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全部 AI 工具

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mcp-server-opendal

AI开发平台

mcp-server-opendal 是 Apache OpenDAL™ 的 Model Context Protocol（MCP）服务器实现，旨在通过 OpenDAL 让用户访问多种存储后端。它支持 S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage 等多种存储服务，提供无缝访问。该服务器能够列出存储服务中的文件和目录，并读取文件内容，自动检测文本或二进制格式。配置通过环境变量进行，每个服务需要前缀和特定配置选项。使用时，需安装 uv，并可在 Claude Desktop 中通过 claude_desktop_config.json 添加配置。项目开源在 GitHub，名称和 URL 保留为 mcp-server-opendal 与 https://github.com/Xuanwo/mcp-server-opendal。具体收费、价格、平台、效果等信息暂未提供。

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MCP-Server-Playwright

AI智能体

MCP Server Playwright 是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，利用 Playwright 为大型语言模型（LLM）提供浏览器自动化能力。它允许 LLM 与网页进行交互，例如导航到指定 URL、截取整个页面或特定元素的截图、点击元素、填写表单、悬停、选择下拉选项以及执行 JavaScript。此外，它还支持监控浏览器控制台日志。该工具可通过 Smithery 安装到 Claude Desktop，也可用于 Cursor 代码编辑器，使 AI 能够直接在真实浏览器环境中操作。项目采用 MIT 许可证，核心目标是扩展 AI 对网页的操作和感知能力。

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mcp-server-python

AI开发平台

Inkeep MCP Server 是一个基于 Python 的 MCP 服务器，由 Inkeep 提供，用于对用户自己的文档和产品内容进行 RAG 搜索。它需要 Inkeep 账户来管理并提供 RAG 能力，使用 uv 作为 Python 项目管理器。用户需在 Inkeep 仪表板创建 API 集成并获取 API 密钥，然后将该服务器添加到 MCP 客户端（如 Claude Desktop）的配置中。该工具适合希望将自有内容接入 AI 助手进行检索增强生成的开发者和团队。

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mcp-server-questdb

AI编程工具

QuestDB MCP Server 是一个 MCP 服务器，用于将编程类 AI 智能体（如 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、Gemini CLI）连接到正在运行的 QuestDB Web Console。智能体由此获得创建 notebook 单元格、运行 SQL 查询和构建图表的能力，所有操作都在浏览器中针对用户已建立的 QuestDB 会话执行。它提供交互式安装向导，可自动检测已安装的编程智能体并将连接桥写入各自的 MCP 配置；也支持手动配置，以及面向无 npm 网络访问环境的独立打包文件安装方式。

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mcp-server-reddit-ads

AI营销工具

mcp-server-reddit-ads 是一个面向 Reddit Ads API v3 的 MCP 服务器，由一位实际的 Reddit 广告主构建并自用验证。它让 MCP 客户端能够读取广告活动、广告组、广告及效果报告，并提供受分级安全控制约束的写入工具，用于暂停、创建、修改预算与出价、编辑定向，以及在广告组之间复制广告。该工具默认只读安装，只有在手动提升写入层级后才会执行改动，且高于当前层级的工具会从客户端的工具列表中完全隐藏，以避免误操作导致真实广告支出。使用前需要一个具备业务管理员权限的 Reddit 广告账号、Node.js 20 或更高版本，以及任一 MCP 客户端（如 Claude Code、Claude Desktop 或其他兼容客户端）。项目为独立的非官方客户端，与 Reddit, Inc. 无隶属关系，软件按“原样”提供，使用时需自行承担广告支出与账户变更的责任。

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mcp-server-runescape

AI开发平台

mcp-server-runescape 是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，用于在 AI 客户端中查询《RuneScape》（RS）与《Old School RuneScape》（OSRS）的游戏数据。它提供多个工具，可以获取物品详情与价格、物品 180 天价格历史、玩家 Hiscores 排名与经验、特定技能或活动的前 50 名排行榜、当前在线玩家数量，以及 RuneScape 账号创建总量。该服务器优先选用同时支持 RS 与 OSRS 数据的 API 端点，目标是在游玩过程中直接从数据源获取更准确的信息。资料中未提供收费、价格或效果类信息。

