SuperAPI AI 工具集35,738 个结果 · 第 754 / 993 页
mcp-nutanix 是一个实验性的 Model Context Protocol（MCP）服务器，用于让大语言模型（LLM）通过 MCP 协议与 Nutanix Prism Central API 交互。它使用 Go 语言编写，基于 Prism Go Client 与 Prism Central 通信，并借助 MCP Go 库实现协议。该服务器支持连接 Prism Central 实例、列出虚拟机、集群、主机等资源，以及通过 URI 获取特定资源的详细信息。项目明确声明并非 Nutanix 官方产品，不受支持或维护，不适合生产环境，按原样提供且无任何保证，使用风险自负。
MCP Observatory 是一款面向 MCP（Model Context Protocol）服务器的 CI 原生安全测试工具，主要服务于自行开发 MCP 服务器的团队。它可以在开发阶段对已配置的 MCP 服务器进行扫描：发现服务器、检查其能力、实际调用安全工具、检测 schema 漂移，并根据项目所用语言、框架、数据库和云服务商推荐缺失的 MCP 服务器。工具还提供攻击模拟、安全评分、SARIF/HTML/Markdown 报告、GitHub Code Scanning 集成，以及 record/replay/verify 回归测试流程。它本身也可作为 MCP 服务器运行，让 AI 智能体自主测试和监控其他 MCP 服务器。本地使用和本地 CI 保持免费，托管快照有免费额度，Individual Pro 为每月 29 美元。
MCPVault 是一个轻量级 Model Context Protocol（MCP）服务器，让兼容的 AI 客户端安全地读取、搜索和编辑 Obsidian 笔记库。它直接操作库文件，将文件操作限制在配置的库根目录内，并保留未修改的 frontmatter 字段格式。
历史第三方摘要：历史目录与公开索引将 calclavia/mcp-obsidian 描述为面向 Obsidian Markdown 笔记的 MCP 连接项目。
这是一个面向 OceanBase 生态系统的 Model Context Protocol（MCP）服务器集合仓库，旨在让 Claude、ChatGPT 等 AI 助手通过标准 MCP 协议直接与 OceanBase 数据库及生态组件交互。项目强调 AI 友好、安全可靠、生态完整和开箱即用，提供简单的配置方式即可接入。仓库包含 OceanBase 生态的完整 MCP 服务器，并附有各服务器的安装与配置文档链接。使用前需准备 OceanBase 数据库实例，可通过官方仓库获取或使用在线试用。项目采用 Apache License 2.0 许可，由 OceanBase 团队维护。
mcp-openai 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的服务器，让用户可以在 Claude Desktop 中直接调用 OpenAI 的聊天模型。它支持 gpt-4o、gpt-4o-mini、o1-preview、o1-mini 等多个模型，提供简单的消息传递接口和基础错误处理。使用前需安装 Node.js 18 及以上版本和 Claude Desktop 应用，并申请 OpenAI API 密钥。在 Claude Desktop 配置文件中添加相应条目后，即可通过对话让 Claude 调用 OpenAI 模型。该工具目前处于 alpha 阶段，可能存在 bug。
mcp-openapi 是一个可将任意 OpenAPI 3.x 规范转换为可调用 MCP 工具的开源项目，支持 Bearer、API Key 和 Basic 三种认证方式，便于将现有 REST API 接入 MCP 生态。
mcp-openapi（@reapi/mcp-openapi）是一个开源的模型上下文协议（MCP）服务器，用于加载并向 LLM 驱动的 IDE 提供多个 OpenAPI 规范。它充当 OpenAPI 规范与 Cursor 等代码编辑器之间的桥梁，让大语言模型能够直接理解并使用你的 API。服务器可从目录加载多个 OpenAPI 规范，通过 MCP 协议暴露 API 操作与模式（schema），支持解引用后的模式以提供完整 API 上下文，并维护所有可用 API 的目录。该项目由 ReAPI 赞助，可在 Cursor IDE 中通过项目级或全局的 mcp.json 进行配置。
MCP Orchestrator 是一个 MCP 编排网关，可连接多个下游 MCP 服务器，聚合其工具并提供统一访问入口。它围绕延迟工具加载设计，支持通过 BM25 或正则表达式进行统一工具搜索，避免占用 Claude 的上下文窗口。主要特性包括：基于 JSON 配置注册下游服务器、自动工具命名空间（server_name__tool_name 格式）、统一工具搜索、灵活认证（静态保存的请求头或令牌转发）、多种传输方式（stdio 或 HTTP）、工具定义缓存与原始结果透传，以及内存（开发）或 Redis（生产）存储后端。
