SuperAPI AI 工具集

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Skywork-OR1

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Skywork-OR1(Open Reasoner 1)是 SkyworkAI 开源的一系列数学与代码推理模型及配套训练方案。该系列使用大规模基于规则的强化学习,结合精心设计的数据集与训练配方,包含 Skywork-OR1-7B 和 Skywork-OR1-32B 两个通用推理模型。据官方资料,Skywork-OR1-32B 在数学任务(AIME24 和 AIME25)上优于 Deepseek-R1 和 Qwen3-32B,在代码任务(LiveCodeBench)上表现相当;Skywork-OR1-7B 在同规模模型中数学和编码场景表现具有竞争力。项目开源了模型权重、训练数据、代码,并提供训练与评估脚本,支持通过 Docker 和 Conda 环境复现,支持使用 Ray 进行多节点训练。官方还发布了技术报告(arXiv)和 Notion Blog,分享详细训练配方、实验结果与分析。项目还提供 Skywork-OR1-RL-Data 训练数据集,以及针对 AIME24/AIME25 和 LiveCodeBench 的评估脚本。评估采用 Avg@K 作为主要指标,而非 Pass@1,以降低随机性影响。

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Skywork-Reward-V2

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Skywork-Reward-V2 是昆仑万维团队发布的开源奖励模型系列,属于第二代产品。该系列包含八个奖励模型,面向多种任务场景,基于约 2600 万对经人机协同流程筛选的偏好数据训练而成。系列模型仍采用 Bradley-Terry 模型,但通过扩大训练数据规模与提升数据质量,在 RewardBench v1、RewardBench v2、PPE Preference、PPE Correctness、RMB、RM-Bench 和 JudgeBench 七个主流奖励模型基准上取得领先表现。模型覆盖多种参数规模,其中最小的 0.6B 版本 Skywork-Reward-V2-Qwen3-0.6B 接近上一代最佳模型的平均表现,最大的 8B 版本 Skywork-Reward-V2-Llama-3.1-8B 平均超越所有现有奖励模型,实验性版本 Skywork-Reward-V2-Llama-3.1-8B-40M 则在每项基准上均优于现有奖励模型。

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slack-mcp-client

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Slack MCP客户端是一个Slack机器人兼MCP客户端,充当Slack与Model Context Protocol(MCP)服务器之间的桥梁。它以Slack为交互界面,让大语言模型(LLM)能够通过标准化的MCP工具连接并操作多种MCP服务器。该项目兼容MCP 2025-06-18规范,支持HTTP、SSE、stdio全部传输方式,可对接OpenAI GPT-4.1、Anthropic Claude 4.5以及Ollama本地模型,并具备Agent模式、RAG检索增强、线程上下文感知、用户上下文缓存等能力,适合DevOps、开发、支持等团队在Slack内直接调用真实工具与系统。

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slack-mcp-server

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Slack MCP Server 是一个本地运行的 MCP 服务器,让 AI 智能体通过你已有的 Chrome 浏览器会话访问 Slack,无需安装 Slack 应用、无需管理员审批。它提供 20 个工具,覆盖读取频道、私信、线程与搜索,以及回复、表情回应、标记已读等写入操作,还包含本地工作流工具,可将 Slack 内容整理为结构化 JSON 交给智能体总结。适用于免费版或未升级 Business+ 的工作区,让用户用自己已有的 AI 订阅获得 Slack 智能助手能力。

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slideshot

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slideshot 是一个将 HTML 幻灯片转换为高分辨率 PNG、WebP、PDF 及 PPTX 的工具,支持 CLI、Web App、MCP 服务器和 REST API 多种使用方式,底层通过 Puppeteer 渲染。它专为把 AI 生成的 HTML 轮播图(如 LinkedIn、Instagram 帖子、pitch deck、信息图)导出为图片或文档而设计,内置 7 种主题提示词模板,方便快速生成风格统一的幻灯片,并可与 Cursor、Claude Desktop 等支持 MCP 的环境集成。

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slime

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slime 是由 THUDM 开发的大语言模型(LLM)后训练框架,面向强化学习(RL)规模化训练。它通过连接 Megatron 与 SGLang,提供高性能训练和灵活的数据生成两大核心能力,并将训练、rollout、数据缓冲、奖励计算、验证器反馈与环境交互统一在同一条路径中。该框架已用于 GLM-5.3-Flash、GLM-5.3、GLM-5.2、GLM-5.1、GLM-5、GLM-4.7、GLM-4.6、GLM-4.5 等模型的发布训练,同时支持 Qwen、DeepSeek、Llama 3 等模型系列。slime 的设计目标是让训练与数据生成相互增强,而不必拼凑成由割裂的训练器、rollout 服务和智能体框架组成的沉重技术栈,因此它体量较小、易于理解和扩展,又经过完整的训练闭环验证。

