SuperAPI AI 工具集3,662 个结果 · 第 41 / 102 页
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。
SheetsData 是一个面向 AI 智能体的 MCP 服务器，提供电子元件数据手册的结构化访问能力，可按需返回元件规格、引脚定义和封装信息，无需上传或阅读 PDF。它由 octoco-ltd 开发，目前处于公开测试阶段。
shell-pilot 是一个轻量级纯 shell 脚本工具，可在 Linux 或 macOS 终端中与 OpenAI、Ollama、Mistral AI、LocalAI、ZhipuAI、Anthropic、Moonshot、Novita AI 等大语言模型 API 交互，无需额外依赖，旨在增强系统智能化管理能力。
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。
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。
shikamaru 是一个 TypeScript 库与 MCP 服务器，用于确定性地计算日计数分数、应计利息、节假日日历、工作日调整和支付计划。它支持七种市场日计数惯例，提供美联邦、纽交所、SIFMA、TARGET、英国等日历规则，并可作为 MCP 工具供 AI 代理调用，返回结构化 JSON 结果。
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。
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。
Shiped MCP 是一个基于 stdio 的 MCP 服务器，用于让兼容 MCP 的智能体在 shiped.app 上部署和管理项目。它支持将 AI 生成的 HTML、CSS 和 JavaScript 部署到公开的 HTTPS URL。首次调用工具时会打开设备流登录，也可通过 login 命令显式登录，logout 清除本地缓存令牌。提供 Docker 镜像，可通过 stdio 运行服务器，用于 MCP 内省或本地容器客户端。
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。
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。
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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SiftingIO 官方 TypeScript MCP 服务器，将 SiftingIO 市场数据 SDK（@siftingio/sdk）接入 AI 助手。运行后，模型可调用工具获取实时价格、历史 OHLCV、SEC/EDGAR 基本面数据、13F 持仓、市场状态与宏观经济日历，并支持通过 WebSocket 流式获取加密、DEX、外汇、美股及 DEX 池 TVL 数据。需要 API 密钥（在 https://sifting.io 获取）。
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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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Signal Lord 的 MCP 服务器，为 AI 智能体提供比特币市场状态（regime）检测情报，帮助判断当前所处的市场周期阶段及后续走势概率。它并非普通价格行情源，而是结合 20 多个实时指标与历史周期形态匹配，给出市场状态识别、历史相似时期对比和通常后续结果，供 AI 代理调用。
signoz-mcp-server 是一个 MCP 服务器，用于将 Signoz 实例连接到 Cursor、Claude Desktop 或其他兼容 MCP 的客户端。它提供连接测试、仪表盘列表与详情、面板数据、APM 指标、服务列表、ClickHouse SQL 查询、Builder 查询以及 traces/logs 获取等工具，支持通过 uv 本地运行或 Docker Compose 部署，并可通过环境变量或 YAML 配置。
SimplAI 是一个面向企业的智能体 AI 操作系统，旨在帮助组织在云端、本地部署和空气隔离环境中构建、编排、治理并规模化安全的企业级 AI 智能体。其核心能力包括 AI 智能体构建器、工作流构建器、模型与智能层，可跨多个 LLM 运行和编排智能体，统一推理、路由和评估；支持从企业数据源实时摄取和持续同步数据；将智能体与 CRM、分析平台和通信工具等企业系统集成；将内部 API 和服务以安全、模式驱动的方式暴露为智能体工具；实现智能体之间的结构化通信与协作，支持委托、协调和跨系统分布式执行；并提供语音优先能力，将自然语音处理为智能操作，支持多语言。平台强调零妥协安全与生产级可扩展性，已应用于金融、法律、咨询、电信、媒体、保险、抵押贷款自动化等场景。
