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sendgrid-mcp-secure

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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。

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sentry-mcp-rs

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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。

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serge

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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。

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SERP MCP Server Directory

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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。

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serpapi-mcp

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SerpApi MCP Server 是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器实现，用于将 SerpApi 的搜索引擎结果与数据提取能力接入支持 MCP 的客户端。它支持多引擎搜索，包括 Google、Bing、Yahoo、DuckDuckGo、YouTube、eBay 等，并提供实时天气数据和股票市场数据检索。服务器可自动识别并格式化答案框、自然结果、新闻、图片、购物等不同结果类型，支持完整或紧凑的 JSON 响应，也支持 Markdown 响应以降低 token 消耗。它提供交互式 UI 工具（search_table 和 search_dashboard），可在支持的主机中直接渲染结果，另有 Claude Desktop 扩展支持一键本地安装，也可以使用托管服务 mcp.serpapi.com。

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servers

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Model Context Protocol（MCP）服务器参考实现集合仓库，由 MCP 指导组维护，托管少量官方参考服务器，用于演示 MCP 功能与 SDK 用法。仓库同时提供社区构建服务器的引用和额外资源链接。这些服务器定位为教育示例，帮助开发者构建自己的 MCP 服务器，并非生产就绪方案。典型实现基于 MCP SDK（如 TypeScript MCP SDK）。包含 Everything、Fetch、Filesystem、Git、Memory、Sequential Thinking、Time 等参考服务器，以及已归档的 AWS KB Retrieval、Brave Search、EverArt、GitHub、GitLab、Google Drive、Google Maps、PostgreSQL、Puppeteer、Redis、Sentry、Slack、SQLite 等。

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servo-fetch

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servo-fetch 是一个自包含的网页内容抓取与提取工具，内嵌 Servo 浏览器引擎，无需 Chromium、无需 API 密钥、无需额外配置。它能够执行 JavaScript、计算 CSS 布局、用软件渲染器截图，并将网页内容提取为 Markdown、JSON 或截图。提供 CLI、Rust 库、Python SDK 和 Node.js SDK 四种使用形式，支持批量抓取、站点爬取、URL 发现、无障碍树提取，并内置 MCP 服务器与 REST 接口，可作为 AI 智能体的网页工具使用。

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servomotor-mcp

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Servomotor-MCP 是一个 MCP 服务器，用于通过自然语言控制 Gearotons M17 开源闭环 NEMA-17 一体化 RS-485 伺服电机。它可接入 Claude Desktop、Claude Code 或任意 MCP 客户端，让用户直接以自然语言下达指令，例如“Find my motors and rotate the one on the bench two full turns, slowly.”。服务器不会硬编码任何内容：它会自动发现串口、自动检测总线上的电机（固件“Detect devices”命令），并将固件命令集中的全部命令自动暴露为 MCP 工具（截至 servomotor 库 0.10.0 共 48 条命令），同时提供若干面向日常运动的高层工具。项目自带模拟后端，无需硬件即可体验全部功能。它基于 Gearotons servomotor Python 库，属于数据驱动设计，新命令会自动出现在工具集中。电机可通过别名编号、16 位十六进制唯一 ID 或“all”（广播）寻址，参数使用友好单位（度、秒、度/秒、伏特、摄氏度），由服务器转换为固件单位。该项目采用 MIT 许可，硬件、固件及软件均为开源。

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servonaut

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Servonaut 是一款面向服务器运维的终端 TUI 工具，可在同一个界面中管理 AWS EC2、Hetzner Cloud、OVHcloud 以及任意自定义 SSH 服务器。它提供统一的实例列表、SSH/SCP、远程命令执行、文件浏览、实时日志查看、CloudWatch 与 CloudTrail 查询、IP 封禁管理、服务器记忆缓存等功能，并内置 AI 助手与 MCP 服务器，可让 Claude Code、Cursor 等 AI 代理调用约 80 个工具执行实例操作、日志分析、Docker 检查等任务，且带有 readonly/standard/dangerous 三级安全防护与审计记录。

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setell-mcp

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Setell-MCP 是 Setell 报价到收款（quote-to-cash）工作流的 MCP 服务器，npm 包名为 @setell/mcp。它让用户可以在 Claude Code、Claude.ai、ChatGPT 等任何支持 Model Context Protocol 的客户端中，直接驱动 Setell 的报价到收款流程。Setell 本身是面向小型服务型企业（机械加工厂、承包商、暖通空调等）的垂直智能体，能够接收来信邮件、起草 AI 报价、应用结构化修订、发送发票并同步到 QuickBooks。Setell 通过三个并列界面提供同一智能体：Web 应用、Gmail 收件箱以及任何支持 MCP 的智能体，@setell/mcp 即第三个界面。该 MCP 服务器提供 25 个工具（16 个只读、9 个可变更），支持本地 stdio（npx -y @setell/mcp）和托管远程连接器（https://go.setell.ai/api/mcp）两种传输方式。使用需要 Setell 账户（Free 层仅支持只读探索，Pro 层才能端到端使用智能体通道）、Node.js 18 或更高版本，以及一个支持 MCP 的客户端。

