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mcp-server-axiom

AI开发平台

mcp-server-axiom 是 Axiom 的 Model Context Protocol（MCP）服务器实现，允许 AI 智能体使用 Axiom Processing Language（APL）查询 Axiom 数据。该仓库已标记为弃用，不再维护，官方建议改用 https://mcp.axiom.co 提供的官方 Axiom MCP Server。它可与 Claude 桌面应用配合使用，实现了六个 MCP 工具：queryApl（对 Axiom 数据集执行 APL 查询）、listDatasets（列出可用的 Axiom 数据集）、getDatasetSchema（获取数据集架构）、getSavedQueries（检索已保存/星标的 APL 查询）、getMonitors（列出监控配置）、getMonitorsHistory（获取监控执行历史）。所有工具都需要 API 令牌进行身份验证，使用 API 令牌作为 token 参数。目前尚不支持 MCP 资源和提示。可从 releases 页面下载最新构建的二进制文件，并通过配置文件、命令行标志或环境变量进行配置。

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mcp-server-box-remote

AI开发平台

Box MCP Server（远程版）是 Box 官方提供的远程 MCP 服务器，用于将兼容 MCP 的 AI 智能体安全连接到 Box 中的企业内容与 Box AI，无需将数据移出 Box。其端点为 https://mcp.box.com，通过 OAuth 授权，用户可在所用客户端内授予受控访问权限。该服务器提供用户信息识别、文件与文件夹操作（读取内容、列出文件夹、搜索文件/文件夹等）以及 Box AI 工具（跨文件问答、元数据提取等）。支持 Copilot Studio、Claude、Mistral Le Chat 等 AI 智能体平台接入。

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mcp-server-browserbase

AI效率工具

Browserbase MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的服务器，让大语言模型能够通过 Browserbase 和 Stagehand 控制云端浏览器。它提供网页导航、信息提取和自动化操作等能力，使 LLM 可以与网页交互并执行自动化任务。该仓库已归档、不再维护，最初作为参考实现发布，保留仅供历史参考，不应被视为 Browserbase 当前生产服务或实现的代表。它提供 6 个工具，与 Browserbase 托管的 MCP 服务器一致，支持 STDIO 和 SHTTP 两种传输方式。推荐使用托管版本以获得最简便的设置，托管服务器地址为 https://mcp.browserbase.com/mcp，并由官方承担 Gemini 模型的 LLM 成本。自托管版本可通过 NPM 运行或完全本地克隆仓库运行，支持通过命令行标志配置模型，默认使用 Google 的 Gemini 2.5 Flash Lite，也可配置 GPT-4o、Claude 等其他模型，但使用非默认模型时必须通过 --modelApiKey 提供相应提供商的 API 密钥。

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mcp-server-calculator

AI开发平台

mcp-server-calculator 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的计算服务器，旨在让大语言模型（LLM）能够调用计算器进行精确的数值计算。它通过 MCP 协议向 LLM 暴露一个名为 calculate 的工具，该工具接收一个必填的字符串类型参数 expression（待计算的表达式），并返回计算结果。该服务器使用 Python 编写，可通过 uv 工具直接运行（推荐方式，无需单独安装），也可通过 pip 安装后以脚本方式运行。项目采用 MIT 许可证，允许自由使用、修改和分发。

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mcp-server-cloudflare

AI开发平台

mcp-server-cloudflare 是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，让 AI 助手能够管理 Cloudflare 的 Workers、KV、R2、DNS 以及缓存清除。它可与 Claude Desktop、Cursor 和 VS Code Copilot 配合使用，通过自然语言指令完成 Cloudflare 资源的查询与操作。该项目以 Agent Plugins 1.0.0 包形式发布，包含 plugin.json、可移植的 mcp.json 和 skills/ 目录。npm 包名为 mcp-server-cloudflare-dns，需通过 npx 安装运行。使用前需在 Cloudflare 仪表板创建 API Token 并设置 CLOUDFLARE_API_TOKEN 和 CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID 环境变量。