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SmartCLI

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SmartCLI 是一个本地 Python 工具包,用于驱动、感知和渲染终端。它基于可插拔的 PTY 后端与 pyte 屏幕模型,提供三个 Agent 技能:drive-tui(驱动交互式终端程序)、cmd-art(终端视觉效果)和 tui-ui(单元格精确的终端 UI)。它通过读取真实屏幕的单元格网格(而非字节流)来感知终端状态,从而让 AI 能够正确操作 vim、htop、lazygit 等全屏程序。需要 Python 3.10 或更高版本,可通过 pip install smartcli-toolkit 安装,也提供 MCP 服务器供 Claude Code、Cursor 等客户端使用。

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smithsonian-mcp

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Smithsonian Open Access MCP Server 是一个基于模型上下文协议(MCP)的服务器,用于让 AI 助手访问史密森尼学会的开放获取馆藏。它支持搜索超过 1400 万条物品记录和 280 万条档案记录,查找当前正在展出的物品,并获取包含图片和博物馆网站链接的完整物品记录。项目由 molanojustin 开发,托管在 GitHub。使用需要从 api.data.gov/signup 获取免费 API 密钥,并依赖 uv 工具(支持 Python 3.10 或更高版本)。服务器默认通过 stdio 与 MCP 客户端(如 Claude Desktop)通信,也可作为 HTTP 服务器运行。2.0 版本将 1.x 的 28 个工具精简为 5 个。主要工具包括 search_objects、explore_topic、get_object、list_museums 和 get_collection_stats,均为只读操作。安装方式多样,支持 uvx、npm 包装器、本地克隆及 Docker。适用于需要集成史密森尼馆藏数据进行历史、艺术、科学等主题问答或研究的 AI 应用场景。

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smol-vision

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smol-vision 是一个面向视觉与多模态 AI 模型的开源配方集合,目标是对前沿模型进行缩小、优化和定制。该仓库提供多个可运行的示例,包括在 OCR 与边界框任务上微调 Kosmos2.5、在文档问答任务上微调 Florence-2,以及在图像分类任务上微调 DINOv3。仓库由 merveenoyan 维护,采用 GitHub 仓库形式发布。由于 GitHub 长时间无法正常渲染 notebook,包含丰富输出的 notebook 已迁移至另一处存放,但该仓库仍在持续更新。项目具体依赖、安装命令、许可协议和参与方式暂未提供。

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smolGPT

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smolGPT 是一个基于 PyTorch 的极简实现,用于从零开始训练小型 LLM,专为教育和简洁性设计。它采用现代架构,包括 Flash Attention、RMSNorm、SwiGLU、RoPE 等,支持混合精度训练、梯度累积、学习率衰减等训练特性,并内置 TinyStories 数据集处理和 SentencePiece 分词器训练。项目提供预训练模型(4096 词表、8 层 Transformer、512 嵌入维度,在约 40 亿 token 上训练 18.5 小时,验证损失 1.0491),适合学习 LLM 训练流程。

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Social-API.ai

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Social-API.ai 是一项统一的社交媒体 API 服务,可通过一套 REST API 在 13 个平台上发布内容并回复所有评论、私信、提及与评价。它原生支持 MCP,可作为 AI 智能体工具直接调用。平台覆盖主流社交网络、消息应用以及 Google Business Profile 评价。Free 套餐提供 2 个社交资料、每月 10 条帖子和 50 次互动,无需信用卡。付费套餐按社交资料数量计费,所有付费套餐均包含无限发布和互动。

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sol-mcp

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Sol MCP 是一个面向 AI 助手与自主智能体的 MCP 服务器,提供 Solana 代币风险评分、pump.fun 毕业动量信号、钱包分析与实时 AI 交易情报。免费层含 8 个工具,无需 API 密钥或登录;PRO 层另含 8 个高级工具,通过 Base 链上 x402 按次付费(0.01 USDC/次),无需订阅。工具覆盖单币风险评分、多窗口买卖动量、市场脉搏、钱包持仓预览与全量风险扫描、市场状态分类、批量风险评分、综合分析与毕业信号、交易表现查询等。数据来自作者部署的链上分析引擎,官方称已运行 29 天以上、完成 130 多笔真实交易。

