发现 MCP 服务

一个用于访问 Google Analytics 4（GA4）数据的 MCP 服务器实现，采用 Model Context Protocol TypeScript SDK。需要通过环境变量配置 Google 服务账户凭据：GOOGLE_CLIENT_EMAIL、GOOGLE_PRIVATE_KEY 和 GA_PROPERTY_ID。

该插件提供了与 MCP（模型上下文协议）服务器通信的功能，支持多种操作和数据交换方式，确保与服务器的高效交互。

一个 Slack 机器人客户端，桥接 Slack 和模型上下文协议（MCP）服务器，支持使用标准化的 MCP 工具与多个 MCP 服务器交互。需要通过环境变量或命令行指定 MCP 服务器配置文件（例如 mcp-servers.json）。

一个基于TypeScript的Model Context Protocol（MCP）服务器实现，集成了PiAPI的API，用于媒体内容生成。需要通过环境变量PIAPI_API_KEY配置PiAPI的API密钥。

此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。

一个用于将本地 Zotero 与 Claude 集成的模型控制协议（MCP）连接器。需要在本地安装 Zotero 7 并启用本地 Web API。

A fast, secure MCP server that extends its capabilities through WebAssembly plugins. Requires a config file located at $HOME/.config/hyper-mcp/config.json (Linux), {FOLDERID_RoamingAppData}\hyper-mcp\config.json (Windows), or $HOME/Library/Application Support/hyper-mcp/config.json (macOS).

基于 TypeScript 的服务器项目。需要 Node.js (v18 或更高版本) 和 npm。通过环境变量配置无外部数据文件。

支持 Model Context Protocol 的自我进化 AI 代理编排框架。需要 Node.js 18+ 和 Git 以进行快照创建。

该插件用于管理和扩展 MCP（模型上下文协议）服务器的功能，支持多种插件和自定义配置，确保服务器的稳定性和扩展性。

Magic Cloud 是一个开源的自托管 AI 应用构建平台和 AI 代理平台，能够将普通英语转化为在您自己硬件上运行的完整堆栈应用程序。它包含一个 MCP 服务器，暴露模块文件夹中的每个 HTTP 端点，作为 Claude、Cursor 或 Codex 的工具。部署源代码时需要 Docker 或 .NET 10 以及 Node.js。

一个 Model Context Protocol（MCP）服务器，利用 Tavily 的搜索 API 提供 AI 驱动的网页搜索功能。需要通过环境变量 TAVILY_API_KEY 或 .env 文件提供 Tavily API 密钥。

Local AI executor with a CLI, local API server, and web UI. Starts a local runtime with a web UI at http://127.0.0.1:4788. Supports MCP-compatible agents for tool catalog sharing.

OpenAPI-MCP 代理将 OpenAPI 规范转换为 MCP 工具，允许 AI 代理无需自定义封装即可访问外部 API。需要通过环境变量 OPENAPI_URL 配置外部 OpenAPI 规范的 URL。

适用于 ESP-IDF 工作流程的 MCP 服务器概念验证（Proof of Concept）。支持基本的 ESP-IDF 项目构建命令、将固件闪存到连接的 ESP 设备，以及基于构建日志的实验性自动问题修复。需要通过设置环境变量 IDF_PATH 来配置 ESP-IDF 的安装。

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。

符合模型上下文协议（MCP）的 WeCom（企业微信）机器人服务器实现。需要通过环境变量 WECOM_WEBHOOK_URL 设置 WeCom 机器人 Webhook URL。

一个模块化的 MCP 服务器，提供多种开发者工具，用于代理编码工作流程，包括跨多个生态系统的统一包版本搜索、互联网搜索工具、结构化推理和 UI 组件查找。支持通过环境变量配置，例如 BRAVE_API_KEY 以访问 Brave Search API。

用于发现和扫描您机器上代理组件的 MCP 扫描工具，包括代理、MCP 服务器和技能，以检测提示注入和漏洞。

一个易于使用的桥接工具，允许像Claude这样的AI助手直接查询和探索Microsoft SQL Server数据库。需要通过.env文件中的环境变量配置的Microsoft SQL Server数据库连接。

用于 Basecamp 3 的 MCP 集成，允许 Cursor 通过 MCP 协议与 Basecamp 交互。配置时需要包含带有 Basecamp OAuth 凭据的 .env 文件。

Azure CLI MCP 服务器封装了 Azure CLI，添加了提示功能以改善使用体验，并将其作为 MCP 服务器暴露出来。它需要通过 AZURE_CREDENTIALS 环境变量配置 Azure 凭据进行身份验证。

该插件提供了与 MCP（模型上下文协议）服务器通信的功能，支持多种操作和数据交互方式，确保模型数据的高效管理与同步。

MCP RAG 服务器是一个符合模型上下文协议（MCP）的 Python 服务器，提供检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）功能。它支持使用多语言版的 e5-large 嵌入模型（multilingual-e5-large）对多种文档格式（包括 Markdown、文本、PowerPoint 和 PDF）进行索引。需要配置带有 pgvector 扩展的外部 PostgreSQL 数据库，通过环境变量进行设置。