mcp-page-capture 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，通过 Puppeteer 驱动无头 Chromium，可对任意 URL 进行像素级截图，并返回 MCP 兼容的元数据，适用于 Copilot/MCP 环境及自动化工作流。它提供六种简化的 LLM 友好步骤：viewport、wait、fill、click、scroll、screenshot，支持移动设备模拟预设、结构化 DOM 提取、自动重试、遥测钩子和可插拔存储后端。可独立运行或作为 Node.js 进程内嵌，返回 base64 PNG 截图与结构化内容。
mcp-pandoc 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的服务器，使用 Pandoc 实现文档格式转换。它能在不同文档格式之间转换内容，并尽可能保留原有格式与结构。该服务器已正式收录于 Model Context Protocol 开源服务器项目。项目目前处于早期开发阶段，PDF 支持仍在开发中，功能与可用工具可能随改进而变化。核心工具 convert-contents 支持 Markdown、HTML、DOCX、ODT、RST、LaTeX、EPUB、IPYNB、TXT 等格式的读写转换，PDF 和 PPTX 仅支持写出。用户可通过内容字符串或输入文件路径指定源，并指定输入/输出格式、输出文件路径、参考文档、Pandoc 默认文件（YAML）以及过滤器数组。使用前需安装 Pandoc 和 uv 包（含 uvx 命令），PDF 转换还需安装 TeX Live。该工具适合需要在多格式文档间进行批量或精确转换的开发、写作与自动化工作流场景。
mcp-pequerecetas 是一个连接聊天客户端与西班牙家庭烹饪网站 Pequerecetas 的 MCP 服务器。它让用户搜索该网站的菜谱、读取菜谱并按用餐人数重新缩放食材用量、列出网站用于分类菜谱的各个分类法（饮食、年龄、主要食材、场合、时段、厨具、菜系、菜品类型）的取值、逐页浏览某个分类法下的菜谱，以及缩放任何已有的西班牙语食材清单。该服务器无需 API 密钥或账户，要求 Node 24 或更高版本，可通过一键安装或下载 .mcpb 包安装。它一次只发一个请求，间隔三秒，并在网站要求时放宽间隔；读取结果默认在内存中缓存十五分钟，不写入磁盘，不收集数据。
MCP Percona PG 是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，用于管理 Percona Operator for PostgreSQL。它让支持 MCP 的客户端（如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等）直接在 Kubernetes 上操作 PostgreSQL 与 PgBouncer 集群，涵盖拓扑查看、连接池配置、参数调优、备份与时间点恢复（PITR）、灾难恢复（DR）、扩展启用与生命周期管理。该服务器通过读取 kube-config 驱动 Operator 的自定义资源（PerconaPGCluster、PerconaPGBackup、PerconaPGRestore、PerconaPGUpgrade）。默认安全：以只读模式启动，可限定命名空间和集群白名单，保护关键集群不被修改，恢复、升级、删除等高影响操作需单独授权并输入确认，且从不读取或返回数据库凭据。
mcp-persona-sessions 是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，旨在让 AI 助手能够开展结构化、由角色人设驱动的对话会话，包括模拟面试、个人反思和教练辅导。该项目最初为面试准备而设计，现已发展为适用于各类引导式对话的灵活框架。其核心特性包括：加载详细的人设档案以改变 AI 行为与专业领域；内置计时管理，支持开始、停止与状态检查；提供预定义的会话模板，包含明确目标与成果；支持适应性对话流程，根据交流内容自然调整；提供会话评估，反馈表现与沟通效果；并采用安全的文件处理与路径校验。用户可通过克隆仓库、安装依赖并配置 MCP 客户端（如 Claude Desktop）来使用。它还支持通过 roles/ 目录添加自定义人设，以及通过 session_types.yaml 添加自定义会话类型。适用于面试练习、演示排练、困难对话角色扮演、个人发展反思、创意探索、决策制定和日常反思等场景。
