SuperAPI AI 工具集3,631 个结果 · 第 29 / 101 页
SayGM 是一个 LLM 网关服务，提供对 Claude、GPT、Gemini 及开源模型的统一接入。它兼容 OpenAI 或 Anthropic SDK，宣称价格可低至标价的七折以内，并可在约一分钟内获取 API 密钥。网关支持将请求路由至相互竞争的运营商，费率公开且不超过标价。安全方面，SayGM 网关采用 Intel TDX 机密计算环境，硬件签名可供外部验证；对开源权重模型则在 TEE 内解密推理，力求从请求到响应全程密封。此外它还提供桌面端 AI 智能体，可基于文件与文件夹处理任务，支持聊天中途切换模型，按用量付费。
SayGM（Bittensor 子网 28，链上注册名 gm）是一个隐私 AI 网关，通过 Intel TDX 可信执行环境将用户发往 Claude、GPT、Gemini 等前沿模型的提示词加密路由，使矿工、网关运营方与托管基础设施都看不到明文。其证明来自 Intel 芯片签名而非隐私政策，开发者只需更改一个 base URL 即可接入其支持的 27 个模型。项目处于小范围 beta，官方称有 2,418 人等待名单，主网 netuid 28、测试网 netuid 482。
S.C.A.L.A. MCP Server 是一个面向 AI 智能体的 MCP 服务器，可将 Claude 等 AI 助手扩展为业务操作系统。它提供 33 项工具，覆盖 CRM 与销售管道、预约预订、发票管理、SARA AI 助手、财务分析、20 个行业垂直场景、工作流自动化，以及通过官方欧盟商业登记数据搜索和丰富 2.5 亿多家公司信息（支持按名称、VAT 或 ID 查询、NACE 行业搜索和财务数据）。用户只需设置 API 密钥即可使用，可在 app.get-scala.com 获取免费 API 密钥（14 天试用，无需信用卡）。项目采用 MIT 许可证，并提供 npm/PyPI 命令行工具、Python SDK、n8n 集成和 Claude 插件技能等配套资源。
SceneF MCP 服务器是一个只读的电影放映时间查询工具，通过模型上下文协议（MCP）向 AI 助手提供美国加利福尼亚州、佛罗里达州和夏威夷州各地影院的放映信息。项目由影迷为影迷及其助手打造，起源于旧金山的电影文化。服务器覆盖 56 个区域看板，从洛杉矶到萨克拉门托、圣迭戈到茂宜岛、迈阿密到彭萨科拉，将影院自身的排片表与第三方放映时间数据服务相结合，并为每条数据标注来源可信度和新鲜度，方便调用方了解信息依据。该工具完全免费，无需 API 密钥、账户或任何配置，提供远程 MCP 服务器（可流式 HTTP）和本地 stdio 服务器两种运行方式，两者共享同样的十个工具。所有操作均为只读，仅使用 GET 请求，没有任何写入路径。
scholar-rag-mcp 是一个面向学术论文本地 PDF 的知识库 MCP（Model Context Protocol）服务器。将存放 PDF 的文件夹指向它，即可通过真实解析流水线（MinerU）逐篇摄取论文：提取并规范化元数据、标注章节结构、切块并向量化，最终全部存入 Qdrant。之后 AI 智能体或用户可通过 stdio 上的 11 个 MCP 工具进行语义检索、类似 PubMed 的文档查询、按章节分页阅读全文、增删单篇论文以及管理知识库。嵌入、标注与重排序均运行在 OpenAI 兼容的模型服务（如 vLLM）上。检索采用嵌入初筛加交叉编码器重排序，可选元数据过滤在 Qdrant 索引内执行，号称 10 万切块规模下 p95 查询延迟低于 1 秒。create_kb 与 add_document 以异步后台任务执行，可用 get_job 查询进度；阅读文档采用分页与硬性大小上限，先返回大纲再按需翻页，避免上下文过载。项目当前为预览版 v0.4.0，接口与存储布局可能变化。支持 Linux x64、Windows x64 与 macOS（Intel 和 Apple Silicon），已发布到 PyPI，推荐用 uv 运行，无需检出仓库。
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Scout MCP 是面向 AI 智能体的商业与市场情报工具（MCP 服务器），被称为“AI 智能体的 Google”。它聚合 DuckDuckGo、NewsAPI、Wikipedia、网页抓取和社交资料等 5+ 数据源，返回经过 Pydantic 校验的结构化 JSON，并附带逐来源置信度明细与数据质量等级，方便智能体直接推理。提供 6 个情报工具：公司调研、市场调研、竞品分析、趋势与情绪追踪、产品情报、人物调研（需 Pro 及以上层级，免费层返回 HTTP 403）。可通过 Claude Desktop、Cursor、VS Code（Copilot MCP）配置接入，也支持 pip 自托管安装（pip install scout-intel-mcp）。免费层每日 50 次请求，可通过 X-Api-Key 请求头传入 API 密钥。