simple-evals 是 OpenAI 开源的一个轻量级语言模型评估库，旨在透明地公开其发布新模型时使用的准确率数据。该库强调零样本、思维链（chain-of-thought）的提示设置，认为这种方式更能反映模型在真实使用场景中的表现。仓库包含 MMLU、MATH、GPQA、DROP、MGSM、HumanEval、SimpleQA、BrowseComp、HealthBench 等基准测试的参考实现，并提供了 OpenAI 和 Claude API 的采样接口。2025 年 7 月起，该仓库不再为新模型或基准结果更新，但会继续托管 HealthBench、BrowseComp 和 SimpleQA 的参考实现。
simple_GRPO 是一个用于复现 R1 类大语言模型思维能力的轻量级 GRPO 开源实现，代码仅约 200 行，分布在两个文件中，依赖 deepspeed 和 torch 等标准库，无需 ray。它借鉴 Hugging Face trl 的核心损失计算公式，支持节省 GPU 显存、快速理解 RL 过程、尝试多答案生成、重组、KL 惩罚和参数调优等，训练早期可观察到“Aha moment”。项目提供引用模型解耦设计，可在不同 GPU 甚至不同机器上运行，支持 vLLM 加速推理和 reinforce++ 算法。实验显示在 A800 上 1 小时内完成训练，Qwen2.5-7B 和 3B 模型在 30 步内出现 Aha moment，准确率稳定在 60% 以上，格式合规性达 100%。
simpleRL-reason 是香港科技大学 NLP 团队在 GitHub 开源的推理能力强化学习训练代码库。它提供了一套简单的强化学习训练方案，仅使用基于规则的奖励以及 GSM8K/Math 数据集，即可提升基础模型的推理能力。项目已成功对 10 个不同的基础模型进行零 RL 训练，包括 Llama3 8B、Mistral 7B/24B、DeepSeekMath 7B、Qwen2.5 0.5B/1.5B/7B/14B/32B 以及 Qwen2.5-Math-7B，使用 8K 示例的有限数据，准确率提升达到 10 到 20 个绝对百分点以上。项目开源了代码、模型检查点和分析工具，并提供了相关论文和博客。代码基于 Verl 实现，支持自定义环境设置和 FSDP 训练，使用 GRPO 算法，并借助 Ray 和 vLLM 加速训练。
Simplifine 是一个开源的大语言模型（LLM）微调工具，允许用户用一行代码对任意 Hugging Face 数据集或模型进行微调。它提供云端集成，自动处理模型下载、存储、作业管理和推理，并内置 AI 辅助功能，帮助选择超参数、生成合成数据集和检查数据质量。通过简单装饰器可从本地训练切换到云端训练。它支持 DeepSpeed 和 FDSP 自动优化模型与数据并行，支持自定义评估，并被牛津大学等研究机构采用。
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SiteAudit 是一个面向 AI 智能体的 MCP（模型上下文协议）服务器，让 Claude Code、Cursor、Windsurf 等 AI 智能体能够通过一次工具调用即时审计任意网站。它无需 API 密钥、零配置，提供 SEO、性能与安全三大类审计，还可通过 Google PageSpeed Insights 运行 Lighthouse 审计。主要检查包括：SEO 标题标签、元描述、H1、标题层级、图片 alt、内部/外部链接、Open Graph、Twitter Card、移动视口、结构化数据 JSON-LD、语言属性、robots meta、内容字数（20+ 项）；安全审计 HTTPS 强制、HSTS、CSP、X-Content-Type-Options、X-Frame-Options、Referrer-Policy、Permissions-Policy、服务器信息暴露、Cookie 安全标志、SSL 证书有效期（10+ 项）；性能审计服务器响应时间、压缩、Cache-Control、重定向链、HTTP 状态码。还支持断链检测、robots.txt 解析、多站点竞品对比。可托管于 MCPize 免费使用（每月 100 次审计），Pro 版为每月 19 美元提供 10,000 次审计与完整 Lighthouse，也可自托管。