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mcp-server-comparedge

AI开发平台

ComparEdge MCP Server 是一个基于模型上下文协议（MCP）的只读数据服务，用于将 Claude、Cursor、VS Code 等支持 MCP 的客户端连接到 ComparEdge.com 提供的 SaaS 与 AI 工具定价、评分及对比数据。该服务覆盖 494 款 SaaS 和 AI 工具，数据来自厂商定价页面并在发布前核验，记录带有核验日期。其特点是零依赖、无需 API 密钥、无需账户，通过添加一段客户端配置即可使用，提供八个只读查询工具和四个以提示词形式提供的可暴露为斜杠命令的工作流，帮助回答定价、免费计划、替代方案、评分和逐项对比等问题。数据管线有文档说明，完整目录以 CC BY 4.0 开放数据集形式发布。

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mcp-server-decisions

AI设计工具

mcp-server-decisions 是一个开源 MCP 服务器，用于帮助团队记录架构决策，并将每项决策关联到可测试的预测，从而随时间验证实际结果。它为 AI 智能体和开发者提供轻量、可审计的技术选择记忆。核心特点包括：将每项技术选择关联到可度量的预测与观察结果；工具响应中会以内嵌方式标记仍需验证的预测（outcome gate），作为工作流信号，而非对采用率或实际影响的断言；使用追加式 JSONL 文件存储，日志可检查、易于备份，且无需数据库；零运行时依赖，仅用 Python 标准库即可运行；通过 stdio 上的 JSON-RPC 向兼容 MCP 的客户端暴露决策跟踪能力；聚合已验证的结果，为未来技术选择提供反馈。项目处于早期阶段，欢迎贡献、真实项目示例和反馈。安装要求 Python 3.10 或更高版本，以及兼容 MCP 的客户端；可从 PyPI 安装，支持自检和配置 MCP 客户端。默认日志路径为 ~/.local/share/mcp-decisions/decisions_log.json，可通过 MCP_DECISIONS_LOG_PATH 环境变量指定其他文件。

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mcp-server-duckdb

AI开发平台

mcp-server-duckdb 是面向 DuckDB 的 Model Context Protocol（MCP）服务器实现，通过 MCP 工具提供数据库交互能力。它让 LLM 能够对 DuckDB 数据库执行查询、建表和查看结构等操作。项目提供统一的 query 工具，支持任意合法的 DuckDB SQL 语句；可选 --readonly 只读模式以阻止写入，保护数据完整性；另有 --keep-connection 复用单个连接以支持 TEMP 对象并略微提升查询速度。需提供 db-path 参数指定数据库文件路径，文件及父目录不存在时自动创建（只读模式下不创建且启动失败）。适用于本地数据分析等场景。

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mcp-server-excel

AI编程工具

ExcelMcp 是一个通过 MCP 服务器或命令行界面（CLI）让 AI 控制真实 Microsoft Excel 的开源项目，支持 GitHub Copilot、Claude、ChatGPT 等智能体以自然语言操作 Excel。它不同于文件解析工具，而是通过官方 COM API 驱动真实的 Excel 应用程序，可刷新 Power Query、重新计算公式、评估 DAX、运行 VBA 和 Python =PY()，并保留数据透视表、图表、宏、数据模型和工作簿格式。项目提供 60 个 MCP 工具、覆盖 31 个功能领域、共 414 项操作，涵盖数据与分析、单元格与工作簿、图表与可视化、自动化与高级功能。运行需要 Windows、Microsoft Excel 2016 或更高版本以及交互式桌面，不适用于 Linux、macOS 或服务器端批处理。

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mcp-server-flipt

AI编程工具

Flipt MCP Servers 是 Flipt 官方提供的 Model Context Protocol（MCP）服务器，让 AI 助手能够与 Flipt 中的功能开关（feature flags）进行交互。该仓库包含两个包，分别对应 Flipt 的两个主要版本：v1 和 v2。如果不确定使用哪个版本，若 Flipt 服务器具有环境（environments）和 Git 支持的存储，则属于 v2，应使用 @flipt-io/mcp-server-flipt-v2。每个包的 README 中提供了安装、配置和完整工具目录。仓库采用 pnpm workspace 管理，发布流程通过推送特定格式的标签触发，自动将对应包发布到 npm 并将镜像发布到 ghcr.io。