ScraperAPI MCP 服务器是一个让大语言模型客户端能够通过 ScraperAPI 服务发起并处理网页抓取请求的本地服务器。它完整实现了 Model Context Protocol 规范，可与 LLM 客户端无缝集成，支持用 Python 或 Docker 简单部署。通过该服务器，模型可以抓取网页内容、下载图片、调用结构化数据端点返回预解析的 JSON 或 CSV，使用异步爬虫、AI 解析器以及 Redfin 专用工具等能力，并可通过环境变量配置 API 密钥与地理定位、高级代理等抓取参数。
Screenpipe 是一个开源库，用于全天候录制屏幕与麦克风，并将其连接到 LLM 以构建 AI 应用。它将日常电脑使用历史（屏幕、音频、应用）在本地保存为可搜索的 AI 记忆，让 AI 代理能够检索这些历史来理解工作内容、发现重复流程并生成自动化建议。支持 macOS、Windows、Linux，提供本地数据库、REST API 和 MCP 服务器，原始历史默认保存在本地。
ScreenshotMCP 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的服务器，用于捕获网站截图，支持整页截图、元素截图以及按设备尺寸截取。它可作为 MCP 服务集成到 Claude Code CLI、Claude Desktop 和 Cursor 等开发工具中，在开发工作流里通过自然语言指令完成截图操作。
ScreenshotRender 是一款面向开发者的网页截图 API，只需一次 API 调用，即可通过真实浏览器渲染任意 URL 的像素级精准截图。它能自动处理 Cloudflare 验证、JavaScript 重型单页应用（SPA）以及 Cookie 同意横幅等干扰元素，输出干净、可直接用于 AI 模型或生产环境的截图。支持 PNG、JPEG、WebP 格式，提供全页截图、自定义视口、移动端模拟、隐身模式、缓存与 CDN 加速等能力，并可与 Zapier、Make、n8n、Airtable、Bubble 等无代码平台集成，适合生成社交预览图、网站存档、QA 测试和内容抓取等场景。
Scribbler 是一个开源的浏览器端 AI 平台与 JavaScript 交互式笔记本编辑器。它基于 WebGPU 与 JavaScript，让用户在浏览器中直接运行 AI 模型，无需服务器、无需安装、无需登录。主要能力包括：通过 WebNN 和 ONNX Runtime 在本地运行 Stable Diffusion 生成图像；借助 WebLLM 与 Llama、Phi、Gemma 等开源大模型进行本地对话；使用 TensorFlow.js、Brain.js、ONNX Runtime Web 训练和运行机器学习模型；利用 Plotly、D3 进行数据可视化。所有计算均在设备本地完成，数据不离开浏览器，不产生云 API 费用。用户可通过 app.scribbler.live 直接使用，也可克隆 GitHub 仓库自行托管。笔记本支持 JavaScript、HTML、CSS、Markdown 混合单元格，可保存为 .jsnb 文件、通过 URL 分享或推送至 GitHub。Scribbler 为纯静态文件，可部署在任何 Web 服务器、S3 存储桶或 GitHub Pages 上。
search-console-mcp 是一个面向 AI 智能体和自动化流程的 MCP 服务器，将 Google Search Console、Bing Webmaster Tools、Google AdSense 和 GA4 的数据整合在同一套工具中，让用户可以直接用自然语言向 AI 智能体查询网站流量、排名和收入情况，无需在多个后台之间导出 CSV 并手动比对。该项目支持多账户自动识别、并行抓取引擎和 100% 向后兼容的旧版工具名，并提供 CLI 直接运行工具的能力。
Parallel Search MCP 是 Parallel 官方提供的托管式 MCP 服务器，为 AI 编码智能体提供免费的网页搜索与页面抓取能力。它无需账号、API 密钥或登录即可开始使用，通过远程 MCP 端点 https://search.parallel.ai/mcp 连接，提供 web_search（搜索）和 web_fetch（抓取页面）两个工具。该仓库包含针对 Codex、Cursor、VS Code、Gemini CLI、Hermes、OpenCode、OpenClaw 等客户端的安装配置说明及包文件。免费层面向个人智能体、业余项目和探索用途，受速率限制约束；如需更高配额、使用分析及生产级负载，可在 platform.parallel.ai 创建账号并连接 Parallel Search 连接器，认证后还可配置搜索模式、结果数量和域名过滤。
