发现 MCP 服务

用于 CodeAlive API 的 MCP 服务器，支持 AI 客户端访问 CodeAlive 的高级语义代码搜索和代码库交互功能。需要通过环境变量 CODEALIVE_API_KEY 配置的 CodeAlive API 密钥。

此插件用于管理和配置 MCP（模型上下文协议）服务器的清单信息，确保服务器与客户端之间的通信符合协议规范。支持多种配置选项，便于开发和运维人员进行系统集成。

A mod for Slay the Spire 2 that lets AI agents play the game by exposing game state and actions via a localhost REST API, with an optional MCP server for Claude Desktop / Claude Code integration. Requires copying STS2_MCP.dll and STS2_MCP.json to the game mods folder.

TDA 是一个基于 Java 的 MCP 服务器，用于分析 Java 线程转储和堆信息。它支持无头分析模式，便于与 AI 工具集成。运行需要 Java 运行时环境，可以使用自包含的 JAR 文件或原生的 macOS 二进制文件。

tossinvest-cli 是一个灵活的命令行界面（CLI）和 MCP 服务器工具，用于将 AI 代理连接到 Toss Securities，涵盖官方 Open API 的全部功能（100%）以及在网页应用中独有的 21 个附加功能。交易功能默认禁用，必须在 config.json 中明确启用。

MARM Memory 是一个高性能的三合一 AI 内存框架，提供通过多层上下文系统（包括核心内存、代码图和概念图）实现的持久本地内存，适用于 AI 代理。它支持 HTTP 和 STDIO MCP 传输方式。无需通过环境变量显式加载外部数据文件。

一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，利用 Optuna 进行自动优化和分析。支持通过环境变量或命令行参数配置 Optuna 存储。

Duckle 是一个开源的单引擎 ELT（Extract, Load, Transform）堆栈，能够将管道编译为 DuckDB 上的 SQL。它包括一个可通过 pip 安装的 Python API 和一个 MCP 服务器。服务器可以通过 pip 安装并在本地运行。基本操作不需要外部数据文件。

一个模型上下文协议（MCP）服务器，提供了35个全面的工具，用于处理EnergyPlus建筑能耗模拟模型。支持AI助手和MCP客户端加载、验证、修改和分析EnergyPlus的IDF文件。需要单独安装EnergyPlus 25.1.0版本。该服务器通常在Docker容器中运行（使用提供的Dockerfile构建）或在本地使用Python 3.10+和uv包管理器运行。

A debuggable automation engine with 412 built-in modules. Trace every step. Replay from any point. Supports browser automation via Playwright. Install with pip. Requires one-time browser setup with 'playwright install chromium'.

开源核心的自我改进代码搜索工具，每次使用都能变得更智能。支持使用 Docker Compose 在本地自托管环境中运行。环境变量配置方式已在仓库中记录。未提及明确的外部数据文件。

一个强大的桥接工具，连接 Ollama 和模型上下文协议（MCP），实现将 Ollama 的本地大模型（LLM）能力无缝集成到您的 MCP 支持应用中。需要在系统上安装 Ollama。

Reference implementations of MCP (Model Context Protocol) servers for managing and interacting with Oracle products. Some servers require Oracle Cloud Infrastructure (OCI) credentials and configuration, which should be provided via environment variables and mounted configuration files.

该插件用于管理和扩展 MCP（模型上下文协议）服务器的功能，支持自定义命令、事件处理和插件集成，确保服务器的灵活性和可扩展性。

一个 Model Context Protocol（MCP）服务器，提供解决组合优化、凸优化、整数规划和非线性优化问题的工具。需要通过 install.py 脚本安装外部求解器库。

功能强大的 Tabby 插件，实现模型上下文协议（MCP）服务器，支持人工智能驱动的终端控制与自动化。基本操作不需要外部数据文件。

基于 Arthas 的 JVM 监控 MCP 服务器实现，提供简洁易用的 Python 接口，用于监控和分析 Java 进程。需要 Java 运行时环境（JRE）8 及以上版本和 Python 3.10+。首次运行时会自动下载 Arthas 工具，或可预先下载为 arthas-boot.jar。远程模式下需要配置 SSH 访问和环境变量。

使用 yt-dlp 从 YouTube 下载字幕，并通过模型上下文协议（Model Context Protocol）将其连接到 claude.ai。需要在本地安装 yt-dlp（例如通过 Homebrew）。

一个 Model Context Protocol（MCP）服务器，提供与 Airtable API 交互的工具。需要设置环境变量 AIRTABLE_API_KEY，填写您的 Airtable 个人访问令牌。

用于Juniper Junos设备的模型上下文协议（MCP）服务器，支持与网络设备进行大语言模型（LLM）交互。需要外部JSON配置文件，例如devices.json，用于设备映射和配置。

一个模型上下文协议（MCP）服务器，提供智能搜索功能，利用向量嵌入和语义相似性发现相关的Claude Agent Skills。该服务器实现了渐进式披露架构，适用于任何兼容MCP的AI应用，支持专业技能的访问。无需通过环境变量配置外部数据文件。

一种模型上下文协议（MCP）服务器实现，连接大型语言模型（LLMs）与地理信息系统（GIS）操作，利用GIS库实现AI助手的地理空间操作与转换。需要Python 3.10或更高版本。无需通过环境变量显式提供外部数据文件。

Neo4j 的官方模型上下文协议（MCP）服务器。需要运行中的 Neo4j 数据库实例，并安装了 APOC 插件。连接信息通过环境变量配置，例如 NEO4J_URI、NEO4J_USERNAME、NEO4J_PASSWORD 和 NEO4J_DATABASE。

Agent-native knowledge engine — search, deep-read, and build knowledge bases from Markdown, PDF, DOCX, and PPTX. Supports hybrid search with BM25, vector search, and LLM reranking. Optional external data files include LLM models auto-downloaded on first use (~300MB to ~1.1GB). Python packages are optionally required for PDF, DOCX, and PPTX processing.