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AI开发平台

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stable-worldmodel

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stable-worldmodel 是一个用于可复现世界模型研究与评估的平台，由 galilai-group 开发。它提供统一接口，覆盖世界模型研究的三个阶段：数据收集、训练以及基于模型预测控制（MPC）的评估，并支持大量标准化环境。平台内置常见基线模型和规划求解器的参考实现，使研究代码可以专注于模型和目标本身。数据方面，默认数据集格式基于 Lance 技术栈（lancedb、pylance、pyarrow），作为可选依赖单独提供；同时支持 LeRobot 数据集（需 Python 3.12+，通过 pip install 'stable-worldmodel[lerobot]' 安装）。数据集和检查点默认存储在 $STABLEWM_HOME（默认为 ~/.stable_worldmodel/），可自定义。环境来自 DeepMind Control Suite、Gymnasium classic control、OGBench、Craftax、Arcade Learning Environment（100+ Atari 游戏）以及经典世界模型基准（Two-Room、PushT）。大多数环境附带独立可控的视觉和物理变化因子，便于评估零样本泛化。安装后提供 swm 命令行工具，用于检查/转换数据集、环境和检查点。该库处于活跃开发中，API 可能在小版本间变化。

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stablediffusion api

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Stable Diffusion API 是 ModelsLab 旗下的云端图像生成 API 服务，提供单一 REST 端点，可调用 Stable Diffusion 1.5、SDXL、Flux、ControlNet、LoRA 以及 10,000 多个社区模型。用户无需自备 GPU 或进行环境配置，只需发送带 API 密钥和提示词的 POST 请求，即可在约 30 秒内生成第一张图像。官方称 API 套餐每月 21 美元起，149 美元套餐可无限使用开源模型。该服务适合希望快速集成 AI 图像生成能力的开发者与产品团队。

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stack-chan

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Stack-chan 是一个基于 M5Stack 的开源、JavaScript 驱动的超可爱机器人项目。其仓库提供以 M5StackChan CoreS3 为标准配置的固件、称为 MOD 的用户应用程序、浏览器开发工具、外壳模型和电路图。该项目包含一个基于 MCP 的服务器，用于 AI 控制的交互和情感表达。用户可通过浏览器固件安装器刷写固件，无需安装 Moddable SDK 或 ESP-IDF。支持 M5Stack、M5Stack Core2、M5Stack CoreS3 和 M5StackChan CoreS3 硬件，其中 M5StackChan CoreS3 为物理设备发布验证的目标。MOD Gallery 中提供已发布的 MOD 和小程序，可在模拟器运行或安装至设备。资源以 Apache License 2.0 分发。

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starknet-mcp-server

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Starknet MCP Server 是一个面向 Starknet 区块链的 Model Context Protocol（MCP）服务器，让 AI 助手和智能体能够通过自然语言与 Starknet 网络交互。它提供读取区块链状态（余额、交易、区块）、调用与执行 Cairo 智能合约、转账 ETH、STRK 及其他 ERC20 代币、查看 NFT 持有情况与元数据、以及解析 StarknetID 域名（类似以太坊 ENS）等能力。所有服务以统一的 MCP 工具和资源形式暴露，任何接收 Starknet 地址的工具都支持 StarknetID，可自动把人类可读身份解析为地址。服务器支持 Mainnet 与 Sepolia 测试网，基于 Starknet.js 构建，可作为 stdio 服务器或 HTTP 服务器运行，适用于 Claude、GPT 等 AI 助手。

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Startup Readiness Score

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Startup Readiness Score 是一款 AI 驱动的创业评估工具，用于评估早期创业公司。它围绕六个基础维度进行打分：创始人（Founder）、问题（Problem）、市场（Market）、商业模式（Business Model）、市场进入策略（Go-to-Market）以及财务清晰度（Financial clarity）。该工具面向处于早期阶段的创业项目，帮助创业者从上述六个方面审视自身项目的准备程度。除这些已明确的信息外，其具体评估流程、评分算法、输出形式、是否收费、支持平台及使用步骤等细节暂未提供。

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state-of-cwv-mcp

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State of Web Vitals MCP 是一个免费的远程 MCP 服务，用于查询按 CMS、CDN 和框架维度统计的 Core Web Vitals 指标。数据来源为 Chrome 字段数据（field data）与多站点爬取，与公开的 State of Web Vitals 探索器使用相同数字。它无需认证，采用 Streamable HTTP 传输，注册表标识为 io.github.corewebvitals/state-of-cwv。仓库另外提供一个轻量 stdio 代理，用于响应 tools/list 并将工具调用转发到托管端点；连接器代码和文档采用 MIT 许可，数据产品与网站版权归 corewebvitals.io。

