SuperAPI AI 工具集3,640 个结果 · 第 67 / 102 页
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 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。
Giskard Search 是一个基于 MCP（Model Context Protocol）的服务器，为 AI 智能体提供实时网页与新闻搜索能力，并通过 Lightning Network（闪电网络）或 Arbitrum 上的 USDC 实现原生按次付费。它无需订阅、无需账户，用户只需为实际使用量支付 sats（聪）。项目由 giskard09 开发，属于 Mycelium 生态的一部分，定位为 AI 智能体的基础设施。
gitlab-ci-mcp 是一个面向 GitLab CI/CD 的 MCP 服务器，让 LLM 智能体（如 Claude Code、Cursor、OpenCode、DevX Agent 等）能够操作流水线、任务、计划、分支、标签、合并请求与仓库文件。它基于 Python 与 FastMCP 构建，使用 stdio 传输，适用于 gitlab.com SaaS 或自托管/本地部署的 GitLab，并针对企业网络提供了 NO_PROXY 处理、可选 SSL 校验开关和按项目作用域的环境变量配置。项目提供 23 个覆盖日常 CI/CD 场景的工具，支持结构化输出、结构化错误、分页、MCP Context 进度反馈与 MCP Resources，适合需要让 AI 智能体参与 CI/CD 排查、触发与仓库操作的用户。
gitlab-mcp-server 是一个开源的 GitLab MCP（Model Context Protocol）服务器，让 AI 助手能够通过自然语言操作 GitLab。它基于 GitLab 的 REST 和 GraphQL API，覆盖从 Free 到 Ultimate 各版本、自托管或 GitLab.com 实例，提供最多 1,098 项操作。默认采用 2 个动态发现工具（find/execute）即可触达整个操作目录，启动上下文约 11,343 tokens（minimal 模式下为 1,941），避免了将每个操作单独列为工具时高达数十万 tokens 的开销。支持 stdio 与 HTTP 两种传输方式，HTTP 模式下可用 OAuth。具备只读模式、安全模式（写操作前预览）、按名称排除工具以及破坏性操作前确认等防护。除工具外还提供 45 个资源和 37 个提示。用户以自然语言提问，如审查合并请求、排查流水线失败、列出分配给自己的议题、生成发布说明等，服务器负责执行 GitLab 操作。认证使用个人、项目或群组访问令牌（api 或 read_api 权限），也支持细粒度令牌和 OAuth。发布物提供签名校验和、每个二进制的 SBOM 及构建来源证明。项目采用 MIT 许可，由 José M. Requena Plens 维护。
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Gitopia MCP Server 是面向 Gitopia 去中心化 Git 平台的 MCP 服务器，提供仓库、议题、拉取请求、标签、发布、赏金和 DAO 提案等操作能力，并支持审批模式实现人工介入。它兼容 Cursor、VS Code、Claude Code、Claude Desktop、Windsurf 等 MCP 工具，首次使用自动生成钱包，零配置即可启动。
Gizmo Analytics 的 MCP 服务器，为 AI 编程代理提供无 Cookie 的网页分析能力。托管于 https://gizmoanalytics.io/mcp，提供 28 个 MCP 工具，支持 OAuth 接入和框架感知安装。主要功能包括安装工作流（如 setup_analytics_for_site、verify_install）、分析师级组合（如 summarize_all_sites、explain_traffic_change）以及覆盖各维度的可过滤查询原语。该仓库是 MCP 目录（MCP Registry、Smithery、Glama、MCP.so）的公开所有权标记与文档，无需本地安装或运行，只需将 IDE 指向托管端点即可。
这是一个从零训练、受 GLM-5.3-Flash 启发的 25.7M 参数语言模型项目，并进一步用可执行奖励强化学习进行改进。代码支持 NVIDIA CUDA、Apple Silicon MPS 和 CPU 执行。项目包含完整的训练、评估、实验复现流程，以及可选的微型视觉扩展，属于教育性实现，并非官方模型复现。