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mcp-server-s3

AI开发平台

mcp-server-s3 是一个面向 AWS S3 的 MCP 服务器，让用户在 AI 助手中直接管理 S3 存储桶与对象，无需记忆 aws s3 ls、aws s3 cp 等命令行语法。它支持列出存储桶、浏览对象、上传与下载内容，以及生成预签名 URL。该服务器兼容 Claude Desktop、Cursor、VS Code Copilot 等任何 MCP 客户端，并复用现有的 AWS 凭证链（~/.aws/credentials 或环境变量）。项目以 Agent Plugins 1.0.0 包形式发布，包含 plugin.json、portable mcp.json 与 skills。

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mcp-server-singlestore

AI开发平台

SingleStore MCP Server 是 SingleStore Labs 提供的 Model Context Protocol（MCP）服务器，用于让兼容 MCP 的客户端（如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS Code、Windsurf、Goose 等）通过自然语言与 SingleStore 管理 API 及服务交互。它提供安装器，支持自动或手动配置，无需 API 密钥、令牌或环境变量，启动时通过浏览器 OAuth 自动完成认证。服务器内置多种工具，可获取用户与组织信息、管理组织、查看工作区组与工作区、恢复工作区、管理 Starter 工作区、查询区域、执行 SQL、创建与上传 Notebook、基于 Notebook 创建定时任务、管理 Stage 部署文件等。使用需 Python >= 3.10.0 且安装 uvx。Docker 方式需 API 密钥，因为容器内不支持 OAuth。

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mcp-server-taskwarrior

AI开发平台

mcp-server-taskwarrior 是一个实现 Model Context Protocol（MCP）的 Node.js 服务器，用于与本地 TaskWarrior 任务管理工具交互。它支持查看待办任务、按项目和标签筛选、添加带描述、截止日期、优先级、项目和标签的新任务，以及将任务标记为完成。使用前需在本地安装并配置 TaskWarrior（task 命令）。通过 Claude Desktop 等 MCP 客户端连接后，可用自然语言操作 TaskWarrior，例如查询工作项目任务、添加高优先级任务、标记任务完成。当前依赖 task id 作为标识符，但该标识符不稳定，未来可能改用 UUID。

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mcp-server-templates

AI开发平台

MCP Server Templates 是一个用于快速部署 Model Context Protocol（MCP）服务器的平台，提供 Docker 与 Kubernetes 后端、轻量级 CLI（mcpt）以及客户端工具，帮助开发者通过模板在数秒内启动生产级 MCP 服务器。它支持从模板一键部署、通过单一端点进行负载均衡路由，并兼容 HTTP 与 stdio 两种传输方式，配置基于 YAML 并带有合理默认值。该项目现已更名为 MCP Platform，原仓库进入维护模式，仅提供安全更新至 2025 年，建议迁移至新包 mcp-platform 和新 CLI mcpp。

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mcp-server-vibes-coded

AI智能体

mcp-server-vibes-coded 是一个面向 AI 智能体供应链安全的 MCP 服务器与 GitHub Action，共提供 26 个工具，覆盖智能体安全、扫描器共识、x402 支付可靠性和 Vibes-Coded 的 344 项资源商业目录。它既可作为远程 MCP 服务器被 Glama、Smithery 和官方 MCP Registry 发现，也可在 pull request 中运行确定性扫描器，在安装技能和插件前进行依赖审查。付费调用通过 x402 以 USDC 结算（HTTP 402 → 支付 → 重试），或使用预付 X-Vibes-Key / 日票。

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mcp-shell

AI智能体

mcp-shell 是一个基于 Go 语言、构建于 mark3labs/mcp-go 之上的 MCP 服务器，让 AI 助手（如 LLM）能够安全、可审计、按需地执行操作。其默认采用“安全模式”，只注册一组类型化的工具，不提供原始 shell 命令，包括文件读取、grep/glob、git 检查，以及可选的文件/git 写入和操作员自定义脚本。所有路径参数都会基于 working_directory 解析并跟随符号链接，任何解析到该目录之外的路径都会被拒绝。项目提供 Docker 方式运行，以非 root 用户、基于 Alpine 镜像运行，适合在生产环境使用。AI 客户端通过 MCP 配置接入后即可调用这些受限工具；只有在显式设置 MCP_SHELL_ALLOW_UNSAFE=1 时，才会暴露唯一的不受限工具 shell_exec，通过 bash -c 无验证运行命令，仅适合本地开发。