Searchcraft MCP Server 是由 Searchcraft 提供的 MCP 服务器，面向开发者优先的垂直搜索引擎。它提供一组工具，用于管理 Searchcraft 集群中的文档、索引、联邦、访问密钥和分析数据。通过 MCP 客户端（如 Claude Desktop），用户可以用自然语言执行管理操作，例如设置搜索索引、访问密钥、导入文档、查看分析和搜索索引等。该服务器包含三类工具：引擎 API 工具、导入工具和应用生成工具。导入工具支持从本地 JSON 文件或 URL 分析数据结构、生成 Searchcraft 模式、创建索引并导入文档，也可通过 create_index_from_json 一步完成。应用生成工具可从 JSON 数据创建完整的 Vite + React 搜索应用，自动分析数据、生成模板、克隆模板、安装依赖、配置环境并定制结果组件。安装需 Node.js 和 Yarn，支持 Claude Desktop（stdio）、Claude Code、Open WebUI（通过 Pipelines）、HTTP 服务器和 Docker 等多种部署方式。使用需配置环境变量，如 ENDPOINT_URL 和 CORE_API_KEY。注意：若使用写密钥，MCP 服务器不应公开暴露于互联网。
SearchFetch 是一个容错、具备隐身能力的模型上下文协议（MCP）服务器，用于网页搜索和内容抓取。它面向 AI 智能体（如 Cursor、Claude Code、OpenCode）设计，通过浏览器渲染页面并将内容转换为 Markdown。主要特性包括：使用 CloakBrowser 运行 Chromium 并模拟人类交互；具备容错机制，可重连断开的浏览器、重试网络故障和 HTTP 429 一次，并阻止模板选定的资源类型；输出经过令牌优化，在 Markdown 转换前剥离 base64 图片、SVG、脚本和内联样式；支持 Python（uvx，Python 3.10+）和 Node.js（npx，Node 24+）双运行时；提供模板驱动的结构化提取，内置 GitHub、npm、PyPI、crates.io、文档页面、Docker Hub 等模板，并支持自定义内联模板。
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一个自包含的 SearXNG MCP 服务器，将注重隐私的元搜索引擎 SearXNG 封装为 MCP 服务。它可聚合 200 多个搜索引擎的结果，覆盖 30 多个类别，支持多页扇出（每次最多 5 页）、自动补全建议和按类别分组的引擎发现。提供 HTTP 服务器、Docker stdio 与 uvx 独立三种传输模式，内置认证（x-api-key 与 HTTP Basic Auth）以及 SearXNG Web UI 反向代理。还提供 Claude Code、GitHub Copilot CLI、Codex CLI 的插件，包含搜索技能、研究子代理和多语言并行搜索等能力。项目基于 MIT 许可，SearXNG 本身采用 AGPL-3.0-or-later。
Seaworthy Insurance MCP Server 是由独立保险经纪公司 Seaworthy Insurance 提供的开放 Model Context Protocol（MCP）服务器，专注于个人残疾保险（disability insurance）。它允许 AI 智能体代表用户执行报价请求（quote_request），并提供保险公司与保障范围的研究工具。该服务器通过 Streamable HTTP 传输，无需认证，写入操作在服务端通过输入验证、按 IP 限流和重复抑制进行保护。用户可在任何支持 MCP 的客户端（如 Cloudflare AI Playground、Claude Desktop、MCP Inspector 或自定义连接器）中添加 https://mcp.seaworthy.io/mcp 作为 MCP 服务器，然后请求获取残疾保险报价。quote_request 需要提供姓名、邮箱、电话、职业、州、出生日期、性别、年收入等必填信息，可选提供人寿保险意向、备注和推荐来源。调用前智能体必须确认用户同意被联系。该工具不收集 SSN、病史和银行信息。
SECfinAPI 的 MCP 服务器，为 Claude、Cursor 等 AI 助手提供标准化的 SEC EDGAR 财务数据。它可让 AI 助手直接查询美国上市公司的利润表、资产负债表、现金流量表以及 40 多项财务比率，数据基于 XBRL 标准化处理。用户可在 AI 助手中提问如“苹果公司的营收趋势如何？”或“比较 MSFT 和 GOOGL 的营业利润率”，服务器会通过 SECfinAPI 实时获取数据。该服务在本地运行，是 SECfinAPI REST API 的轻量封装，无需托管服务器，也无额外费用。使用需在 SECfinAPI 官网获取免费 API 密钥，并将服务器添加到 AI 助手的 MCP 配置中。