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mcp-server-giphy

AI开发平台

mcp-server-giphy 是 Giphy 与 Model Context Protocol（MCP）的集成实现，让 AI 模型能够搜索、获取并使用 Giphy 上的 GIF。它通过 MCP 服务器封装 Giphy API，提供按查询、随机和热门三种 GIF 获取方式，并支持内容分级过滤、分页和面向 AI 模型优化的响应格式。每个 GIF 返回完整元数据，包括尺寸、格式和归属信息。使用前需要注册 Giphy 开发者账号并获取 API Key，可配置为在 Claude Desktop 等 MCP 客户端中使用。项目采用 MIT 许可证，可自由使用、修改和分发。

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mcp-server-github-actions

AI编程工具

mcp-server-github-actions 是一个面向 GitHub Actions 的 MCP 服务器，让 AI 助手能够直接管理 CI/CD 工作流。它支持列出工作流运行、读取日志、重新运行失败的任务、取消构建以及触发部署，无需离开编辑器。该工具可与 Claude Desktop、Cursor、VS Code Copilot 等任何 MCP 客户端配合使用，需要具有 Actions 权限的 GitHub 令牌。它填补了 GitHub 官方 MCP 服务器未覆盖 Actions 的空白，让开发者可以直接在 AI 助手中询问 CI 失败原因或重新运行任务。

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mcp-server-github-gist

AI编程工具

一个 MCP 服务器工具，用于在 AI 助手中直接创建、读取、更新、列出和搜索 GitHub Gist。它填补了官方 GitHub MCP 服务器未覆盖 Gist 功能的空白，支持 Claude Desktop、Cursor 和 VS Code Copilot 等 IDE 环境。使用前需要配置具有 gist 权限的 GitHub 个人访问令牌，并设置 GITHUB_TOKEN 或 GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN 环境变量。通过自然语言指令即可完成列出、创建、查看、更新、删除和收藏 Gist 等操作。项目采用 MIT 许可证。

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mcp-server-logs-sieve

AI开发平台

mcp-server-logs-sieve 是一个 Model Context Protocol（MCP）服务器，让 AI 助手能够直接从观测后端查询日志。用户可以用自然语言提出调试问题，由 Logs Sieve 拉取对应的日志与上下文。它支持 Google Cloud Logging（gcp）、AWS CloudWatch Logs（aws）、Azure Monitor Logs（azure）、Grafana Loki（loki）和 Elasticsearch（elasticsearch）等日志提供方。该工具将排查事故时的重复步骤（定位日志源、缩小时间窗口、发现重复失败模式、跨服务追踪单次请求）封装为四个工具：query_logs、summarize_logs、trace_request 和 list_log_sources。运行需要 Node.js 20 或以上版本，包使用 ES modules 及相应依赖；若出现 ERR_MODULE_NOT_FOUND 错误，建议用 node -v 检查并升级 Node 版本，无论通过 npx、全局安装还是从源码运行都是如此。该仓库还包含用于终端直接使用的 CLI。

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mcp-server-madeonsol

AI开发平台

这是一款面向 Solana 链上交易的 MCP 服务器，供 Claude、Cursor 等 MCP 客户端调用。它接入 MadeOnSol Solana KOL 情报接口，提供实时行情与钱包情报：追踪 2,000+ KOL 钱包（付费密钥延迟低于 3 秒，免费版实时数据延迟 5 分钟）、对 85,000+ Pump.fun 部署者评分、检测多 KOL 协同行为、展示捆绑队列持仓、核对钱包当前链上持仓，并串流 9+ 程序的 DEX 交易。包含部署者活动时间线、代币锁仓来源、跟单规则、钱包追踪工具与代币风险证据等能力。免费层每天 200 次请求，覆盖 40+ 接口。使用时可选择 API 密钥（msk_）或按次付费的 x402 无密钥模式；默认 stdio 传输可用于 Claude Desktop 与 Cursor，HTTP 模式需额外配置令牌且仅限本机回环。

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mcp-server-mcpindex

AI开发平台

mcp-server-mcpindex 是一个用于查找 MCP 服务器的 MCP 服务器，由 mcpindex.ai 提供。它让 AI 智能体在运行循环内发现、比较、安装和预检其他 MCP 服务器，并支持在调用工具前获取咨询性信任裁决。该工具可作为 Claude Desktop、Cursor、Cline、Zed 等客户端的即插即用组件，也可通过远程 MCP 连接使用，无需安装。它提供 recommend、search、trust 等六个工具，支持 Node 20+，同时兼容新旧协议版本。免费层有速率限制，付费密钥可获取更高吞吐量和完整证据裁决。

