SuperAPI AI 工具集

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PulpMiner

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PulpMiner 是一款将任意网页转化为结构化实时 JSON API 的 AI 工具。用户只需输入目标网页 URL 和期望的 JSON 格式,AI 便会分析页面结构并生成干净的 JSON Schema,随后提供一个唯一的 API 端点。每次调用该端点都会返回来自原网页的最新结构化数据。整个过程无需编写爬取代码,也无需自建基础设施。它支持动态 URL 变量、内容缓存、安全 API 密钥,并能处理 JavaScript 渲染的单页应用和动态内容。适用于价格监控、新闻聚合、市场研究、房地产数据收集、招聘市场分析、教育信息追踪等场景。还提供 Google 表格插件、n8n 节点和 Zapier 集成,方便接入现有工作流。采用积分制定价,积分永不过期,并为企业用户提供定制方案。

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qgis_mcp

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QGISMCP 是一个基于 Model Context Protocol(MCP)的集成项目,用于连接 QGIS Desktop 与 Claude AI,让 Claude 能通过自然语言提示直接控制和操作 QGIS。项目基于 BlenderMCP 构建,采用套接字实现双向通信。主要能力包括:创建、加载和保存 QGIS 项目;添加或移除矢量/栅格图层;执行 Processing Toolbox 中的处理算法;以及从 Claude 运行任意 Python 代码。系统由两部分组成:在 QGIS 内建立套接字服务器的 QGIS 插件,以及实现 MCP 并连接插件的 Python 服务器。使用前需安装 QGIS 3.X(仅在 3.22 测试)、Python 3.10+ 和 uv 包管理器,并按说明将插件复制到 QGIS 插件目录、启用插件、配置 Claude Desktop 的 claude_desktop_config.json。安装启动后可在 Claude 中看到锤子图标及工具列表(如 ping、load_project、add_vector_layer、execute_processing、execute_code 等)。注意:执行任意 Python 代码能力很强,需谨慎使用。

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RAG-Anything

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RAG-Anything 是香港大学数据科学实验室(HKUDS)开发的一款 All-in-One 多模态 RAG 框架,基于 LightRAG 构建。它针对传统文本 RAG 系统无法有效处理现代文档中图像、表格、公式、图表和多媒体等混合内容的痛点,提供统一的多模态文档处理与查询能力。该框架支持 PDF、Office 文档、图片等多种格式,内置针对图像、表格、数学公式等内容的专用处理器,并自动构建多模态知识图谱,实现实体抽取与跨模态关系发现。系统提供纯文本查询、VLM 增强查询和多模态查询三种方式,消除了对多个专用工具的需求。项目在 GitHub 上已获得超过 1000 颗星,用户可通过 pip 安装使用,Office 文档处理需要 LibreOffice 支持。

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ragas

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Ragas 是一个用于评估和优化大语言模型(LLM)应用的框架,特别专注于检索增强生成(RAG)流水线的评估。它提供客观指标、智能测试生成和数据驱动的洞察,帮助开发者告别耗时且主观的评估方式,转向高效、数据驱动的评估工作流。Ragas 支持基于 LLM 和传统指标的精确评估,并能自动生成覆盖多种场景的测试数据集。它可与 LangChain 等主流 LLM 框架及可观测性工具无缝集成,还支持利用生产数据构建反馈循环,持续改进应用。通过 ragas quickstart 命令可快速创建示例项目,支持 RAG 系统评估、AI 智能体评估、LLM 基准对比、提示词变体评估和复杂工作流评估等模板。安装方式包括通过 pip 安装或从源码安装。Ragas 还提供预置指标,如使用 DiscreteMetric 进行方面批判评估。该项目开源,欢迎社区贡献,并强调透明度,收集匿名化使用数据以改进产品,用户可通过设置 RAGAS_DO_NOT_TRACK 环境变量选择退出。

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RAGEN

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RAGEN 是一个用于训练推理型 LLM 智能体的开源强化学习框架,基于 StarPO 算法,支持多轮轨迹级强化学习。它提供 10 个内置环境(如 Sokoban、FrozenLake、WebShop、DeepCoder、SearchQA 等)和 Gym 兼容接口,便于添加自定义环境。RAGEN-2 版本进一步引入基于奖励方差的 SNR-Adaptive Filtering 轻量级轨迹过滤,以及推理坍塌诊断(通过条件熵与互信息代理指标检测模板坍塌),帮助理解并修复智能体强化学习中的隐藏失效模式(如 Echo Trap 和推理坍塌)。框架支持 PPO 与 GRPO 两种优化方式,并包含诊断仪表盘、训练指标指南等工具。