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mcp-shell-server

AI智能体

mcp-shell-server 是一个实现 Model Context Protocol（MCP）的可信执行服务器，用于在白名单限制下安全地执行 shell 命令。它支持以 argv 数组方式运行允许的命令，不经过 shell 字符串解释；支持通过 stdin 向命令传入输入；返回 stdout、stderr、退出状态和执行时间；支持安全的管道，保留并验证各 argv 段而不调用 shell；内置服务端默认超时、最大超时和输出字节上限；对 <、>、>> 重定向进行受控处理，目标必须位于请求的工作目录内；子进程仅继承最小化的允许列表环境变量，避免泄露服务器密钥；并输出结构化审计日志，记录成功、拒绝、超时、输出超限和进程错误等结果，同时对敏感信息进行脱敏。需注意该包并非沙箱：允许某个命令意味着将服务器进程的现有操作系统权限委托给该程序。若请求或可访问文件可能来自不可信输入，应在独立强制的操作系统边界（容器、虚拟机、jail 或 OS 策略）中运行该服务器，并遵循最小权限、文件系统范围限制、网络限制、凭据排除、后代进程遏制和资源限制等要求。

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mcp-shield

AI智能体

MCP Shield 是一个面向 MCP（Model Context Protocol）服务器和 AI 智能体工具的静态安全扫描器，同时也可作为 MCP 服务器运行。它帮助开发者在进入生产环境前发现常见危险：泄露的密钥、Shell 命令执行、有风险的工具有描述、提示注入文本以及会破坏 CI 的安全回归。MCP 服务器通常暴露文件系统访问、Shell 命令、网络调用、凭据、浏览器自动化、数据库和内部工具等强大能力，小错误可能代价高昂。MCP Shield 提供快速静态检查、实用输出，并在风险超过阈值时返回非零退出码，作为第一道防线。它基于官方 MCP Python SDK 构建，支持 CLI 和 MCP 服务器两种运行方式，具备 CI 友好的严重性门禁，支持 text、JSON、Markdown 和 SARIF 输出，并可通过规则 ID 进行内联抑制，以及使用 .mcp-scan-ignore 文件忽略测试夹具和有意演示。

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mcp-shodan

AI开发平台

mcp-shodan 是一个 MCP 服务器，让 AI 智能体能够访问 Shodan API 和 Shodan CVEDB。用户可以向智能体提供 IP、主机名、搜索查询、产品或 CVE，获取分析师视角的信息：开放端口与横幅、TLS 证书、DNS 记录，以及带 EPSS 和 KEV 状态的漏洞严重性。该工具支持主机侦察、设备搜索、漏洞情报和 DNS 查询，提供 11 个只读工具，支持 stdio 和 HTTP 流式两种传输方式。需要用户自备 Shodan API 密钥，兼容 Claude Code、Codex、Gemini CLI 和 Claude Desktop。

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mcp-simple-pubmed

AI搜索引擎

mcp-simple-pubmed 是一个 MCP 服务器，通过 Entrez API 提供对 PubMed 医学与生命科学文献数据库的搜索与查询能力。它支持使用关键词、MeSH 主题词、作者姓名、日期范围及布尔运算符检索文献；可下载开放获取文章的全文（来自 PubMed Central），并通过资源 URI 获取摘要与元数据。该服务器还提供 MCP Prompts（自 v0.1.14 起），帮助构建更有效的检索策略，包括系统综述检索、PICO 临床问题检索和作者检索。工具返回 XML 格式的全文，便于 AI 理解文档结构，但无法访问付费墙论文。用户需配置 PUBMED_EMAIL，可选配置 PUBMED_API_KEY 以提升速率限制（标准为每秒 3 次请求，使用 API key 后为每秒 10 次）。

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mcp-sports-hub

AI开发平台

mcp-sports-hub 是一个统一的 MCP（Model Context Protocol）服务器，将 42 个体育数据 API 提供商聚合到单一服务中，提供约 410 个工具，覆盖 70 多种体育项目的比分、统计、赔率、电子竞技、大学体育、国际象棋、赛车、拳击、澳式足球等数据。它基于 MCP SDK 的 stdio 传输，可配合任意 LLM（Claude、GPT、Gemini、Llama、Mistral 等）使用。默认仅加载无需 API Key 的免费预设（19 个提供商、约 165 个工具），可即装即用；使用 API Key 的提供商采用增量注册方式，缺少 Key 不会阻止服务器启动，仅在调用时返回错误。该项目已发布在官方 MCP Registry 上，支持 stdio 与 HTTP/SSE 两种传输模式，并包含响应字段过滤、内存缓存、限流重试、MCP 资源与提示词等功能。