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solana-mcp-server

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Solana MCP 服务器是一个面向 Solana 区块链的模型上下文协议(MCP)服务器,提供钱包管理、交易和程序交互能力。它基于 @solana/web3.js 和 @solana/spl-token 构建,并支持 Anchor 框架。该服务器内置 25 个工具,覆盖钱包管理、SPL 代币操作、DeFi、质押和网络查询等功能,其中 SPL 代币操作涵盖完整的代币生命周期(创建、铸造、销毁、冻结、解冻、授权、权限管理、委托、关闭等)。用户可通过配置文件集成到支持 MCP 的客户端中,并支持全局安装。私钥仅存储在内存中,不落盘,进程退出时清除;所有输入均使用 Zod 模式验证。

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solana-mcp-server

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solana-mcp-server 是一个面向 AI 智能体的 Solana 区块链数据 MCP 服务器,提供钱包余额、代币价格、DeFi 收益、巨鲸追踪和代币安全检查等数据。数据来自 Helius、Jupiter、CoinGecko、Raydium、Orca 和 RugCheck 的实时 Solana 数据,并自动过滤 TVL 低于 1,000 美元的诈骗池。用户可在 MCP 客户端配置中添加该服务器,并从 dev.helius.xyz 获取免费 Helius 密钥(每月 100 万积分免费)。

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solana-safe-sniper-mcp-template

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Cabal-Hunter 是一个面向 Solana 代币的链上交易前安全扫描工具,以 MCP 模板形式提供,可集成到 Claude Code、Cursor、ElizaOS 等 AI 交易代理中。它通过一次 MCP 调用检测协调钱包集团(cabal)、同区块捆绑买入、连环发币部署者历史、同区块协调抛售和蜜罐等风险,并给出 Exit-Liquidity Risk 风险等级(LOW_SIGNAL、ELEVATED、HIGH)。每个钱包集群附带可验证的交易签名,支持 Solscan 核查。提供 MCP、REST API 和免费 3D 持仓地图三种使用方式,免费额度为每月 5 次扫描(无需注册)或 250 次(免费密钥),之后按次或按月付费。

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solana-swap-api

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SwapTitan Swap API 是一个免费、非托管的加密货币兑换 REST API,支持 Solana(通过 Jupiter 聚合器)和 7 条 EVM 链(通过 KyberSwap 聚合器),并提供通用跨链路由器和 Solana 优先费预言机。所有端点均返回未签名交易,由用户自己的钱包签名,服务器不持有资金、不接触私钥,无需注册、API Key 或 KYC。同时提供自包含的 MCP 服务器(stdio 或托管 HTTP),包含 18 个工具,可用于 AI 代理和开发环境。

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solinkify-mcp

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Solinkify MCP 是一个面向 Solana 链上代理支付的 Model Context Protocol(MCP)服务器。它让 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 或自建 MCP 宿主等 AI 智能体能够通过 Solinkify 在 Solana 上付款,并受硬性支出上限约束。其工具覆盖四大方面:Gate 支持在公共注册表中查找带 x402 定价的端点、预览价格、自动支付 HTTP 402 内容、管理预付费余额与订阅;DataHub 支持搜索数据集市场并购买数据集(99% 归卖家,返回下载链接);Pay 用于检查和结算商店结账会话(WooCommerce、OpenCart、PrestaShop、托管结账);Social Commerce 可检查并购买以 Blink 链接形式在 X 上流通的产品。安全模型强调范围的、可撤销的授权:服务器在任何资金移动前执行单笔与每日双重硬上限,Gate 还提供链上预付费预算与随时提现的终止开关。此外,通过设置 owner 钱包地址,可利用链上 SpendAuthority 由程序强制执行限额、日上限与撤销,代理钱包仅签名并支付交易费,不持有所有者资金或密钥。服务器可通过 User-Agent 自我标识为 AI 智能体,使受保护站点返回干净的 402。启动时钱包可选,只读工具无需配置即可使用。

