 Prometheus 服务器的 URL 以及可选的认证凭据（例如 PROMETHEUS_URL、PROMETHEUS_USERNAME、PROMETHEUS_PASSWORD、PROMETHEUS_TOKEN）。

一个 MCP 服务器，使用 LaTeX 源文件获取并处理 arXiv 论文，以实现准确的公式处理。需要通过 --directory 参数配置 arxiv-latex-mcp 源目录路径。

MCP 安全包装器，提供首次信任（trust-on-first-use）服务器配置钉扎（pinning）、自动阻止未授权配置更改、工具响应的守护扫描与隔离，以及 ANSI 控制字符清理。使用 JSON 编码的文件存储服务器配置（~/.context-protector/servers.json）和隔离数据库（~/.context-protector/quarantine.json）。

用于 Tripo 的 MCP（模型控制协议）集成。需要外部的 Tripo AI Blender 插件，可从 https://www.tripo3d.ai/app/home 获取。

Model Context Protocol (MCP) 服务器，支持通过 MCP 协议与 Bitwarden 密码管理器的保险库进行交互。需要安装并登录 Bitwarden CLI，且通过环境变量 BW_SESSION 设置有效的会话令牌。

ATLAS（自适应任务与逻辑自动化系统）：一个基于 MCP 的服务器，支持 LLM 代理通过 Neo4j 支持的三层架构管理项目、任务和知识。实现复杂的工作流程自动化和项目管理，依赖于 Neo4j 数据库实例，可以通过内置的 Docker Compose 设置自行托管，或通过 Neo4j AuraDB 云服务访问。

Model Context Protocol (MCP) 服务器，用于 DeepSeek 的先进语言模型。需要设置 DEEPSEEK_API_KEY 环境变量以访问 API。

轻量级桥接工具，将本地 MCP 服务器作为 HTTP API 暴露。需要在 'mcp-servers.json' 文件中配置 MCP 服务器，该文件通过复制并编辑 'mcp-servers.example.json' 来设置。环境变量通过 .env 文件进行配置。

用于运行 glif.app 上的 AI 工作流的 MCP 服务器。需要通过环境变量 GLIF_API_TOKEN 设置 API 令牌。

一个桥接服务器，连接模型上下文协议（MCP）与代理到代理（A2A）协议。支持通过环境变量进行配置，如 MCP_TRANSPORT、MCP_HOST、MCP_PORT、MCP_PATH、MCP_SSE_PATH 和 MCP_DEBUG。

一个用于Claude/Cursor的模型上下文协议（MCP）服务器，支持通过oapis.org进行OpenAPI规范的搜索和探索。需要Node.js版本 >= 16.17.0。

协助 AI 开发者进行需求澄清、模块设计和技术架构设计。支持通过 MCP_STORAGE_DIR 环境变量配置持久存储目录。

一个面向 pyRevit 的 Autodesk Revit Model Context Protocol (MCP) 实现。提供一个最小的 MCP 服务器脚本，使用 pyRevit Routes API 连接任何支持 MCP 的客户端。无需外部数据文件。

ROS MCP 服务器将自然语言指令转换为 ROS 控制命令，支持通过 rosbridge 使用 WebSocket 进行 ROS 和 ROS2 的通信。配置时需要在 JSON 文件（例如 mcp.json）中设置 MCP 配置，包括命令和参数。

一个提供访问 BigQuery 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并执行查询。配置可以通过命令行参数或环境变量（如 BIGQUERY_PROJECT、BIGQUERY_LOCATION、BIGQUERY_DATASETS 和 BIGQUERY_KEY_FILE）进行设置。

一个用Go语言实现的OData v2到模型上下文协议（MCP）桥接工具，提供对OData服务的通用访问。支持多种认证方式和灵活的工具命名。无需外部数据文件，但可以通过环境变量配置OData服务URL和认证信息。

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。

将 LlamaCloud 服务作为 MCP 工具暴露。需要在 .env 文件中设置环境变量 LLAMA_CLOUD_API_KEY 和 OPENAI_API_KEY 以进行 API 访问。

Scrapeless Mcp Server 使得将实时的 Google SERP 结果集成到大语言模型（LLM）应用中成为可能，充当 LLM 与 Scrapeless 的 Google SERP 之间的桥梁，用于动态获取上下文。需要通过环境变量 SCRAPELESS_KEY 配置的 Scrapeless API 密钥。

一个用于与多个区块链（包括Solana、Ethereum、THORChain、XRP Ledger、TON、Cardano和UTXO链）交互的模型-上下文协议（Model-Context-Protocol）服务器。通过在.env文件中的环境变量配置所需的区块链密钥和选项。

一个动态的 MCP 服务器管理服务，能够创建、运行和管理模型上下文协议（MCP）服务器。该服务本身作为一个 MCP 服务器运行，并以子进程的方式启动和管理其他 MCP 服务器，从而实现灵活的 MCP 生态系统。

一种 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，集成了 Vectorize 以实现高级向量检索和文本提取。需要设置环境变量 VECTORIZE_ORG_ID、VECTORIZE_TOKEN 和 VECTORIZE_PIPELINE_ID 以进行身份验证和管道配置。