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Floneum

Floneum 是一款面向本地 LLM 工作流的图编辑器，主打可视化拖拽构建 AI 工作流。它通过 WebAssembly 沙箱加载插件，只授予插件所需资源，支持使用可编译为 WASM 的语言（如 Rust、C、Java、Go）编写插件，内置 41 个插件。

Flowise

Flowise 是一个开源可视化拖拽界面，用于构建自定义的大语言模型（LLM）流程和 AI 智能体。用户可以通过拖拽节点的方式，连接各种第三方组件，快速搭建 LLM 应用。该项目已归档，官方建议参考后续说明。

Flux lora

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Flyan

Flyan 是一个非官方的开源 Python SDK 与 MCP 服务器，用于查询 Ryanair（瑞安航空）的航班数据。它既可以作为 Python 库使用，也能通过 MCP 协议接入 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等 AI 客户端，让智能体用自然语言搜索航班。SDK 支持创建 RyanAir 客户端实例并设置货币（默认 EUR），可按出发地、目的地、日期区间、目的地国家、最高价格、出发时间段等条件搜索单程航班，返回包含机场信息、起降时间、价格、航班号等字段的航班对象。它还提供 Explore 探索模式，基于 Ryanair 实时航线网络元数据，回答“从这里能飞往哪里”，支持按国家、地区、城市筛选与分组，并可结合价格探测给出每个目的地的最低价。MCP 服务器内置 find_flights、find_anywhere_under、explore_destinations、cheapest_per_day 四个工具，无需 API 密钥或账号即可使用。

FlyonUI MCP

FlyonUI MCP 是一款集成在 IDE 中的 Tailwind AI 构建工具，基于 FlyonUI PRO 的组件、区块和页面知识，通过提示词生成可直接用于生产的 Tailwind CSS UI 组件、区块和完整页面。它支持 React、Next.js、Vue、纯 HTML 等所有使用 Tailwind CSS 的环境，并可与 VS Code、Cursor、Windsurf、VS Code + Cline 等 IDE 集成。生成内容归用户所有，可自由修改和用于项目，不按生成次数或 token 收费。

flyonui-mcp

FlyonUI MCP Server 是一个基于 MCP 的 Tailwind AI 构建器，用于快速创建、启发和重构可直接投入生产的 UI 区块、组件及完整页面。它基于 FlyonUI 区块，可无缝集成到常用的 IDE 中，支持 React、Next.js、Nuxt、Vue、Svelte 等流行框架。主要命令包括创建 UI（/cui）、启发 UI（/iui）和优化 UI（/rui），官方声称可免费使用，并提供安装指南、文档和视频教程。

foodblock

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forgejo-mcp

forgejo-mcp 是一个 MCP（Model Context Protocol）服务器，用于通过 Claude、Gemini、Copilot 等 AI 助手管理 Gitea/Forgejo 代码仓库。它支持议题管理、项目组织、版本发布、Pull Request 与 Wiki 页面查看，以及 Forgejo/Gitea Actions 任务查看等功能。用户可通过 Docker、源码编译或预编译二进制文件安装，支持 stdio 本地模式和 HTTP 远程访问模式，需在 Forgejo/Gitea 服务器创建访问令牌进行认证。

Formpost

FormEmailAPI 是一个免费的“联系表单转邮件”API。你只需将 HTML 表单的 action 指向专属端点，用户提交的内容就会直接发送到你的邮箱，无需自建服务器或编写后端代码。它内置基于 LLM 的 AI 垃圾信息过滤（能理解意图，识别传统规则难以拦截的垃圾内容），并提供提交内容存储、端到端加密、自定义样式（无 iframe、无注入样式、无角标）、附件上传至 Amazon S3、自动回复、重定向到自定义感谢页、Webhook 与 Slack/Discord/Telegram 转发、只读 REST 提交查询 API 等功能。免费计划每月 250 条消息，提交记录保留 30 天（Pro 计划保留一年，Business 永久保留）。

free-proxy-mcp

这是一个名为 free-proxy-mcp 的 MCP 服务器，以本地 stdio 方式运行，向 Claude Desktop、Claude Code 等 MCP 客户端提供 Litport 公共免费代理快照的只读工具。它可列出经核验的 HTTP、SOCKS4 和 SOCKS5 免费代理，筛选最高排名的代理，并汇总当前快照统计信息。该服务器不会转发流量，不会接受调用方传入的任意 URL，也不提供任何写入或产生副作用的工具，仅是对 @litportnet/free-proxy-sdk 的轻量封装。无需 API 密钥，代理仅限测试使用，请勿传输凭据、Cookie、支付或隐私数据。

