发现 MCP 服务

基于MCP技术的服务器，用于微信聊天记录检索和消息发送，采用pywechat工具实现微信自动化。需要微信桌面客户端已登录并正常运行。

一个与 Mem0.ai 集成的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，为大型语言模型（LLMs）提供持久存储能力。支持云存储（需要 MEM0_API_KEY）、Supabase 存储（需要 SUPABASE_URL、SUPABASE_KEY 和 OPENAI_API_KEY）以及本地存储（需要 OPENAI_API_KEY）。

用于 MCP 服务器的管理服务器，负责进程管理和工具路由。配置需要通过 --config 选项指定 JSON 配置文件路径。

一个 Model Context Protocol（MCP）服务器，提供关于使用 Strands Agents 构建人工智能代理的知识。需要预先在系统中安装 'uv' 工具作为前提条件。

一个使用 Webflow JavaScript SDK 实现 Model Context Protocol (MCP) 的 Node.js 服务器，用于 Webflow。需要提供 Webflow API 令牌进行身份验证，必须通过 WEBFLOW_TOKEN 环境变量传入。

一个模型上下文协议（MCP）服务器，支持AI助手与HubSpot CRM数据进行交互。提供对联系人、公司和互动数据的直接访问，内置向量存储和缓存功能。需要通过环境变量HUBSPOT_ACCESS_TOKEN配置HubSpot访问令牌。

dicom-mcp 服务器使 AI 助手能够查询、读取和移动 DICOM 服务器（PACS、VNA 等）上的数据。需要一个 YAML 配置文件（例如 config.yaml）来定义 DICOM 节点和调用的 AE 标题。

用于与自托管的 Supabase 实例交互的 MCP 服务器，支持数据库内省、管理和交互。配置需要提供环境变量或 CLI 参数，包括 Supabase URL、匿名密钥、服务角色密钥、数据库 URL、JWT 密钥，以及可选的 JSON 工具配置文件。

一个与 Contentful 内容管理 API 集成的 MCP 服务器实现，提供全面的内容管理功能。

Sci-Hub MCP 服务器使 AI 助手能够通过简单的 MCP 接口搜索、访问和分析 Sci-Hub 上的学术论文。它支持通过 DOI、标题、关键词进行论文搜索，提供元数据访问和 PDF 下载。需要 Python 3.10 及以上版本和 FastMCP 库。

Model Context Protocol (MCP) 服务器，用于与 Jupyter Notebook (.ipynb) 文件交互，支持 AI 代理操作笔记本单元格和元数据。需要 Python 3.10 及以上版本，并通过 pip 安装相关 Python 包。可选的外部系统依赖包括 Pandoc 和 LaTeX（推荐使用 XeLaTeX），用于将笔记本导出为 PDF 及其他格式。

用于 Meilisearch 的 MCP 服务器。需要一个通过环境变量 MEILI_HTTP_ADDR 和 MEILI_MASTER_KEY 配置的运行中的 Meilisearch 实例。

Logfire MCP 服务器使大型语言模型（LLMs）能够检索和分析发送到 Logfire 的 OpenTelemetry 跟踪和指标。需要通过环境变量 LOGFIRE_READ_TOKEN 或命令行参数 --read-token 提供 Logfire 读取令牌。

Jinni 是一款工具，能够通过智能过滤读取并连接相关项目文件的方式高效地为大型语言模型（Large Language Models）提供项目上下文。它包括一个 MCP 服务器和一个 CLI 工具。无需外部数据文件即可运行。

用于暴露所有 Twilio API 的 Model Context Protocol (MCP) 服务器的 Monorepo。配置需要传入 Twilio API 凭据（Account SID、API Key 和 Secret），可以作为参数或环境变量传递。

Kom 是一个 Kubernetes 运维工具，提供 SDK 级别的 kubectl 和 client-go 使用封装。它支持多集群管理、支持 MCP（Model Context Protocol）模式下的 stdio 和 SSE，以及超过 48 种内置工具，用于 Kubernetes 资源管理，包括对 CRD（Custom Resource Definition）的支持。服务器可以通过设置 KUBECONFIG 环境变量来配置，指定 kubeconfig 文件路径。

这是一个用于 dify 工作流的简单 MCP 服务器实现。需要通过环境变量或 config.yaml 文件进行外部配置，配置方式包括使用环境变量 DIFY_BASE_URL 和 DIFY_APP_SKS，或提供位于 ~/.config/dify-mcp-server/config.yaml 的 CONFIG_PATH 指定配置文件。

一个支持内置飞书 OAuth 认证的远程模型上下文协议（MCP）服务器。支持在 Cloudflare Workers 上部署以及本地开发。需要配置环境变量以提供飞书应用凭证和 Cloudflare KV 命名空间信息。

Google Workspace MCP 服务器，支持 Gmail、日历、驱动器和联系人管理的 OAuth 2.0 集成。需要在 ~/.mcp/google-workspace-mcp 目录中存放外部配置文件，并挂载到容器内的 /app/config 目录。

该插件提供对 MCP（Model Context Protocol）服务器清单的支持，确保模型和插件的正确集成与管理。

Axion Planetary MCP 将 Google Earth Engine 与 Claude Desktop 连接，支持通过自然语言进行地理空间分析和卫星数据访问。需要通过环境变量 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 配置 Google Earth Engine 服务账户的 JSON 密钥。

使用 MCP（模型上下文协议）和 CCXT 实现的高性能加密货币交易所集成。需要通过环境变量在 .env 文件中配置交易所 API 密钥和代理设置。

用于控制SO-ARM100和LeKiwi机器人臂的基于LLM的AI代理的MCP服务器。需要通过config.py进行外部配置，包括串口和摄像头索引。

用于与 TickTick API 交互的 MCP 服务器。需要手动创建包含 TickTick API 凭据和登录信息的 .env 文件，默认位于 ~/.config/ticktick-mcp/.env，或者在直接运行时通过 --dotenv-dir 指定自定义目录。