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sounnyforms-mcp

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SounnyForms MCP 是 SounnyForms 的官方 Model Context Protocol(MCP)服务器,用于把自主 AI 智能体、编程助手(Claude Desktop、Cursor、Antigravity、Continue.dev、OpenAI Swarms)以及 LLM 直接连接到无服务器表单处理、实时线索分发与代码生成能力,且无需任何 API Key。它支持仅凭目标邮箱地址或表单 ID 提交结构化数据,线索可直接转发到客户收件箱并带正确的 Reply-To 头,便于一键回复;提交内容会加密保存至 Cloud Firestore 账户下。内置多框架代码生成器,可生成 React Hook、Next.js Server Action、原生 HTML、Tailwind 组件等即插即用代码,并自带蜜罐字段注入与亚秒级速率计时器以防机器人与垃圾提交。

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Soup

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Soup 是一个用于大语言模型微调与后训练的命令行工具,主张“一个 YAML 配置、一条命令完成微调”,无需 SSH、无需复杂配置。它支持 SFT、DPO、GRPO、KTO、ORPO、SimPO、IPO、BCO、RLHF、预训练等多种训练任务。其特色是分层流式(Layer Streaming)技术:把冻结的基础模型留在主机内存,逐层送入 GPU,从而在 4 GB 显存的笔记本 GPU 上训练 8B 模型。据资料,Llama-3.1-8B-Instruct + NF4 在 RTX 3050 Laptop 4 GB 上实现 3.32 GB 峰值显存、119.6 tok/s(v0.72.2,修复前)。工具自动处理批量大小、GPU 检测与量化,支持本地 QLoRA 训练,并可与 HuggingFace Hub 上的任意文本生成模型配合。项目采用 Apache-2.0 许可,免费,仅支持 Python 3.10–3.12,遥测默认关闭。

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sovereign-mcp

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sovereign-mcp 是一个面向 AI 智能体的 MCP(Model Context Protocol)服务器,用于将 Sovereign AI Blog 的内容以结构化方式开放给 AI 代理。该博客是围绕 NVIDIA DGX Spark(GB10/SM121A)上自托管 AI 的工程实践日志,涵盖 SGLang、vLLM 在 GB10 上的补丁、ARM64 上的 voxtral 与 TTS 流水线、KV-cache 与量化权衡、播客级音频生成、MCP 服务器设计、知识库构建,以及在加固的欧洲 VPS 上运行这些系统的运维经验,共 180 多篇文章。该 MCP 提供搜索、检索与诊断工具,帮助在同类技术栈上开发或调试的智能体获取经过验证、版本较新的信息,减少幻觉。工具为只读、幂等,并使用 ToolAnnotations 声明,输入采用 Pydantic 注解,输出为类型化的 BaseModel 结构。项目提供实时端点 https://mcp.sovgrid.org/self-hosted-ai,采用 Streamable HTTP(FastMCP)传输,免费层无需认证,限速 60 请求/分钟/IP。代码以 MIT 许可开源,博客内容为 CC BY-SA 4.0。

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spinnaker-mcp

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spinnaker-mcp 是一个用 Go 编写的 MCP 服务器,通过 Spinnaker 的 Gate API 将任意 Spinnaker 实例暴露给大语言模型。它提供 37 个工具,让 LLM 能够读取和操作 Spinnaker 中的应用程序、流水线、执行记录、部署策略和云基础设施。支持 Bearer Token、Basic Auth、x509 客户端证书或 SSO 会话 Cookie 等多种认证方式,可通过 stdio 或 HTTP 传输,并以 npm 包、Docker 镜像和多架构 Go 二进制文件形式分发。

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spotify-mcp

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spotify-mcp 是一个通过 MCP(Model Context Protocol)让 Claude、Cursor 等 AI 客户端控制 Spotify 的开源服务器。它提供 100+ 工具,覆盖播放控制、搜索、播放列表管理、智能随机播放、氛围分析、自然语言歌曲搜索、艺术家探索和音乐库索引等。安装方式为 uvx spotify-mcp 或 pip install spotify-mcp,使用前需在 Spotify Developer Dashboard 创建应用获取 Client ID,OAuth 首次使用时在浏览器中授权并本地缓存令牌。

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square-mcp-server

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Square MCP Server 是 Square 官方提供的 Model Context Protocol (MCP) 服务器,用于让 AI 助手与 Square 的 Connect API 交互。项目提供托管远程服务器和本地自托管服务器两种方式。托管服务器位于 https://mcp.squareup.com/mcp,使用 OAuth 登录,推荐大多数用户使用;本地服务器可通过 npx 运行,需自行提供 Square 访问令牌。该服务器提供一组工具,支持发现、理解和执行 Square API 操作,并可与 Goose、Claude Desktop 等 AI 助手集成。

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