Freedom gpt

FreedomGPT 是一个无审查的 AI 应用商店，提供对 400 多个顶级 AI 模型的私密、安全访问。它支持浏览器和所有主流平台的本地应用，无需技术知识即可使用。用户可以通过并排对比两个 AI 回答并投票，动态排行榜据此选出每个任务的最佳 AI。其内置 Liberty 模型可无审查、无评判地回答任何问题。AI 提供商无法看到用户身份，因为 FreedomGPT 像 VPN 一样混淆活动。

freshdesk_mcp

freshdesk_mcp 是一个为 Freshdesk 构建的 MCP 服务器，允许 AI 模型与 Freshdesk 模块交互并执行各类客服支持操作。它通过集成 Freshdesk API 端点，使 AI 能够创建、更新、删除和搜索工单，管理工单对话与摘要，以及处理客服人员、联系人和公司等数据。该服务器提供 create_ticket、update_ticket、get_tickets、search_tickets、create_ticket_reply 等工具，每个工具定义了明确的输入参数，便于 AI 模型调用完成自动化票务管理。

freshprobe

freshprobe 是一个面向 AI 智能体的数据新鲜度验证工具。它位于智能体与外部世界之间，在智能体采取行动前探测端点，判断数据是否足够新鲜，并返回确定性的 JSON 判定结果：FRESH（新鲜）、STALE（过期）或 UNKNOWN（未知）。该工具以单个 Go 二进制文件形式提供，无需依赖，可作为 CLI 命令行工具、MCP 服务器或 HTTP 微服务运行。它旨在解决 AI 智能体在不知情的情况下基于过期数据行动的问题，例如金融智能体查询 47 分钟前的缓存报价、客服机器人因 CRM 未同步而告知客户订单不存在、RAG 管道使用昨天的文档给出自信的答案等。freshprobe 提供六种验证信号和三种部署模式，支持通过 YAML 定义“新鲜度即代码”策略，并内置四种策略模板。它还提供持续监控、Prometheus 兼容指标、Kubernetes 部署方式和 Claude Code 插件集成。

freshrss-mcp

freshrss-mcp 是一个面向自托管 RSS 聚合器 FreshRSS 的 Model Context Protocol（MCP）服务器，让 Claude Code、Claude Desktop、Codex 等 MCP 客户端能够读取和管理 FreshRSS 中的订阅源、分类、标签与文章，包括查看未读、阅读文章、标记已读/星标，以及管理订阅和分类。它通过 FreshRSS 暴露的 Google Reader 兼容 API（/api/greader.php）通信，并把该 API 的复杂细节（stream 标识符、十六进制 item tag）隐藏起来，改用数字 feed id、分类与标签名称、ISO 日期和十进制文章 id 等助手可直接使用的参数。默认提供十六个工具，也可通过环境变量只加载精选的七个工具。它面向不可信订阅内容设计：响应被标记为数据、feed URL 会去除凭据、文章文本按篇和按响应设上限，五个不可逆工具会先通过 MCP elicitation 向真人确认。需要 Node.js 22 或更高版本，以及启用了 API 的 FreshRSS 实例。

Frontiermodelforum org

Frontier Model Forum（前沿模型论坛）是由 Anthropic、Google、Microsoft 和 OpenAI 共同发起的行业组织，致力于确保前沿 AI 模型的安全与负责任开发。该论坛为非营利机构，依托成员公司的技术与运营经验，聚焦应对公共安全和国家安全的重大风险。其三大核心使命包括：识别最佳实践并支持标准制定、推进科学与独立研究、促进政府、学术界、公民社会与产业界之间的信息共享。论坛还发布了关于前沿能力评估的技术报告，讨论评估前沿模型是否具备可能增加公共安全风险的能力（如协助开发化学、生物、放射或核武器、高级网络威胁或某些类别的先进自主行为）的行业实践。论坛的核心目标涵盖推进 AI 安全研究、识别最佳实践、跨部门协作以及信息共享。

function-lookup-mcp

function-lookup-mcp 是一个面向 AI 智能体的 MCP 服务器，用于从任意 API 中查找函数签名。它结合 SQLite（FTS5）与 universal ctags 对多语言源代码文件建立索引，支持 Python、C、Go、C++、JavaScript、Rust、Java 等 ctags 能识别的语言。通过提供准确的函数签名，帮助避免 AI 在未知或近期更新的源文件上产生幻觉。

funding-mcp

funding-mcp 是 Usenami 提供的 MCP 服务器，为支持 MCP 的 AI 智能体提供多场所永续合约行情数据。它覆盖 20 多家交易所，包括 Binance、Bybit、OKX、Hyperliquid、Aster、Lighter，以及 Hyperliquid HIP-3 子 DEX（股票、金属、原油、外汇、指数、Pre-IPO 合成资产等 CoinGecko、CMC、Coinglass 未聚合的市场）。该服务以 Usenami 实时 API 为后端，向 AI 智能体提供资金费率、流动性、持仓、资金流、基差和 RWA 数据的具名、带 schema 的接口，并可与 @usenami/signer-mcp 配合实现无密钥执行。付费工具通过 x402 协议以 Base 链上的 USDC 结算：设置 X402_PRIVATE_KEY（持有 USDC 的 Base 钱包）后付费工具自动支付并返回数据；未设置时返回 x402 支付要求，任何支持 x402 的客户端可支付并重试。funding_screener 工具免费，无需钱包。注意 funding_arb 为朴素扫描，不含手续费、延迟和执行时机，仅应视为候选清单，而非交易建议。