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Skillry 是一个为 Claude Code、Codex、Cursor 等 AI 智能体提供可复用 Agent Skills 的平台。其技能由团队自主设计、编写和测试，以 SKILL.md 形式打包，涵盖幻灯片、网页、图像和视频等任务。用户可通过网页或 CLI 安装技能，让智能体按预设工作流生成对应成品。平台已积累 400 多个技能，包含免费与付费内容，付费提供月度和年度方案，以及一次性买断的终身选项。部分图像或视频技能需用户自备外部 AI 模型（如 FAL）的 API 密钥，并由相应服务商按使用量计费。免费技能只需注册免费账户，每个技能页面会说明实际产出和所需条件。
Nemo-Skills 是 NVIDIA-NeMo 组织下的开源项目，用于通过一系列流水线（pipeline）提升大型语言模型（LLM）的能力（"技能"）。它覆盖从合成数据生成、模型训练到多类基准评测的完整 LLM 开发流程，支持在本地工作站起步，仅需一行改动即可迁移到大规模 Slurm 集群。项目提供灵活的 LLM 推理能力，可在不同 API 提供方、本地服务器与大规模 Slurm 作业之间无缝切换，并支持用 TensorRT-LLM、vLLM、sglang 或 Megatron 在单节点或多节点上托管模型，SDG 作业可从本地单 GPU 扩展到 Slurm 集群上的数万 GPU。评测方面覆盖数学（自然语言与形式化语言）、代码、科学知识、指令遵循、长上下文、工具调用、多语言、语音与音频、视觉语言模型等众多基准，并支持将评测并行到多个 Slurm 作业、自托管 LLM 评委、自带提示词或修改基准配置。训练方面支持使用 NeMo-RL 或 verl。该项目明确标注仅用于研究目的，并非 NVIDIA 官方产品。
SkillsSafe MCP 是一个面向 AI 智能体技能的安全扫描 MCP 服务器，用于在安装前检测 SKILL.md 文件、MCP 配置和系统提示词中的安全威胁。可识别凭据窃取与数据外泄、提示注入攻击、零宽字符攻击、ClawHavoc 恶意软件指标、Shell 注入与反向 Shell、范围蔓延与记忆投毒等风险。该工具免费使用，无需 API 密钥，也无需注册。支持通过 Claude Desktop 配置、Cursor 的 mcp.json 以及 SSE 远程传输方式接入，并提供扫描技能文件与获取历史扫描报告的能力。
skim402 是面向 AI 智能体的网页工具包，也是 Skim 的官方 MCP（Model Context Protocol）服务器。它可以把任意公开网页转换成干净的、便于智能体使用的 Markdown，并附带结构化的元数据（标题、作者、发布日期、语言）。根据 Skim 的实测对比，输出体积通常比原始 HTML 小约 4 倍。除了单页读取，它还提供批量读取、JavaScript/浏览器渲染、结构化抽取、网站爬取、PDF 读取、页面变更监控以及精选 Signals 等能力。使用方式以卡片 API 密钥为主，可在 skim402.com 免费获取 sk402_ 开头的密钥，免费方案每月 1,000 次读取；也可选择基于 x402 的钱包按次付费（Base 链上 USDC，$0.002/次），钱包并非必需。
SkyAccess MCP 服务器是一个托管式的航空查询工具，主要面向私人飞机空腿（empty leg）航班。它允许 AI 助手搜索来自 900 多家 FAA Part 135 及国际同等认证包机运营商的 5,000 多个实时空腿航班，价格通常比同类整机包机低 25% 至 75%。该服务还提供指示性的包机价格估算和预订链接。使用方式非常简单，无需安装任何软件、无需账户注册，也无需 API 密钥，只需将托管端点 https://mcp.skyaccess.com/mcp 添加到支持远程 MCP 的客户端即可。它支持 Claude Code、Gemini CLI、VS Code、Cursor、Claude Desktop 等多种客户端，并提供 npm 包用于配置安装和 stdio 桥接。数据隐私方面，只读工具不收集个人数据，仅预订请求工具会发送用户提供的姓名、邮箱和行程详情。服务有速率限制：每 IP 每分钟 30 次工具调用，每小时 10 次包机咨询，每批最多 4 个工具调用。该项目采用 MIT 许可证开源。
昆仑万维推出的 AI Agent 开发平台
SkyAGI 是一个 Python 包，用于演示大语言模型（LLM）在模拟可信人类行为方面的涌现能力。它实现了生成式智能体（Generative Agents）的思想，并提供了一个角色扮演游戏，能创造非常有趣的用户体验。与以往基于 AI 的 NPC 系统不同，SkyAGI 的 NPC 能生成非常可信的人类反应。该演示中的有趣观察表明，在 NPC 脚本编写等许多游戏开发方面，具有重新思考的巨大潜力。为了演示这一点，SkyAGI 提供了《生活大爆炸》和《复仇者联盟》中的示例角色作为起点。用户还可以通过创建类似 customized_character.json 的配置文件来定义自定义角色。
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。
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。