mcp-pfsense 是一个通过 AI 助手管理 pfSense 防火墙的 MCP 服务器，支持防火墙规则、DHCP 租约、DNS 覆盖、网关监控、ARP 表与服务管理，破坏性操作需两步确认。
MCP Pointer 是一个面向智能体编程工具的本地 DOM 元素选择工具，由 Node.js 编写的 MCP 服务器与 Chrome 扩展组成。安装扩展后，按住 Option（Windows 为 Alt）并点击网页元素，即可将元素的文本内容、CSS 类、HTML 属性、定位与样式等文本信息，经由 WebSocket 与模型上下文协议（MCP）传递给 Claude Code、Cursor、Windsurf 等支持 MCP 的 AI 编程工具，让 AI 看到你所看到的元素。它支持动态控制文本与 CSS 详细程度、实验性 React 组件检测，已在 Chrome 全面测试，Chromium 系浏览器可手动加载构建版本使用。
mcp-postgres-server 是一个面向 PostgreSQL 的 Model Context Protocol（MCP）服务器，支持本地、Docker、RDS、Neon 和 Supabase 数据库，也可通过 SSH 跳板机访问仅内网可达的数据库。它可与 VS Code、Cursor、Claude Code、Codex、Windsurf 等支持 stdio 的 MCP 客户端配合使用。服务器默认只读，写入需显式开启；提供查询、列出 schema、列出表、描述表结构、执行写入语句以及运行时连接切换等工具，并具备结果大小限制、超时、错误提示和 SSH 隧道等能力。
mcp-ppsspp 是一个面向 PPSSPP（PlayStation Portable 模拟器）的 MCP 服务器，通过 PPSSPP 内置的 WebSocket 调试器接口，将模拟器能力暴露给任何兼容 MCP 的客户端（如 Claude Desktop、Claude Code 等）。它无需安装桥接插件，因为 PPSSPP 自带调试器 WebSocket 接口，服务器只需与其进行 JSON 通信。主要功能包括：读写 PSP 内存、用按键输入驱动游戏、截取屏幕截图、设置 CPU 断点、检查 MIPS Allegrex 寄存器等。连接使用 PPSSPP 调试端口上的子协议 debugger.ppsspp.org。使用前需在 PPSSPP 中启用“Allow remote debugger”，并记录显示的 host:port（如 ws://192.168.1.10:12345/debugger），再将该端口作为环境变量配置给 MCP 服务器。
MCP Prompt Engine 是一个基于模型控制协议（MCP）的服务器，用于通过强大的文本模板引擎管理和提供动态提示模板。它支持变量、局部模板和条件逻辑，可服务于任何兼容的 MCP 客户端，如 Claude Code、Claude Desktop、Gemini CLI、VSCode 与 Copilot 等。该项目利用 Go 的 text/template 语法，支持热重载、命令行界面和 Docker 部署。
mcp-recipes 是一个 MCP 服务器，可同时搜索多个食谱语料库，读取并重新缩放食谱。它支持法语、英语和西班牙语的六个来源：Marmiton、Ptitchef、Supertoinette、Wikibooks Cookbook、BBC Good Food 和 Pequerecetas。无需 API 密钥或账户，可一键安装或使用 npm 安装。主要功能包括：用单一查询搜索所有来源、以统一格式读取任意来源的食谱、并排比较同一道菜的不同版本、缩放任意食材列表（支持自动识别语言）。缩放时，数量可能转换为不同单位，并根据食材的可分割性进行舍入，标记 rounded 和说明。每个来源独立报告状态，失败不会影响其他来源。该服务器在本地运行，仅联系上述六个网站，不收集用户数据，不写入磁盘。适用于需要跨语言比较食谱、调整份量或整合多来源食谱的场景。限制包括：需要 Node 24 或更高版本；某些网站有请求间隔限制；BBC Good Food 的订阅者专属食谱不会返回食材和步骤；难度和成本字段不重复提供。
mcp-recon（原名 Tellix）是一个对话式侦察接口与 MCP 服务器，由 httpx 和 asnmap 驱动。它通过 Model Context Protocol（MCP）将自然语言与 HTTP 基础设施分析连接起来，让用户可以在 Claude Desktop 等兼容 MCP 的 AI 界面中，用简单文本提示执行域名侦察。主要能力包括：轻量级 HTTP 指纹识别（http_lite_recon）、完整元数据收集（http_full_recon，含页面预览、标头、证书、技术检测）、以及独立的 ASN 查询（asn_lookup，支持 IP、ASN 或组织名）。项目提供 lite 和 full 两种侦察级别，内置 http_lite_scan 和 katana_command_generator 等 MCP 提示模板，支持 Docker 容器化运行，并自动处理 httpx 的 stdin/stdout 泄漏问题。适用于安全研究人员、渗透测试人员对自有或授权域名进行快速侦察。