Fusion ai

Fusion AI 是一个将多个领先 AI 模型整合到单一平台的工具，旨在简化使用流程并输出高质量结果。用户只需提出需求，平台会分析请求并将其发送给最合适、最优秀的 AI 模型；这些模型在后台协同工作，共享洞察、交叉核对结果并优化方案，从而给出尽可能好的答案。平台集成了来自 OpenAI、Anthropic 和 Google 的顶级模型，包括 o4 mini、GPT-5、Sonnet 4 和 Gemini 2.5 Pro，通过组合各模型的独特优势来提升结果质量。据官方介绍，其可用于分析营销活动、撰写报告或理解复杂数据集等任务。定价采用按使用量计费的积分制，而非订阅制，用户按需购买积分，无隐藏费用，并提供 5 美元免费积分。积分体系支持从小型企业到大型企业的不同规模需求，使用全面 Fusion 提问可调用完整 AI 协作流程获得深入结果，需要更多见解时可使用高性能模型进行快速高效的后续响应。

Galahad

Galahad 是部署在服务器集群上的软件层，位于工作负载与硬件之间，通过缓存模型已完成的精确计算并在新请求中复用，避免重复计算，从而降低模型运行成本。它包含 Taliesin 和 Merlin 两个引擎，支持任意模型，无供应商锁定，数据不离开自有基础设施。

gammarips-mcp

GammaRips MCP 是一个面向 AI 智能体的期权流情报 MCP 服务器，提供经过严格筛选的每日候选合约池、时点特征、已实现的最大有利/不利偏移（MFE/MAE）机会面、结果标签、市场状态上下文和方法论手册等数据原语。它每晚对 3,532 只可期权美股按流动性排名，取前 100 只，保留看涨标的，各定价一张虚值看涨期权，形成约 40 至 50 张可交易合约的池子。设计原则是只提供数据原语，不提供选股建议，没有“该买什么”的端点。提供免费层与 Pro 层（Agent Access，29 美元/月，含 30 天免费试用），共 9 个工具，支持 Streamable HTTP、SSE、无状态 JSON-RPC 及 OAuth 2.1 接入。

Gapier free gpts actions apis

Gapier 为 GPTs 创作者提供免费的 Actions API，用于扩展 ChatGPT 的能力。根据现有资料，其核心定位是为 GPTs 开发者提供可调用的动作接口，从而让自定义 GPT 能够连接并执行外部功能。除简介所述内容外，关于具体 API 清单、调用方式、安装命令、收费模式、平台限制及使用步骤等细节，资料中暂未提供。

gapp.so

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gcore-mcp-server

Gcore 官方 MCP 服务器，用于通过 LLM 助手与 Gcore Cloud API 交互。它提供多种工具集，支持 Cursor IDE 和 Claude Code 等客户端，可通过环境变量灵活配置工具范围，并支持 stdio 与 HTTP 传输。

Gee p tee

Gee p tee 是一个提供面向各行业定制 AI GPT 的平台，主打预训练且可自定义的模型。据现有资料，该平台的核心定位是让用户按行业需求获取并调整 GPT 能力，但关于其具体功能、模型种类、使用方式、适用场景及限制等信息暂未提供，需访问官网进一步了解。

Gemini coder

Gemini Coder 是一个由 AI 驱动的 Web 应用生成器，使用 Google Gemini API、Next.js 和 Tailwind CSS 构建。它面向希望通过自然语言快速生成网页应用的用户，将 AI 能力与主流前端技术栈结合，帮助简化从想法到可运行代码的过程。

generative-models

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GenReady

GenReady（Gumshoe）是一个生成式引擎优化（GEO）平台，用于监测品牌在 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 等 AI 模型中的可见度与情感倾向。它通过模拟真实买家角色运行对话，分析品牌在 AI 回答中的出现频率、排名与引用来源，帮助品牌诊断在不同人群和话题上的差距，进而优化技术可读性、内容与第三方引用，塑造 AI 对品牌的呈现方式。已有超过 10,000 个品牌和机构使用。每个审计可覆盖 6 个模型（共追踪 11 个），提供品牌排行榜、角色报告、话题与竞品热图、技术审计评分、内容生成器及 CSV/JSON 导出。

