发现 MCP 服务

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。

一个提供访问 Reddit 公共 API 的 Model Context Protocol 服务器（MCP Server），支持大语言模型（LLMs）与 Reddit 内容交互。该服务器允许 LLMs 浏览首页帖子、获取子版块信息以及阅读帖子评论。

Dart MCP 服务器是 Dart 官方的 AI 模型上下文协议（MCP）服务器，提供任务和文档管理功能。需要通过环境变量 DART_TOKEN 设置 Dart 认证令牌。

一个用于搜索、检索和分析 PubMed 文章的 MCP 服务器。需要 Python 3.10 及以上版本和 FastMCP 库。依赖项通过 requirements.txt 安装。

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。

MCP "server"，在本地对您的输入查询执行 RAG（检索增强生成）搜索。无需外部数据文件；它可以进行实时网页搜索和上下文提取。

一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，提供对 Ragie 知识库检索功能的访问。需要设置环境变量 RAGIE_API_KEY，填写您的 Ragie API 认证密钥。

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。

官方 Mureka Model Context Protocol (MCP) 服务器，支持与强大的歌词、歌曲和背景音乐生成 API 进行交互。需要从 Mureka 平台获取 API 密钥。支持通过环境变量配置 API 密钥和 API URL。

一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，支持使用 XiyanSQL 进行自然语言查询数据库。需要一个 YAML 配置文件（例如 config_demo.yml）来设置服务器，包括 LLM 和数据库连接信息。

一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，允许大型语言模型（LLMs）与 Discord 频道交互，实现通过 Discord 的 API 发送和读取消息。需要在 .env 文件中通过 DISCORD_TOKEN 环境变量配置 Discord 机器人令牌。

一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，利用谷歌的 Gemini 1.5 Pro 模型提供各种内容类型的智能摘要功能。该服务器可以帮助您生成简明扼要的摘要，同时保留不同内容格式的关键信息。

基于人工智能的 MCP 服务器，支持多种模型提供商。需要位于 'conf' 目录中的外部 JSON 配置文件，可通过环境变量进行配置。

该插件用于管理和配置 MCP (Model Context Protocol) 服务器清单，确保模型在不同环境中的正确加载和运行。

此 MCP 服务器通过模型上下文协议（Model Context Protocol）提供对 OpenAI 的网页搜索功能的访问。它允许 AI 助手在与用户的对话中进行网页搜索，提供可能在助手训练数据中未包含的最新信息。需要通过环境变量 OPENAI_API_KEY 设置的 OpenAI API 密钥。

用于与 BigQuery 数据库交互的 MCP 服务器。需要启用 BigQuery 的 Google Cloud 项目，并通过 Google Cloud CLI 或服务账户密钥文件进行身份验证。

一个模型上下文协议（MCP）服务器，允许人工智能助手与 IDA Pro 进行交互，用于逆向工程和二进制分析任务。需要在 IDA Pro 的插件目录中安装 IDA Pro 远程控制插件（ida_remote_server.py），该插件会在本地启动一个 HTTP 服务器，监听端口为 localhost:9045。

MongoDB Lens 是一个本地的模型上下文协议（MCP）服务器，提供全面的访问MongoDB数据库的功能，利用自然语言通过大型语言模型（LLMs）执行查询、进行聚合、优化性能等操作。

基于 FastMCP 的 Model Context Protocol 服务器，用于与 Google Ads API 集成，支持自动 OAuth 2.0 认证。需要通过环境变量 GOOGLE_ADS_OAUTH_CONFIG_PATH 配置外部 OAuth 凭据 JSON 文件。

Nautex AI MCP 服务器，作为产品和项目管理工具，协助编码代理，加快 AI 辅助开发流程，通过 CLI 界面配置的 Nautex.ai API 令牌实现通信。

用于与 Keboola Connection 交互的 MCP 服务器。需要环境变量进行身份验证和配置：KBC_STORAGE_TOKEN（Keboola 存储 API 令牌）、KBC_WORKSPACE_SCHEMA（工作区架构标识符），以及可选的 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS（BigQuery JSON 凭据文件路径）用于 BigQuery 后端。