secobserve-mcp 是一个将 SecObserve REST API 通过 Model Context Protocol（MCP）暴露给 LLM 智能体的 MCP 服务器。它让智能体能够浏览和分类安全观察项（observations）、管理产品、分支与规则、导入扫描报告和 SBOM、运行扫描与后台任务，以及生成 VEX 文档。服务器默认使用 stdio 传输，并已列入官方 MCP Registry（io.github.nh4ttruong/secobserve-mcp）。它只提供 18 个工具，而非为每个端点注册一个工具；另提供 6 个提示词，用于多步调用流程。可通过 uvx 免安装运行，也支持容器部署，但共享身份模式下强制只读。凭据从环境变量读取，删除默认禁用，上传与导出路径受限，所有工具调用会在 stderr 写入审计日志。
secondhand-mcp 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的服务器，让 AI 助手能够搜索二手交易市场。它支持在 Facebook Marketplace、eBay、Depop 和 Poshmark 上查找二手商品，可按价格、类别、成色、尺码和颜色等条件筛选，并获取包含照片、描述和卖家信息的完整商品详情。该项目可在本地运行，兼容 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等支持本地 MCP 服务器的客户端，不适用于 ChatGPT。eBay 使用官方 Browse API，需申请免费开发者密钥；Depop 和 Poshmark 依赖无头浏览器（需已安装 Chrome 或 Chromium）。各市场均可选，缺少条件时会自动停用而其余功能照常工作。
SecureAudit-MCP 是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，为 AI 编程助手（如 Claude Code、Cursor、Cline）提供 C/C++ 静态代码审计与编译后 PE/ELF 二进制安全解析能力。它通过标准化工具让 AI 代理能够检查源代码中的缓冲区溢出、格式化字符串漏洞、命令注入等严重问题，并解析本地可执行文件的 ASLR、DEP/NX、SafeSEH、PIE 等二进制加固特性，还能安全提取二进制中的 ASCII 字符串。该工具旨在弥补 AI 编程助手缺乏本地底层二进制分析能力的短板，所有操作均在沙箱化命令中完成。项目采用 MIT 许可证，可免费使用和分发。
Seed-Thinking-v1.5 是字节跳动 Seed 团队推出的推理模型，具备“先思考后回答”的能力，在 AIME 2024 上取得 86.7 分、Codeforces 上 55.0 分、GPQA 上 77.3 分，在 STEM 与编程等推理任务上表现优异。该模型采用混合专家（MoE）架构，激活参数 20B、总参数 200B，规模相对较小。除推理任务外，其在多样化领域也展现出泛化能力，在非推理任务上的胜率比 DeepSeek R1 高 8%。团队还开发了 BeyondAIME 和 Codeforces 两个内部基准，并计划公开以支持后续研究。
Seedance 2.0 API 是一个面向开发者的 AI 视频生成 API 接入与信息页面，主要提供 Seedance 2.5 API 的提示词、示例、开发者指南，以及 2.0 与 2.5 版本对比。页面还用于跟踪 API 访问状态、定价和更新信息。用户可通过 API 提交提示词、轮询任务并获取 4K 视频链接，适合构建视频生成工作流。
SeekChat 是一款外观简洁、功能强大的 AI 聊天桌面应用，官方定位为“A Sleek and Powerful AI Chat Desktop Application”。目前可确认的信息仅包括其名称、官网地址与这一句简介，关于具体功能、支持的模型、平台版本、收费方式及使用步骤等细节暂未提供。
Seekstone 是一个 Obsidian MCP 服务器，采用直接读取磁盘文件系统的方式访问 Obsidian 笔记库，无需安装 Local REST API 插件，也无需保持 Obsidian 应用运行。它内置全文索引，关键词检索可达个位数毫秒，本地语义检索约 26 毫秒，单次查询返回约 2 KB 的精简负载，共提供 25 个工具，支持 Claude 及任何 Model Context Protocol 客户端对笔记库的读写操作。
selectools 是 NichevLabs 开源的 Python 框架，用于构建生产级 AI 智能体。它提供内置护栏、审计日志、成本追踪和混合 RAG，支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama 等模型。采用纯 Python 多智能体编排，可构建智能体图、用管道符组合流水线，并一键部署，无需 DSL 或编译步骤。当前版本 1.0 已稳定，公共 API 冻结，要求 Python 3.10+。
