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全部 AI 工具

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mcp-fns-check

AI开发平台

mcp-fns-check 是一个面向 AI 智能体的 MCP 服务器，用于俄罗斯交易对手（企业）尽职调查。它聚合 ЕГРЮЛ/ЕГРИП（法人/个体户统一登记册）、破产信息、税务欠款、执行程序与仲裁案件等公开数据，核心工具 check_contractor(identifier) 接受 ИНН 或 ОГРН，返回含风险裁决与建议的汇总报告。可接入 Claude Desktop、Cursor、Claude Code、Cline 等兼容 Model Context Protocol 的客户端。

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mcp-gatehouse

AI开发平台

mcp-gatehouse 是一个基于官方 Python MCP SDK 的服务器端权限与审计库，用于在 MCP 服务器内部、工具边界处执行权限分级、审批门控和审计日志。它允许开发者决定 AI 可以读取什么、写入什么以及哪些操作禁止，并记录每个操作。该库无需代理、外部策略服务或额外依赖。默认策略下，破坏性操作需要审批，所有操作都会记录。它提供拒绝时关闭、敏感信息脱敏、拒绝与错误也记录等安全默认。包含一个可运行的订单桌面演示服务器，并支持终端审批。目标平台为官方 mcp Python SDK v2.x 和 Python 3.10–3.14。

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mcp-gauge

AI开发平台

mcp-gauge 是面向 AI 智能体的 MCP 服务器，为 GAUGE 提供可验证的筛查级数据信号。其信号覆盖环境、农业、电力、航运和 SEC 备案等领域，数据来源包括 USGS、NOAA、SEC EDGAR、EPA 等，合计 180 多个信号。每条响应包含多源交叉验证，并附带通过 OpenTimestamps 锚定到比特币的防篡改收据，可证明记录集不晚于盖章时间存在。使用无需 API 密钥或注册，按次调用以 USDC 在 Base 上通过 x402 支付。

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MCP-Geo

AI编程工具

MCP-Geo 是一个基于 GeoPY 的地理编码 MCP 服务器，为大型语言模型（LLM）提供地理编码与逆地理编码工具。它支持通过 Nominatim、ArcGIS 和 Bing 等地理编码服务，将地址或地名转换为经纬度及格式化地址，或将经纬度转换为最近地址。该服务器提供多个工具，包括单点/批量地理编码、逆地理编码、带详细信息的地理编码，以及计算两个地址或坐标间距离。内置速率限制和错误处理，避免超出服务配额并安全返回结果。可通过 FastMCP 安装到 Claude Desktop 或其他环境，使用环境变量切换服务提供商。

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mcp-get

AI开发平台

mcp-get 是一个已归档并停止维护的命令行工具，用于发现、安装和管理 Model Context Protocol（MCP）服务器，帮助大语言模型连接外部数据源、工具和服务。它提供了从精选注册表发现 MCP 服务器、单命令安装、管理环境变量和配置、更新和卸载服务器等功能。所有添加到注册表的包会自动显示在 mcp-get.com 上供其他用户发现。该工具支持 Node.js、Python 和 Go 类型的 MCP 服务器，并可管理连接 Claude 的各种数据源和工具，如 GitHub、GitLab、Slack、Brave Search、Google Maps、PostgreSQL、SQLite、Puppeteer、Google Drive 等。目前该项目已废弃，不再接受新问题或拉取请求，推荐使用 Smithery 作为替代方案。工具本身仍可继续工作，但不再接收更新或新功能。

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mcp-gnu-units

AI开发平台

mcp-gnu-units 是一个面向 AI 智能体的 MCP 服务器，基于 GNU units 数据库提供精确的离线单位换算。它支持 3000 多种计量单位之间的转换，涵盖长度、质量、时间、温度、面积、体积、能量、功率、压力、速度、数据等类别；还能计算复合单位表达式（如 kW*h 或 acre*ft），将任意量归约到 SI 基本单位，按关键词搜索单位数据库，并查询任意单位、前缀或物理常数的精确定义。该服务器具有确定性、维度感知的特点，不依赖其他转换器常见的按类别硬编码单位表。项目当前为功能完整但尚未正式发布的预发布状态，五个领域工具均已提供。