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shahnameh-mcp-server

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shahnameh-mcp-server 是一个为波斯史诗《列王纪》（Shahnameh，菲尔多西著）提供访问能力的 MCP 服务器项目。它通过后台调用 Shahnameh API 来获取《列王纪》的章节、诗句和解释等内容。使用时需要先运行对应的 Shahnameh API 服务，而该 API 依赖一个数据库，项目提供了对应的 Shahnameh Dataset 数据集。项目仓库还说明了测试工具的方法，包括创建并激活虚拟环境，然后运行 inspector。这是一个开源的独立项目的一部分，旨在服务伊朗、波斯语及波斯文学，并欢迎有兴趣者参与合作。

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shareseer-mcp-server

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ShareSeer MCP Server 是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，让 Claude 及其他兼容 MCP 的 AI 助手能够访问 ShareSeer 提供的 SEC 文件、内部交易和金融数据。支持 Claude 网页版、桌面版、移动版以及 Claude Code 等客户端，可通过登录 ShareSeer 账户或 API Key 进行认证，提供公司信息、公司文件、内部交易、市场范围近期文件与内部交易活动、每日及每周最大内部交易等工具。

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shield

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aperion-shield 是免费开源的本地 MCP 护栏，用于 AI 编码代理（如 Cursor、Claude Code 等）。它代理所有工具调用，在破坏性操作（DROP TABLE、rm -rf、force-push 等）执行前拦截、询问或放行。同时反向监控工具目录（防 rug pull）、扫描工具描述投毒和提示注入，并支持可逆密钥遮蔽（{{cloak:NAME}}）、跨工具秘密污点追踪（SHA-256 账本）、大文件 I/O 卸载（--summarize）和操作系统级沙箱（--sandbox）。v1.5+ 提供 --install-agent-hooks（Claude/Cursor 原生钩子，fail-closed）和 --scan-ide（静态扫描 IDE 配置、规则文件、扩展）。v1.9 增加 --guard 监视器和 --install-guard。v1.20 统一 Claude/Gemini/Cursor/Codex/Copilot 的 PreToolUse 询问策略。全部本地运行，无云依赖，可选生物识别或智能流控制平面。

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shieldz-mcp

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Shieldz MCP 服务器是 Shieldz 非托管加密货币支付网关的 Model Context Protocol 接口，让 AI 智能体（如 Claude）能够直接创建加密收款链接、打赏页和数字商品解锁页。资金始终结算到用户提供的钱包地址，平台不托管私钥，平台费用为 0 美元。该服务提供无需账户和 API 密钥的免密钥工具，只需传入目标钱包地址即可一次调用开始接受加密货币；也可通过设置 API 密钥启用更丰富的发票管理功能。适用于 AI 智能体销售数字产品、接受加密付款等场景。

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shimmy

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Shimmy 是一个纯 Rust 编写的本地推理服务器，兼容 OpenAI API，原生支持 GGUF 模型，并可通过 safetensors_native 加载 SafeTensors 格式模型。它基于纯 Rust 的 WebGPU（WGSL）Transformer 引擎 Airframe（v0.4.0），无需 Python 运行时或 C++ 工具链，以单一二进制文件形式分发，可在 NVIDIA、AMD、Intel、集成 GPU 及 Apple Silicon 上运行。其定位是约 5MB 的 Ollama 替代方案，永久免费，支持聊天补全、文本补全、流式输出与模型端点，可通过 SHIMMY_MAX_CTX 启用 YaRN RoPE 扩展上下文，并提供 TurboShimmy INT4 KV 缓存以降低 KV 缓存内存占用。模型规格从 GGUF 元数据自动推导，无需按模型硬编码常量；26 个模型经 12 个模型家族认证，通过 MATH、INFERENCE、DETERMINISM 三项认证流程。启动时间小于 1 秒（RTX 3060 实测）。采用 MIT 许可证，承诺永久免费。