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statuscraft

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StatusCraft 是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，用于实时检查软件服务的运行状态。它覆盖 3355 个主流服务，如 GitHub、AWS、Stripe、OpenAI、Cloudflare 等，数据直接来自各服务官方状态页面。用户可以向 AI 代理提问「GitHub 是否宕机？」或「Sentry 出了什么问题？」，并获得实时答案；当服务非正常运行时，还会自动抓取事件 API 并返回结构化的事件详情。该工具无需 API 密钥，可通过 npx 命令安装，兼容 Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Windsurf 等任何支持 MCP 的客户端。

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steam-games-mcp

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steam-games-mcp 是一个面向 Steam 平台的 MCP 服务器，让 AI 客户端能够以自然语言查询 Steam 商店与玩家数据。它提供两类能力：一是无需任何密钥的商店与目录数据，包括游戏搜索、商店详情、价格、评测、折扣、新闻，以及全目录发现（特惠、新作、SteamOS/Steam Deck/Frame 兼容性、标签、评分）和批量价格/评测查询；二是通过官方 Steam Web API（需免费密钥）读取玩家资料、游戏库、成就、愿望单和关注游戏。该服务器为只读设计，仅使用 Steam 官方 API，不登录、不写入、不交易、不购买、不启动游戏。它通过 stdio 与任意 MCP 客户端（如 Claude Desktop/Code、Cursor、VS Code、Cline 等）配合使用，支持一键安装（.mcpb 包）或从源码构建，运行需 Node ≥ 20.11。

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steam-reviews-mcp

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Steam Reviews MCP Server 是一个基于 MCP 协议的服务，让 AI 助手能够访问 Steam 公开数据，包括游戏搜索、用户评论、游戏详情、补丁说明和社区讨论，无需 API 密钥或 Steam 登录。用户可以在 AI 客户端中询问某款游戏近期的玩家评价、进行跨游戏对比、查看最新补丁改动或搜索社区讨论帖，从而辅助购买决策。项目要求 Node.js LTS（推荐 24 或更新），可通过 npx 启动，无需单独安装；支持 Claude Desktop 等 MCP 客户端配置，也支持 Docker 以 HTTP 模式运行（默认端口 8086，SSE 传输）。提供评论摘要（基于抽样）、讨论线程分页读取等功能，讨论工具和 Steam Deck 评论过滤为实验性。附带可选的 npm test 离线测试和贡献指南，采用 MIT 许可证。

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SteptronOss

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SteptronOss 是由 stepfun-ai 开源的轻量级、AI 原生大语言模型训练框架，面向快速迭代、可复现实验和模块化配置，覆盖 SFT、RLVR 和评估工作流。它仅依赖 PyTorch 即可运行，同时支持算子级替换以加速。特色包括配置驱动实验与动态校验（cfshow、sanity_check）、多任务编排与灵活启动工具，以及可扩展的数据/优化器/模型栈。适合研究人员和工程师开展大模型训练、微调与强化学习实验。

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stooq-mcp

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stooq-mcp 是一个使用 Rust 编写的 Model Context Protocol（MCP）服务器，用于从 stooq.com 获取股票价格数据。它支持获取最新实时股票价格和历史数据（可自定义日期范围），并覆盖美国、日本、英国、德国等五个主要市场。用户可以通过一键安装脚本将其安装到 ~/.stooq-mcp/，并注册到 Claude Code 和/或 Claude Desktop 中使用。该项目采用 MIT 许可证开源，欢迎贡献代码。

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storm

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STORM 是斯坦福 oval 团队开发、基于 LLM 的知识整理系统，能围绕一个主题开展网络研究并生成带引用的长篇报告。系统由「研究与提纲」和「写作」两个阶段组成，通过多视角提问和模拟对话提升问题的深度与广度；其协作版本 Co-STORM 引入人机协作讨论协议、多个 LLM 智能体（专家、主持人）与动态思维导图。用户可通过 pip install knowledge-storm 安装，支持 litellm 的各类语言模型与嵌入模型，以及 You.com、Bing、Serper、Brave、DuckDuckGo、Tavily 等多种检索来源，也支持基于自建文档的 VectorRM。它适合在写作前期做知识探索与素材整理，但官方说明其输出尚不能直接作为可发表文章使用。