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mcp-google-docs

AI效率工具

mcp-google-docs 是一个面向 Google Docs API 的 MCP 服务器，让 AI 应用可以用自然语言读取和编辑 Google 文档。它支持将文档读取为纯文本、结构或 Markdown，按精确索引范围修改文本，设置字符与段落样式，管理列表、表格、分页符、图片和评论线程，并可导出为 PDF、DOCX 等格式。该服务器提供 27 个工具，适用于 Claude、Cursor、Codex 等支持 MCP 的 AI 客户端。它通过 Google 账号 OAuth 2.0 授权，可在对话中完成连接，无需配置文件或重启。编辑基于精确索引范围，服务器会引导助手在每次编辑前重新读取文档。需要 Node.js 20+ 和 Google 账号。

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mcp-google-gmail

AI开发平台

A1 Gmail MCP 是一个基于 Gmail API 的 MCP 服务器，让 AI 应用（如 Claude、Cursor、Codex 等）用自然语言操作 Gmail 邮箱。它提供 24 个工具，支持搜索和阅读邮件与会话、直接发送或通过草稿发送邮件、管理草稿生命周期、标签和垃圾箱。服务器通过 OAuth 2.0 连接，可在对话中完成授权，无需配置文件。发送操作被标记为破坏性，且不会在不确定失败后重发；删除邮件通过可逆的垃圾箱进行，不提供永久删除工具。读取内容有截断限制，附件仅返回元数据。使用 gmail.modify 最小权限范围。

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mcp-google-sheets

AI办公工具

mcp-google-sheets 是一个基于 Python 的 MCP 服务器，用于在兼容 MCP 的客户端（如 Claude Desktop）与 Google Sheets API 之间建立桥梁。用户可以通过自然语言命令创建、读取、更新和管理 Google 电子表格，实现自动化和数据操作工作流。它支持服务账号（推荐）、OAuth 2.0 及环境变量凭证注入等多种认证方式，提供全面的工具集，包括读写数据、批量操作、共享、格式化、查找等，并可通过工具过滤减少上下文占用。该服务器可通过 uvx 快速运行，无需安装，适合需要在 AI 助手中集成表格操作的场景。

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mcp-google-slides

AI效率工具

mcp-google-slides 是一个面向 Google Slides API 的 MCP 服务器，让 AI 应用能够用自然语言创建和编辑 Google Slides 演示文稿。它可以起草幻灯片、添加和重排页面、写入和排版文本、放置形状、图片与表格、维护演讲者备注、审阅评论，并将结果导出为 PDF 或 PPTX。该项目提供 32 个工具，覆盖演示文稿与页面的查看、幻灯片与文本形状图片表格的编辑、备注和评论管理、缩略图渲染与文件导出。它通过 OAuth 2.0 连接用户的 Google 账号，支持从对话中直接连接（无需配置文件、无需重启），所有修改走 API 的批量更新以保证原子性。适用于 Claude、Cursor、Codex 等支持 MCP 的 AI 客户端。

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mcp-google-tagmanager

AI营销工具

这是一个面向 Google Tag Manager 的 MCP 服务器，允许 AI 应用通过自然语言检查和管理 GTM 容器。它连接 Google Tag Manager API v2，支持查看标签、触发器和变量，在草稿工作区中准备更改，并在确认后编译和发布版本。提供 25 个工具，其中 10 个只读操作、4 个创建草稿或修改内置变量、5 个可更改、删除、编译或发布实时配置。支持从对话中连接，使用 OAuth 认证，令牌保存在本地，无需配置文件或重启。

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mcp-gopls

AI编程工具

mcp-gopls 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，让 AI 助手能够通过 Go 官方语言服务器 gopls 使用 LSP 能力，对 Go 工作区进行分析、导航、诊断、测试、覆盖率检查及工具调用。它支持跳转到定义、查找引用、悬停信息、代码补全、格式化、重命名、代码操作，以及运行 go test、覆盖率分析、go mod tidy、govulncheck 和模块图命令，并返回结构化结果。该服务器还提供工作区资源（概览和 go.mod）和精选提示词，支持进度流式通知，可通过命令行参数和环境变量配置。适用于使用 Claude、Cursor、GitHub Copilot 等支持 MCP 的 AI 客户端的 Go 开发者。

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mcp-graphql

AI开发平台

mcp-graphql 是一个面向 GraphQL 的 Model Context Protocol（MCP）服务器，让大语言模型能够与 GraphQL API 交互。它提供模式自省（schema introspection）和查询执行能力，使模型可以动态发现并使用 GraphQL API。服务器可暴露 GraphQL schema 作为资源，该 schema 可来自本地 schema 文件、托管在 URL 上的 schema 文件，或基于自省查询生成。使用时以正确端点运行 mcp-graphql，它会自动尝试对查询进行自省。自 1.0.0 版本起，命令行参数已被环境变量取代。主要工具包括 introspect-schema（获取 GraphQL schema）和 query-graphql（针对端点执行 GraphQL 查询）；默认禁用 mutations，除非设置 ALLOW_MUTATIONS 为 true。