GenReady

Hordus 是一家提供 GEO/AEO 服务的公司，自称打造决定 AI 模型如何描述品牌答案的“AI 答案基础设施”，并将整套方法称为“Cyber GEO”，覆盖检测、评估、工程与验证四个环节。其服务由技术平台与人工团队共同完成：技术侧持续追踪各大 AI 引擎对品牌的描述，人工团队则负责改写被 AI 引用的内容与结构化事实。Hordus 强调其方法为白帽操作、每项内容均经人工编辑审核、每个指标都附带问题集与测量窗口，并提供面向公众利益机构的叙事版本。官网另列出“Hordus 周期”运营闭环、六项核心能力模块、真实性用户旅程面板与合规声明，以及横跨九个行业的十六个品牌案例和博客分析。资料未提供收费标准、具体价格、部署方式与试用信息。

geomelon-mcp

geomelon-mcp 是 Geomelon 地理 API 的 MCP 服务器，同时提供 stdio 与远程 HTTP 两种传输方式。它把城市、国家、地区和多语言名称等地理数据封装为工具，任何兼容 MCP 的 AI 客户端都可以调用。没有 GEOMELON_API_KEY 时也能以无密钥演示模式启动，仅提供 search_cities_autocomplete 这一个由免费 oneshot 主机支持的自动补全工具，无需注册；其余工具均需要 RapidAPI 上订阅 Geomelon API 后获得的密钥。完整工具集为 22 个，部分工具会在内部串联多次 API 调用以减少往返。Geomelon 还提供同款无密钥演示的公共托管实例，可让支持远程 MCP 的客户端直接指向使用，无需本地进程。

ggwk

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GhidrAssistMCP

GhidrAssistMCP 是一个面向 Ghidra 的原生 MCP（模型上下文协议）服务器扩展，用于让 AI 助手和自动化工具通过标准化 API 与 Ghidra 的反汇编与逆向分析能力交互。它内置 GUI 配置界面、实时日志与结果缓存，无需外部依赖。扩展通过官方 SDK 实现 MCP 服务器，支持 SSE 与 Streamable HTTP 两种传输方式，提供 100 个显式工具（默认启用 93 个）、6 个资源模板与 7 个分析提示。可在项目管理器打开时启动服务，并支持无头模式，适合将 AI 分析流程接入逆向工程工作流。

gibs-mcp

Gibs MCP Server 是一个面向 AI 开发环境的欧盟法规合规知识库连接器，覆盖 AI Act、GDPR 和 DORA 三大法规，共 240+ 条款。它通过 MCP 协议接入 Claude Desktop 等客户端，可对 AI 系统进行风险等级分类、回答合规问题，并返回条款级别的法律引用。

giggal-mcp

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Gigos

Gigos 是一个统一平台，用于访问、测试和对比多种 AI 模型。根据现有资料，其核心定位是让用户在同一处接入不同 AI 模型，并进行测试与效果比较。除上述定位外，官方未提供更多关于具体功能、模型清单、收费方式、使用步骤、支持平台或适用场景的详细信息，暂未提供。

gis-mcp

GIS-MCP 是一个开源的地理空间 Model Context Protocol（MCP）服务器，用于将大语言模型（LLM）与 GIS 操作连接起来，让 AI 助手能够通过 MCP 兼容客户端执行地理空间分析与变换。它支持空间数据分析、矢量与栅格处理、坐标转换、空间统计、制图等 GIS 工作流。资料显示其提供 92+ 个 GIS 工具，覆盖 Shapely、GeoPandas、PyProj、Rasterio、PySAL、可视化、卫星影像、气候、生态、移动和土地覆盖数据等。当前版本为 0.15.0（Beta）。它以 Python 3.10 或更高版本为前提，可通过 Docker、pip 或开发方式安装，默认以 STDIO 传输模式运行，也可启用 HTTP/SSE 传输。

giskard

Giskard 是一个面向 LLM 智能体系统的开源 Python 测试与评估库，v3 版本采用模块化、轻量、异步优先的架构，专为动态多轮测试设计。它提供两大核心组件：Giskard Checks 用于创建与应用评估（evals），涵盖字符串匹配、比较、正则、语义相似度及 LLM-as-judge 检查（如 Groundedness、Conformity、LLMJudge），可检查回归、验证 RAG 质量、执行安全规则、评测多轮智能体；Giskard Scan 是红队与漏洞扫描层，可根据智能体的自然语言描述自动生成对抗测试套件，覆盖提示注入、有害内容、刻板印象、虚假信息等 OWASP LLM Top-10 威胁类别。库基于 giskard-core、giskard-llm、giskard-agents 三个基础库构建，支持包装任意 LLM、黑盒智能体或多步管道作为测试目标。使用需 Python 3.12+，可选手动关闭遥测。