mcp-regulated-ai-compliance 是一个开源 Model Context Protocol（MCP）服务器，用于向 AI 客户端提供受监管行业的 AI 合规知识。它覆盖 EU AI Act、APRA、NIST AI RMF、ISO 42001、AU AI Safety Standard、GDPR 等法规，提供控制项查询、用例分类、框架交叉映射、反模式诊断和分阶段实施手册等能力。项目由 Uchit Vyas 构建，代码采用 Apache 2.0 许可，数据集采用 CC BY 4.0 许可，可被 Claude Desktop、Cursor、Zed、Windsurf、ChatGPT、Continue、Cline 等约 40 多个 MCP 兼容客户端调用。
这是一个实验性、教育性的乒乓球（Ping-Pong）服务器脚本，用于演示远程MCP（Model Context Protocol）调用。项目基于FastAPI，提供远程MCP调用的API端点或SSE（Server-Sent Events）传输方式，支持MCP命令处理，并具备线程安全的会话管理。服务器运行在本地8080端口，可通过附带HTML客户端进行交互，支持获取提示词以及调用ping、pong、count等MCP工具命令。
mcp-reunion 是一个面向留尼汪岛（法国海外省）公共开放数据的 MCP 服务器，通过 stdio 供 Claude Desktop 等 MCP 客户端使用。主要数据源为 data.regionreunion.com 上的 OpenDataSoft Explore v2.1 API，另有一个国家选举模块查询 tabular-api.data.gouv.fr。目前包含 26 个模块、108 个工具，覆盖行政、市镇、文化、经济、教育、就业、环境、地理、健康、遗产、旅游、住房、交通、城市规划、天气等领域；目录模块还可访问该门户约 270 个数据集。
mcp-review-board 是一个在本地运行的评审板工具，让 Claude Code、Codex、OpenCode、Trae、ZCode 等编码智能体互相评审彼此的产物：异议须写明翻转条件，修订需清除所有裁决。
这是一个 MCP 服务器，用于将公司域名解析为 Trustpilot 上的评分、评论数量和认领状态。它封装了 Apify 上的 Mamba Labs Trustpilot Reputation Enricher actor，并向任何 MCP 客户端返回 Clay 就绪的扁平 JSON 行。无需 Trustpilot API 密钥，但需要 Node.js 18+ 和 Apify 账户及 API 令牌。
mcp-rosreestr 是面向 AI 智能体的俄罗斯不动产公开数据 MCP 服务器，可通过地籍号、地址或坐标查询地块与房产信息，并提供带历史记录的地籍价值，数据源自 НСПД 与公共地籍地图。
MCP Router 是一款用于统一管理 Model Context Protocol（MCP）服务器的桌面应用，支持 Windows 和 macOS。它可连接本地或远程 MCP 服务器，支持 DXT、JSON 和手动添加方式，并提供项目分组、工作区模式、按服务器开关工具、请求日志与数据分析等功能。所有数据、配置和凭据均存储在本地，注重隐私与安全。该项目已于 2026 年 9 月 18 日结束开发、支持与安全更新，云服务和计费已停止，v0.6.4 是面向现有用户的最终桌面版本，本地功能仍可使用，但不建议新用户采用。
mcp-rss-aggregator 是一个基于 MCP（Model Context Protocol）的 RSS 聚合工具，托管于 GitHub（https://github.com/imprvhub/mcp-rss-aggregator）。根据现有资料，其核心用途是聚合 RSS 订阅源，使 AI 应用或智能体能够通过 MCP 协议读取和整合多个 RSS 源的内容。该工具属于 AI 开发平台/框架类项目，适合需要将 RSS 信息接入 AI 工作流的开发者使用。目前公开资料仅提供项目名称、仓库地址与简要用途描述，关于具体功能特性、安装方式、配置参数、支持平台、收费情况与使用限制等信息暂未提供，需查阅仓库文档进一步了解。