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strands-decider

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Strands Decider 是一个面向智能体（agentic）工作流的小型快速决策模型，属于所谓“系统一”模型类别。与可生成任意文本的 LLM 不同，它专注于在给定选项之间做选择，或按量表对内容打分，并且每次决策都带有经过校准的置信度。资料称其速度比 LLM 更快，同时不需要像训练传统分类器那样花费时间和专业知识。它支持三类问题：Choice（在若干命名选项中选择）、Noul（是/否二值概率）和 Score（有序量表评分）。首个模型 strands-decider-2B 有 19 亿参数，在 RTX 3090 上回答一个问题的中位延迟为 115 毫秒，也可在 Apple 芯片 Mac 或 CPU 上运行。资料指出，在未见过的短分类任务上，置信度达到 0.9 或以上的回答约有 95% 是正确的，低于该阈值则应人工确认或询问。安装方式、具体命令、部署细节部分仅按官方文档描述，其余事实暂未提供。

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subscription-tracker-mcp

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Subscription Tracker MCP Server 是一个专业的 MCP 服务器，用于智能订阅管理，集成 Gmail 与 MySQL。它能从邮件中自动提取并结构化订阅与账单数据，官方声称准确率超过 90%。项目提供 16 个 MCP 工具，涵盖 Gmail 搜索、AI 提取、MySQL 增删改查、缺口检测（重复、缺失数据、价格异常）以及主动提醒（例如续费前 3 天通知），并支持通过 Claude Desktop 等 MCP 客户端使用自然语言进行查询与管理。

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Summary sh

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Summary.sh 是一个正在出售的高级域名，并非可用的 AI 摘要 API 或工具。该域名围绕“将信息转化为清晰、结构化摘要”的理念构建，适合开发者工具和 SaaS 产品，用于将日志、文档、会议或数据流压缩为可读输出。.sh 后缀强化了命令行和自动化导向的现代软件工作流身份。域名提供安全托管转移和租赁购买（LTO）选项，租赁价格为每月 4,584 美元，租赁购买计划为 6 个月。购买流程包括通过 Spaceship 支付（支持信用卡、银行转账、加密货币），资金由 Spaceship 托管直至交易完成，然后接收域名转移授权码（EPP/Auth code），使用该代码将域名转移到首选注册商，转移确认后资金释放。用户可通过填写表单联系以获取该域名。

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supabase

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Supabase MCP Server 是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，为 Supabase 管理 API 提供程序化访问接口。它让 AI 模型及其他客户端能够通过标准化接口管理 Supabase 的项目和组织，主要功能包括：项目管理（列出所有项目、获取项目详情、创建新项目、删除项目、获取项目 API 密钥）和组织管理（列出所有组织、获取组织详情、创建新组织）。该工具通过将 Supabase 管理操作封装为 MCP 标准接口，使 AI 助手能够直接执行 Supabase 相关的管理任务，适合需要将 Supabase 运维能力集成到 AI 工作流中的开发者使用。使用方式为在 Claude 配置 JSON 文件中添加相应配置。

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Supanext

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Supanext 是一个面向 SaaS 和 AI 应用的 Next.js + Supabase 生产级启动套件。它集成身份验证、数据库、AI 能力、支付、订阅与现代化 UI 组件，声称可节省 55+ 小时开发工作，帮助开发者在周末把想法变成可盈利项目。支持 Tailwind 4、Next.js 15、Supabase、Stripe 或 LemonSqueezy、Resend，内置 OpenAI 与 Replicate 集成、AI 图片生成与 AI 聊天示例、博客生成器、SEO 优化、亮暗主题与主色定制、积分管理系统等。提供一次性付费永久使用、源码访问、终身免费更新与优先支持。

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superbench 大模型评测榜单

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SuperBench是由清华大学基础模型研究中心联合中关村实验室在2024年共同发布的大模型综合能力评测榜单。该榜单用于对大语言模型的综合能力进行评测，官方入口为 https://fm.ai.tsinghua.edu.cn/superbench 。目前所提供的资料仅包含上述发布方、发布时间、定位与访问地址，关于具体评测维度、参评模型、评测方法、排名结果、更新频率及使用方式等细节暂未提供。

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