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rakuten-mcp

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rakuten-mcp 是一个面向乐天 Web Service API 的 Model Context Protocol(MCP)服务器,提供跨六个乐天产品族的只读工具,包括 Ichiba(电商市场)、Books(图书)、Travel(旅行)、Recipe(食谱)、Kobo 和 GORA(高尔夫)。工具描述提供英语和日语双语。所有工具均为只读 HTTP GET 请求,不创建、修改或删除任何内容。返回的条目为促销性商品信息,需在乐天平台上核实价格与库存。该项目为非官方项目,与乐天集团无关联、未获其认可或赞助。

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rancher-mcp-server

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rancher-mcp-server 是面向 Rancher 生态的 Model Context Protocol(MCP)服务器,用于通过 MCP 客户端管理多云/多集群 Kubernetes、Harvester HCI(虚拟机、存储、网络)以及 Fleet GitOps。它提供 Harvester、Rancher、Kubernetes、Helm、Fleet 等工具集,默认只读,支持通过 Bearer Token 直接调用 Rancher API,无需 CLI 包装。可添加到 Cursor 或 Claude Desktop 的 MCP 配置中,也支持 Streamable HTTP 传输与 Docker 容器运行。

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Ray

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Ray 是由 Anyscale 推出的开源 AI 计算引擎框架,用于管理、执行和优化各类计算需求。它被称为“AI 计算引擎”,旨在为任意规模、任意加速器上的分布式工作负载精确编排基础设施。Ray 以 Python 原生为设计理念,开发者可以用极少代码将 Python 应用扩展到分布式环境,并统一 AI、机器学习和生成式 AI 工作负载。其核心能力涵盖并行 Python 代码、多模态数据处理、分布式模型训练、模型部署(Ray Serve)、批量推理、强化学习(Ray RLlib)、LLM 推理与微调等,支持 CPU 与 GPU 混合流水线,兼容多种框架。Ray 拥有高层 ML 库和完整生态,可端到端运行 AI/ML 工作流,并支持集群部署、调试优化与常见工具集成。Anyscale 是基于 Ray 的全托管 AI 平台,由 Ray 创始团队打造,提供企业治理、开发者工具与专家支持。Ray 由开源社区驱动,被众多 AI 领先企业采用,用于加速 AI 运营。

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RD-Agent

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RD-Agent 是微软推出的研发自动化智能体,旨在通过 AI 驱动数据驱动的 AI,自动化高价值的通用研发流程。其核心框架包含“研究”(R,提出新想法)和“开发”(D,实现想法)两个部分。典型应用包括自动量化工厂、数据挖掘智能体、研究副驾驶(自动阅读论文或财报并实现模型/数据集)、Kaggle 智能体、FFT 智能体以及数据科学智能体。RD-Agent 目前仅支持 Linux 系统,依赖 Docker 和 Conda 环境,可通过 PyPI 安装,并支持 LiteLLM 接入多种大模型(含 DeepSeek)。

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reactive-agents-ts

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Reactive Agents 是一个开源 TypeScript 智能体执行框架,为可控执行、端到端可观测性与可靠运行而设计,同一份代码可在本地 4B 模型与前沿 API 之间运行。它提供透明的 12 阶段执行引擎、逐阶段钩子、工具调用修复、输出验证、崩溃恢复以及每次运行签名的证据收据。框架支持 8 种推理策略、4 层记忆、8 个 LLM 提供商、模型自适应上下文、护栏与验证、Ed25519 身份,以及 React/Vue/Svelte 前端集成,基于 Effect-TS 构建。

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recon-crypto-mcp

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recon-crypto-mcp 是一款面向 AI 代理的自托管 DeFi 工具,通过 MCP 协议让 AI 读取多链资产与 DeFi 仓位,并准备交易。所有交易需在 Ledger 硬件钱包上签名批准,私钥永不离开设备。支持以太坊、Arbitrum、Polygon、Base、Optimism、TRON、Solana、比特币和莱特币,覆盖 Aave V3、Compound V3、Morpho Blue、Uniswap V3、Curve、Lido、EigenLayer、Rocket Pool、Safe 多签、MarginFi、Kamino、Marinade、Jito、SunSwap,以及 LiFi 跨链和 Jupiter v6 兑换。可在 Claude Code、Cursor 等 MCP 兼容客户端中使用。

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