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mcp-status-observer

AI开发平台

mcp-status-observer 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的服务器，用于在 Claude Desktop 中监控主流数字平台的运行状态。它通过读取各平台官方状态 API，提供实时服务状态、组件健康度、事件历史与影响分析。支持 GitHub、Slack、Discord、OpenAI、Anthropic、Gemini、Vercel、Cloudflare 等 21 个平台。用户可通过自然语言或 status 命令查询，例如 status --github。项目需 Node.js 20 以上，可手动运行或配置为 Claude Desktop 自动启动。

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mcp-sudact

AI法律工具

mcp-sudact 是一个面向 AI 智能体的俄罗斯司法实践检索 MCP 服务器。它可以根据法律条文、法院、审级和日期搜索法院判决，并返回所选案件的完整文本。该工具主要面向律师和律师事务所，可接入 Cursor、Claude 以及任何支持 MCP 的客户端。它通过互联网服务 atomno-mcp 运行，搜索、缓存和个人数据隐藏均在服务端完成，用户无需自行抓取或搭建环境，只需一个密钥（Pro 套餐）即可使用。项目与 sudact.ru 无关联，数据来自公开来源，使用风险自负；全文访问以托管服务订阅形式提供。

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mcp-supertoinette

AI开发平台

mcp-supertoinette 是一个连接 Supertoinette 法式烹饪网站的 MCP 服务器。Supertoinette 是现存最古老的法语烹饪网站之一，其食谱提供配料、步骤、准备/烹饪/静置时间、可供人数及成品照片；网站还提供与菜品搭配的葡萄酒页面，标明酒款与风格。该服务器让聊天客户端可以搜索食谱、读取单个食谱并按用餐人数重新缩放配料、浏览分类并逐页读取、查询菜品配酒建议。无需 API 密钥或账户。该服务器为开源的非官方项目，与 Supertoinette 无隶属关系。

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mcp-tavily

AI开发平台

mcp-tavily 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的服务器实现，用于接入 Tavily API，提供高级搜索与内容提取能力。它提供三种搜索工具：基础搜索 search、上下文感知搜索 searchContext、问答聚焦搜索 searchQNA，并支持从 URL 提取内容。该服务器具备丰富的配置选项，可调整搜索深度、过滤条件与内容包含范围，返回结构化结果并包含错误处理。可通过 Smithery 自动安装到 Claude Desktop，也可手动安装或使用 npx 直接运行，需要 Node.js 16 或更高版本以及 Tavily API 密钥。项目采用 MIT 许可证。

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mcp-telemetry

AI开发平台

mcp-telemetry 是面向 MCP（Model Context Protocol）服务器的实时遥测工具，被称为「AI 智能体的 Socket.IO」。它让开发者用几行代码为 MCP 服务器的工具调用添加监控，任何正在监听的 MCP 客户端（如 Claude Code、Cursor 或自建工具）都能实时接收结构化的进度更新，无需轮询，也不会用重复的工具调用淹没上下文。它解决的核心问题是：MCP 工具调用是同步的，长时间任务要么完全阻塞且不可见，要么靠智能体循环轮询状态工具，两种方式都不理想。项目包含两个架构互相独立的包：mcp-telemetry-sdk 用于在服务器端埋点，mcp-telemetry-server 作为采集端暴露 MCP 工具供客户端订阅，二者只通过本地 socket 汇合。

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mcp-timeplus

AI编程工具

mcp-timeplus 是一个面向 Timeplus 的 MCP（Model Context Protocol）服务器，让 LLM 与 MCP 客户端能够通过 SQL 查询和管理 Timeplus 集群，并操作 Kafka 主题与 Apache Iceberg 表。它提供 generate_sql、run_sql、list_databases、list_tables、list_kafka_topics、explore_kafka_topic、create_kafka_stream、connect_to_apache_iceberg 等工具，支持只读安全模式、流式 ETL 将 Kafka 消息本地保存，以及通过环境变量配置连接、超时、SSL 与 Kafka 参数。

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