Selene 1 是 Atla AI 提供的 AI 评估模型，用于测试和改进生成式 AI 应用。该工具通过 API 方式接入，帮助开发者对生成式 AI 应用的输出进行评测，以发现不足并持续优化。目前公开资料仅提供其名称、所属平台与 API 地址，关于具体评估指标、支持模型、使用限制及收费方式等信息暂未提供。
SemIf（原名 OpenJev）是一个 MIT 许可的独立开源项目，明确声明与 Jev 或 TypeSafe 无关联。它把运行时的语义判断转化为概率读数：直接从冻结的 Qwen3.5-4B 等开放模型中读取类型化选项的概率，无需训练、无需微调，也不生成任何回答文本，因此省去了采样答案再解析回 if 语句的开销。项目支持在有 3090 等可容纳 4B BF16 模型的 GPU、Apple Silicon（MLX 或 PyTorch/MPS 后端）以及纯 CPU（llama.cpp + GGUF）上运行，提供直接、前缀复用和共享状态并行等评分模式，并附带校准、浏览器 WebGPU 演示和可复现的评测资料。
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sendgrid-mcp-secure 是一个面向 SendGrid v3 API 的安全优先 MCP 服务器，旨在防止类似 postmark-mcp 事件中邮件被静默密送（BCC）外泄的问题。它采用两阶段发送机制：没有直接发送工具，必须先通过 preview_email 验证并渲染邮件负载，返回审查并生成一次性确认令牌（10 分钟过期），再用 send_email 凭令牌发送预览过的内容。默认干跑模式，未设置 SENDGRID_MCP_MODE=live 前不会执行任何网络写操作。支持可选的收件人/域名允许列表，可防御聊天中的提示注入；内置写操作令牌桶限速（默认每小时 20 次）、JSONL 审计日志，API 密钥仅从环境变量读取。整个服务器位于单个 server.py 文件，唯一第三方依赖为官方 mcp SDK，便于审计。可经 uv 用于 Claude Desktop、Claude Code、Cursor，或从克隆运行 python3 server.py。配套 test_server.py 提供 32 项离线自检，trust.json 以机器可读方式列出每条声明的验证命令，known_gaps 明确列出尚未实现的四项内容。
sentry-mcp-rs 是一个用 Rust 编写的轻量级 Sentry MCP 服务器，旨在提供快速、低资源占用的 Sentry API 交互能力。相比官方 Node.js 服务器，它内存占用减少 10 倍，冷启动瞬间完成，以单一二进制文件分发且无运行时依赖，同时提供更少的工具以减小上下文中的工具列表。该服务器提供三个工具：get_issue_details 用于获取 Sentry 问题的详细信息（包括元数据、标签、堆栈跟踪，可选特定事件）；get_trace_details 用于获取分布式追踪的 trace 详情（包括 span 树和时序信息）；search_issue_events 用于在问题内使用 Sentry 查询语法搜索事件。使用前需配置环境变量 SENTRY_AUTH_TOKEN、SENTRY_HOST，可选 SOCKS_PROXY 和 HTTPS_PROXY。可通过 crates.io 安装（二进制名为 sentry-mcp），或使用 mise 免安装运行，也可克隆仓库并创建 .env 文件进行构建和测试。适用于需要高效集成 Sentry 进行问题排查和追踪分析的开发场景。
Serge 是一个基于 llama.cpp 构建的聊天界面，用于运行 Alpaca 等 LLM 模型。它完全自托管，无需 API 密钥，前端使用 SvelteKit，后端采用 FastAPI + LangChain 封装 llama.cpp 的 Python 绑定，并使用 Redis 存储聊天历史和参数。项目通过 Docker Compose 部署，访问 http://localhost:8008 即可使用，API 文档位于 http://localhost:8008/api/docs。Serge 是免费开源软件，采用 MIT 和 Apache-2.0 许可证。
serial-mcp-server 是一个面向AI工作流的串口/UART访问工具，提供MCP stdio服务器和可脚本化CLI两种形态。它支持JSON宏自动化（DSL）来记录和执行可重复的定时串口流程（发送、延时、期望响应、组合），并附带面向AI智能体的技能文档。当前版本为0.3.0，使用Rust 1.74+构建，采用MIT许可。
SERP MCP Server Directory 是一个模型上下文协议（MCP）服务器目录，用于发现、比较和连接高性能的上下文服务器。该目录提供服务器实时在线状态（uptime）和 API 端点信息，并设有面向 AI 集成开发者的社区。MCP 是用于将 AI 模型与外部数据源、工具连接起来的开放协议，该目录旨在帮助开发者快速找到可用的 MCP 服务器资源。目前关于其收录服务器的具体数量、分类方式、筛选条件、社区规模及使用费用等细节暂未提供。