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mcp-hangar

AI开发平台

MCP Hangar 是面向 MCP（Model Context Protocol）服务器集群的自托管策略执行平面，在每次 MCP 调用路径上实施确定性策略，包括身份认证与 RBAC、RFC 8707 受众绑定、工具 schema 摘要固定、完整可归属审计与 SIEM 导出。使用 Python 编写，MIT 许可，无 SaaS，仅自托管。它通过 init 自动检测 Claude Code、Cursor、Claude Desktop 等 MCP 客户端并生成配置，为每个工具记录摘要固定，调用时对未通过策略的请求在到达上游服务器前即拒绝。主要能力覆盖 L7 出站策略、工具 schema 摘要固定、OAuth 入口、人机审批、并行工具调用、生命周期管理、热配置重载、OpenTelemetry/Prometheus 可观测性等。

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mcp-injector

AI编程工具

mcp-injector 是一个本地 MCP 守护进程，可在将代码库发送给 Claude 等 AI 编程助手前进行压缩。它通过预索引整个代码库到本地 SQLite 目录，并结合 AST 函数体折叠与确定性输出，将代码库转换为轻量、缓存友好的载荷，从而减少 41-89% 的 token 消耗，最高可降低 90% 的 API 成本，并避免上下文窗口溢出。所有处理均在本地完成，无云端、无遥测，并内置密钥自动脱敏功能。

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mcp-ipfs

AI开发平台

MCP IPFS Server 是一个基于 Node.js 的服务器，实现了 Model Context Protocol (MCP)，通过包装 w3 命令行工具（@web3-storage/w3cli）来与 storacha.network 平台交互。它让语言模型和其他 MCP 客户端能够管理 storacha.network 空间、上传/下载数据、管理委托，并执行多种其他任务。该服务器提供了一整套 MCP 工具，覆盖认证与代理、空间管理、数据管理、分享、委托与证明、密钥与令牌、高级存储以及账户与计费等功能。使用前需满足 Node.js 22.0.0 或更高版本，并全局安装及配置 w3 CLI，同时设置 W3_LOGIN_EMAIL 环境变量。项目采用 MIT 许可证。

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mcp-itglue

AI写作工具

mcp-itglue 是一个面向 MSP（托管服务提供商）的 IT Glue API MCP（模型上下文协议）服务器，让 AI 助手能够读取并安全写入 IT Glue 文档平台中的资料。它提供文档与章节的列举、读取、创建、更新、发布、删除；灵活资产的类型浏览与增删改查；文档内嵌图片上传（支持 base64、URL 或本地路径）；附件管理；基于 OpenAI 或 Azure OpenAI 嵌入的语义向量搜索，可用自然语言检索到措辞不同但含义相近的文档；通过 viewer/editor/admin 角色的 bearer token 实现基于角色的访问控制，未授权角色甚至看不到对应工具；支持客户端自带 IT Glue API 密钥（BYOK），从而沿用 IT Glue 自身的权限；索引可通过 webhook、写入后自动刷新和手动刷新端点保持最新；支持 stdio 本地与可流式 HTTP 共享部署，并提供 Docker 镜像。非美国区域账号需将 ITGLUE_REGION 设为 eu 或 au，使用前需在 IT Glue 账户设置中创建 API 密钥。

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mcp-jetbrains

AI编程工具

JetBrains MCP Proxy Server 是一个模型上下文协议（MCP）服务器，用于让客户端与 JetBrains IDE（如 IntelliJ、PyCharm、WebStorm 等）以及 Android Studio 协同工作。该服务器将来自客户端的请求代理到 JetBrains IDE。需要注意的是，该仓库已不再维护，核心功能自 2025.2 版本起已集成到所有基于 IntelliJ 的 IDE 中，内置功能支持 SSE 和基于 JVM 的代理（用于 STDIO），因此不再需要此 NPM 包。

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mcp-job-board-keyword-signal-scanner