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ShipAI

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ShipAI 是一款主打「面向 AI 智能体」的全栈 SaaS 启动套件，提供认证、计费、数据库、后台任务、可观测性、SEO 与 AI 工作流等开箱即用的生产级基线，附完整源码与商业许可，打包 21 个预接好的工具，包含营销站点、核心应用与文档三套产品界面。其技术栈涵盖 Bun、Next.js 16、TypeScript 5.5、PostgreSQL 17、Drizzle ORM、Redis 7.4、Vercel AI SDK v6、Groq 与 OpenAI、Qdrant、Neo4j 5.26、Docker、MinIO/S3、BullMQ、Tailwind v4 与 Shadcn UI，可本地 Docker Compose 运行，也可部署到任意容器环境，无需强制的托管服务。官网还说明其内置 Telegram 机器人集成、11 个模块化 AI 处理器、深度研究流程、管理员后台、60+ UI 组件与程序化 SEO 基础，并配有面向 Claude Code、Codex、OpenCode、GitHub Copilot 的 AGENTS.md 与 SKILL.md 约定，方便自主编码智能体理解与扩展项目。

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shiply-mcp

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shiply-mcp 是 shiply 的 MCP 服务器实现，为 AI 智能体构建的应用提供生产级后端服务，能力不止静态托管。智能体可一次调用发布任意应用，无需注册账号、无需配置，随后通过同一个 MCP 服务器为站点添加 SQL 数据库、服务端函数、SSR、邮件收发、自定义域名、SSL、环境变量、站点数据、线索捕获，甚至把建好的站点放到市场上售卖。官方推荐使用托管型远程 MCP 端点（Streamable HTTP），直接连接在线 URL，无需本地运行任何程序；本仓库同时提供一个本地 stdio MCP 服务器，直接封装 shiply 的公开 REST API，适合偏好本地进程的客户端或主机。认证可选：publish_site 支持匿名发布，匿名站点即时上线并可后续认领到账号；传入 Bearer API 密钥后可管理自有站点，解锁变量、自定义域名、数据库与分析功能。计费为固定价格，无用量计费。

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shipmail-mcp

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Shipmail MCP 是 Shipmail 官方推出的 Model Context Protocol 服务器，用于让 AI 智能体接入 Shipmail 的自定义域名商务邮箱。Shipmail 本身是一个提供 REST API、Webhook 和自定义域名收件箱的商务邮箱服务商。该 MCP 服务器可让兼容 MCP 的客户端连接 Shipmail 的域名、邮箱、邮件、会话、Webhook 和抑制列表等资源，支持托管远程端点（Streamable HTTP，地址 https://shipmail.to/api/mcp）和本地 stdio 两种传输方式。它适用于需要拥有专属邮箱、能够读取、发送和回复邮件的 AI 智能体场景，同一邮箱也可通过 REST API、Webhook、仪表盘或标准 IMAP/SMTP 客户端操作。使用需要 MCP 兼容客户端和 Shipmail API 密钥，本地运行还需 Node.js 20+。

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shohei

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shohei 是一个用 Rust 编写的基础设施诊断库与 MCP 服务器，提供 168 个安全诊断工具，覆盖 62 个模块。它可用于 DNS/DNSSEC 验证、TLS 证书链检查、邮件安全评分、IP 信誉、CDN/WAF 检测、安全头审计、OSINT 侦察、威胁情报、供应链与云暴露检查等。所有工具均使用免费或开放的公共 API，无需任何 API 密钥。既可作为 Rust 库集成到项目、CI/CD 或自动化框架中，也可作为 MCP 服务器供 Claude 等 AI 代理直接调用，实现自主诊断。

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shopify-storefront-mcp-server

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Shopify Storefront MCP Server 是一个非官方的 MCP 服务器，通过 MCP 协议提供对 Shopify Storefront API 的访问，让 AI 助手能够查询和操作 Shopify 店铺数据。它支持获取产品、集合和库存数据，创建和管理购物车，执行 GraphQL 查询和变更，并自动处理令牌验证。该服务器还提供客户数据管理功能，将客户信息存储在本地 JSON 文件中，支持创建、读取、更新和删除操作，便于 AI 助手进行个性化交互。

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signal-scanner

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signal-scanner 是一个基于规则（YAML）选股与加密货币筛选工具。用户无需编写代码，只需在 rules.yaml 中定义条件（例如 RSI、快慢均线交叉、成交量比率、距离 52 周高低点百分比等），再配合 watchlist.txt 设定关注列表，扫描器便会拉取市场数据、计算指标，并告知哪些标的满足条件。市场数据默认通过 yfinance 获取，无需 API key，支持股票、ETF、外汇（如 EURUSD=X）与加密货币（如 BTC-USD）。结果可通过三种方式输出：控制台、Telegram 推送、或作为 MCP 工具供 Claude Desktop / Claude Code 等 MCP 主机调用。指标基于已收盘 K 线计算，避免未来函数；无数据的标的会被如实报告而非伪造。Telegram 在未配置 bot token 时会降级为控制台输出，扫描始终运行。常见配置项（RSI 周期、快慢均线、成交量窗口、回看区间、轮询间隔、数据后端、Telegram）集中在 config.py / .env 中。

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