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mcp-server-motherduck

AI开发平台

mcp-server-motherduck 是 MotherDuck 提供的本地 MCP 服务器，用于将 AI 助手和 IDE 连接到 DuckDB 与 MotherDuck 的数据分析能力。它基于 DuckDB 的分析型 SQL 引擎，支持连接本地 DuckDB 文件、内存数据库、S3 上托管的数据库以及 MotherDuck，可执行 SQL 读写查询、浏览数据库目录，并在不同数据库连接之间即时切换。该服务器面向 SQL 分析与数据工程场景，任何兼容 MCP 的客户端均可使用，通过 JSON 配置接入。工具返回 JSON 结果，默认限制为 1024 行或 50,000 字符，可通过参数调整。项目采用 MIT 许可证，并提供远程托管版本供生产环境使用。

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mcp-server-multiverse

AI编程工具

Multiverse MCP Server 是一个中间件服务器，用于让同一类型的多个 MCP 服务器以相互隔离的实例同时运行，每个实例拥有独立的命名空间和配置。它通过 JSON 配置文件定义多个“宇宙”，每个宇宙可单独设置命令、参数、环境变量、路径解析规则和文件监听等，从而避免冲突。主要能力包括：同时运行多个相同类型的 MCP 服务器（如多个 MySQL、Git 或文件系统服务器）、开发时自动检测文件变化并优雅重启、通过 hideFunctions 隐藏特定函数、通过 enabled 标志临时禁用服务器。使用方式为在 Claude Desktop 的配置文件中添加条目，并编写 multiverse.json 定义各实例。适用于需要为不同项目或上下文隔离运行相同 MCP 服务器的开发者。限制方面，官方资料未提供收费、价格、平台兼容性等详细信息，部分功能如 Prompts、Resources 和 GUI 管理尚在计划中。

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mcp-server-notmuch

AI开发平台

mcp-server-notmuch 是一个面向本地 notmuch 邮件数据库的 MCP 服务器，供 Claude 等 LLM 客户端使用。它以只读为默认：搜索、阅读和理解邮件始终可用；任何写入操作（草稿、标签、导出文件）都需要显式开启标志，并限制在明确边界内。它从不发送邮件，代码库中没有任何发送能力。草稿写入本地 maildir，由用户自行在真实邮件客户端中审阅并发送。它通过真实的 notmuch CLI 搜索和阅读邮件（线程、单条消息、附件、日历邀请、办公文档、图片），支持命名作用域（预配置的 notmuch 查询），可回答“哪些还没回复”“谁欠我回复”，并提供长线程的低 token 概览。可选功能包括撰写和修改纯文本草稿、给邮件打标签、导出附件及邮箱历史的 Gource 可视化。

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mcp-server-pexels

AI图像工具

mcp-server-pexels 是一个面向 LLM 的 MCP 服务器，用于搜索 Pexels 免费图库的图片与视频。它支持按关键词、方向、尺寸、颜色和语言筛选图片，搜索视频时会自动选取最接近 1920x1080 的 HD MP4，并可按 ID 获取图片或视频的完整元数据。项目内置智能缓存（搜索缓存 10 分钟，ID 查询缓存 60 分钟）、优雅的错误处理，并在每个结果中强制标注摄影师署名。使用前需要免费申请 Pexels API key，构建后可作为 pexels_search_photos、pexels_search_videos、pexels_get_details 三个工具接入 Claude Desktop 或其他 MCP 客户端。

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mcp-server-polarion

AI编程工具

mcp-server-polarion 是一个面向 Polarion ALM 的 Model Context Protocol（MCP）服务器，可让兼容 MCP 的 AI 助手直接读取和写入 Polarion 中的文档、工作项、测试运行、追溯链接与评论。它提供 46 个工具，覆盖读写操作：可将文档渲染为 Markdown，支持 Lucene 或 SQL 搜索，遍历进出链接，解析枚举选项；写入方面可创建和更新工作项、文档、测试运行，管理链接、重排文档结构、发布评论。所有写入工具均支持 dry_run 预演，写入前会校验字段、枚举值与链接目标；请求串行化并按可配置速率上限节流，遇到 429/5xx 响应自动重试。要求 Polarion 2506 及以上版本，以 Python 包形式分发，需使用 uv 运行。

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