AI开发平台

Job Board Keyword Signal Scanner MCP Server 是一个 MCP 服务器，用于扫描公司招聘页面中用户关心的职位。它封装了 Apify 上的 Mamba Labs Job Board Keyword Signal Scanner actor，可扫描 Greenhouse、Lever、Ashby、Workday 和 Rippling 五个 ATS 平台上匹配的开放职位，并返回可供 Clay、CRM 或 AI 智能体工作流使用的扁平 JSON 数据行，包含各角色类别的匹配职位数量和职位名称。

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mcp-kafka

AI开发平台

mcp-kafka 是一个面向 Apache Kafka 的 Model Context Protocol（MCP）服务器。它让支持 MCP 的客户端（如 Claude Desktop、Claude Code 等）能够监控和管理 Kafka 集群，包括主题、分区、配置以及消费者组（含消费延迟 lag）。该服务器默认以只读模式启动，行为完全由标志控制，并可通过主题允许列表、受保护/内部主题、删除门控、试运行和 JSON 审计日志等标志增强安全性；支持明文、TLS 和 SASL（PLAIN / SCRAM-SHA-256 / SCRAM-SHA-512）认证。它提供只读、读写、管理员三种分层访问模式，分别暴露不同的工具集：只读模式提供集群信息、主题列表、主题描述、主题偏移量、消费者组列表、消费者组描述（含 lag）；读写模式新增创建主题、增加分区、修改主题配置、重置消费者组偏移量；管理员模式新增删除主题和删除消费者组（均需 KAFKA_ALLOW_DELETE）。已发布到 npm 为 @dockndevai/mcp-kafka，无需克隆或构建，MCP 客户端可通过 npx 按需运行。

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mcp-keycloak

AI开发平台

mcp-keycloak 是一个面向 Keycloak 的 Model Context Protocol（MCP）服务器，可让支持 MCP 的客户端（如 Claude Desktop、Claude Code 等）检查和管理 Keycloak 的 realm、用户、客户端、角色和组。其核心设计目标是默认安全：默认以只读模式启动，通过 realm 允许列表限定范围，对敏感 realm 实施写保护，并将删除等破坏性操作置于显式开关之后。安全策略完全由标志控制，具有多层访问模式（只读→读写→管理员），各层不会暴露超出自身级别的工具。它支持多 realm（每个工具都接受 realm 参数），提供两种认证策略（推荐使用机密客户端服务账号，或管理员用户名/密码），并具备删除门控、dry-run 和 JSON 审计日志等安全标志。该服务器依赖极轻，仅使用基于 fetch 的 Admin REST 客户端以及 MCP SDK 和 zod。已发布至 npm，无需克隆或构建，可通过 npx 按需运行。

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mcp-keycloak-admin

AI开发平台

mcp-keycloak-admin 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的服务器，用于通过 Keycloak 的 Admin REST API 管理 Keycloak 实例。它默认安全、可配置，并采用整洁架构与测试驱动开发。兼容 Keycloak 26.x（已验证 26.0.5）。无需安装，可直接通过 npx 从 npm 运行。服务器通过 stdio 使用 MCP 协议，通常需要将其接入 MCP 客户端（如助手、IDE 或自定义代理）使用。它提供两种认证模式：service_account（推荐，不存储管理员密码）和 password（使用 admin-cli 客户端及管理员用户名/密码）。默认安全机制包括：READ_ONLY 模式隐藏所有写入/破坏性工具；ALLOWED_REALMS 限制可操作领域；破坏性操作需显式确认（支持原生 MCP 引导，或回退到 confirm: true 参数）。工具按级别标注：[R] 只读、[W] 写入、[D] 破坏性（需确认），并带有对应的 MCP 注解。支持多 Keycloak 实例配置，每个实例独立隔离，工具按服务器命名空间区分（如 kc-prod:keycloak_user_delete），可分别设置只读或可写。当前已实现用户、角色、客户端、组、身份提供者、联邦和事件等管理功能。

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mcp-kibela

AI开发平台

mcp-kibela 是一个 Model Context Protocol（MCP）服务器实现，用于让 AI 助手搜索和引用 Kibela 中的内容。通过该服务器，Claude 等 AI 模型可以安全地访问存储在 Kibela 中的信息。它提供笔记搜索、获取最新笔记、按 ID 获取笔记内容与评论、按路径获取笔记、创建笔记以及更新笔记内容等功能。使用前需要 Node.js（v18 或更高版本）、MCP 客户端（如 Claude Desktop、Cursor 等）、Kibela 访问令牌，以及从源码构建时所需的 Git。配置时需要设置 KIBELA_TEAM 和 KIBELA_TOKEN 两个环境变量。

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