MCP Rubber Duck 是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，充当连接多个 OpenAI 兼容 LLM 的桥梁。它借鉴“橡皮鸭调试法”的思路：把问题讲给多只 AI“鸭子”听，从而获得不同视角的解答。它支持任意 OpenAI 兼容的 HTTP API 端点，也支持将 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Grok、Aider 等 CLI 编码代理作为“鸭子”使用。主要能力包括：同时配置并查询多个 LLM 提供商、跨消息维护对话上下文、让所有已配置模型同时作答（Duck Council）、多鸭投票并给出推理与置信度、让模型互相评审排名（LLM-as-Judge）、两只鸭子协作迭代改进回答、结构化辩论（牛津式、苏格拉底式、对抗式）、8 个可复用的多 LLM 工作流提示模板、向支持视觉的模型发送图片、主提供商失败时自动故障转移、实时健康检查、按提供商统计请求/Token/预估成本、连接其他 MCP 服务器扩展功能、可插拔的安全护栏（限流、Token 上限、模式拦截、PII 脱敏）以及按服务器的审批控制。部分工具还能在支持的 MCP 客户端中渲染交互式 HTML 面板。
这是一个基于 ConnectorX 的 MCP 服务器，可执行 SQL 并把结果以 Arrow RecordBatch 分块流式写入 CSV 或 Parquet 文件。支持 PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQLite、SQL Server、Redshift、BigQuery 等数据源。
mcp-search 是一个可自托管的 MCP（模型上下文协议）服务器，在自建 SearXNG 元搜索引擎之上提供网页搜索、页面阅读、图片搜索、截图与多轮深度研究能力，并在每个回答中报告可置信程度。它试图解决搜索引擎“伪装成成功的失败”：引擎返回了别人的主题、页面返回反爬盾文本、重复来源被当成多个独立来源等问题，这些都不会报错，却会让模型在错误信息上继续推理。该服务器把这些情况变成可分支判断的字段，运行在用户自己的机器上，使用自己的元搜索实例，模型密钥可选。它支持 HTTP 与 stdio 两种 MCP 接入方式，配备浏览器 sidecar，默认仅在回环地址发布端口，并可通过令牌认证与 TLS 开启访问控制。搜索、阅读、图片与截图本身不消耗模型 token，仅在 web_deep_search 与识别无文本层 PDF 时调用模型。引擎池由探测程序持续测量自动维护，在观测积累不足时使用种子列表并明确标注。
MCP-searxng 是一个 MCP 服务器，用于将智能体系统连接到基于 SearXNG 的搜索系统，让智能体能够通过 SearXNG 进行网络搜索。它由 SecretiveShell 开发并托管在 GitHub 上。用户可以通过修改客户端 JSON 配置将其接入 Claude Desktop 等兼容 MCP 的客户端，并使用 uvx mcp-searxng 命令运行，或使用本地代码副本。默认的 SearXNG 地址为 http://localhost:8080，可通过环境变量 SEARXNG_URL 进行自定义。该项目适合需要为 AI 智能体添加搜索能力的开发者使用，作为连接智能体与搜索引擎的桥梁。
mcp-security-audit 是一个基于 MCP（Model Context Protocol）的安全审计服务器，用于检查 npm 包依赖中的安全漏洞。它集成远程 npm registry，可进行实时安全扫描，支持 npm、pnpm、yarn 包管理器，能生成包含严重级别、修复建议、CVSS 评分和 CVE 引用的详细漏洞报告，并可集成到 Cline、Cursor 等客户端中。
mcp-seo 是一个面向现代网站项目的 AI 驱动 SEO 与增长审计 MCP 服务器。它可对技术 SEO、页面 SEO、AEO（AI 引擎优化）、GEO（生成式引擎优化）、本地 SEO、内容质量、转化/CRO 以及 Core Web Vitals 风险进行 8 个维度的评分，并生成框架感知的安全代码修复，以提升可见性、性能和业务成果。该工具支持 Laravel Blade、Next.js App Router、Next.js Pages Router、Nuxt、Astro、原生 PHP 与静态 HTML 等架构的自动检测，并针对 Google AI Overviews、Perplexity、ChatGPT Search、Claude 等 AI 搜索进行优化。它还包含本地 SEO 审计、零幻觉策略、统一 diff 代码修复与回滚安全等能力，可集成到 Antigravity 2.0、GitHub Copilot、Claude Desktop、Cursor 和 Windsurf 中。
mcp-seo-audit 是 Atomno 提供的 MCP 服务器，基于 detail.web 引擎执行真实技术 SEO 审计：返回 0–100 健康分与 A–F 等级，覆盖 8 类 78 项检查，并提供 GEO 子分、robots/sitemap/JSON-LD/meta 工具。