GlobalMind Protocol 是一个面向 AI 训练数据的 Validation-in-the-Loop 验证协议，号称在数据进入模型之前对其进行人类验证。企业以 USDC 支付验证费用，验证者通过完成验证任务累积 GMND 积分，并在 TGE 时按 1:1 兑换为代币。协议方称首个 ISP 合作伙伴为巴西 Maranet Telecom，其客户正在测试该协议。官方资料还介绍了模型崩塌问题、USDC 与 GMND 双阶段设计、销毁机制、每两年减半的发行时间表，以及导出 JSONL 格式以兼容 OpenAI 微调和 HuggingFace。官网未提供完整使用教程与验证效果数据。
Glue 是一个以“线程优先”为特色的团队聊天平台，内置 AI 智能体并支持 MCP。它用命名且持久化的线程取代无休止的频道和消息流，让工作保持有序、决策不被淹没。团队可以在线程中提及 @Glue 或 @Cursor 让 AI 参与协作，用来总结内容、提取上下文和生成想法。Glue 支持导入 Slack 历史记录，团队通常一天内即可上手，提供完整功能试用且无需信用卡。平台通过 SOC 2 认证，支持 Google、Okta 等主要身份提供商的 SSO；官方声明用户数据不会用于训练外部模型，也不会在组织外共享。
Glyphic 是一个开源图表引擎，让 AI 智能体通过结构化 JSON 生成生产级图表，无需 SVG、Mermaid 或浏览器。模型用类型化 JSON 描述图表，Glyphic 即可确定性渲染为 SVG 和 PNG，支持 18 种图表类型，绘制前先校验。它是面向 LLM 和智能体的图表基础设施，可作为 MCP 服务器、核心 API 或自托管 HTTP API 使用。
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gnomon-mcp 是一个小型 MCP 服务器，提供确定性 Python 实现，解决模型默认算术与日期计算不准的问题。它将日期快照、日历运算、表达式求值和基于 Pint 的单位换算等基础工具暴露给模型，让助手计算而非猜测。核心工具包括：now(tz?) 返回当前时刻的丰富快照（含 ISO 周、季度、财年、一年中的第几天、是否周末等字段）；calendar(ops) 批量调度器，支持 add、business_days、until、since、diff、parse 等操作，并内建自然语言日期解析（如“next thursday”“in 3 hours”）；calc 求值表达式；calc_convert 做单位换算。两个批量工具均接受列表并顺序返回结果，适合表格逐行计算。可通过 uvx 按需运行或全局安装，支持 Claude Code、Claude Desktop、Cursor、Continue 等客户端及通用 stdio 集成，也支持托管 HTTP/SSE 传输。
GOODY-2 是一个以伦理原则和安全为核心的AI模型，它被设计为能够识别任何可能具有争议、冒犯或危险性的查询，并优雅地避免回答，从而转移对话并降低品牌风险。该模型强调责任高于一切，其伦理遵从性不可打破，确保所有对话都保持在伦理原则的范围内。即使是不良行为者也无法让GOODY-2回答有问题的查询。GOODY-2 被认为非常适合企业使用，例如客户服务、律师助理协助和后台任务等。它由 BRAIN 开发，并使用了名为 PRUDE-QA 的基准测试，声称在安全性上比竞争对手高出70%以上。
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google-scholar-mcp 是由 HasData 提供的托管式 Model Context Protocol（MCP）服务器，让 Claude、Cursor、Windsurf 等 MCP 客户端可以直接读取 Google Scholar 的公开数据。它提供只读的 Scholar 工具：使用 Google Scholar 自身的检索运算符、年份范围、被引查询和所有版本查询来搜索论文；并能获取一篇论文的 MLA、APA、Chicago、Harvard、Vancouver 五种格式的引用，以及 BibTeX、EndNote、RefMan、RefWorks 导出链接，全部以结构化 JSON 返回。服务器托管运行，无需自行部署，通过 URL 和 x-api-key 请求头即可接入；仅支持 stdio 的客户端可通过 npm 包 @hasdata/google-scholar-mcp 或 PyPI 包 hasdata-google-scholar-mcp 的轻量启动器连接。每月提供 1,000 个免费额度（无需信用卡），按每次 Scholar 调用 10 额度计约合 100 次调用；付费计划起价每月 59 美元。它读取未登录访客可见的公开 Scholar 页面，需要 HasData API 密钥。
GPT-4o 是 OpenAI 推出的多模态人工智能模型，据资料介绍具备实时多模态处理与情绪识别能力。本页面为 gpt-4o.click，提供“点击开始”的入口形式，方便用户直接访问使用。除上述简要说明外，资料未提供该站点的具体功能、使用方式、收费情况、支持平台及使用限制等信息，相关内容暂未提供。
这是一个面向 GPT-4o 的新闻与信息聚合站点，名称为 Gpt 4o news，网址为 https://gpt4o.life/。根据现有资料，该站点定位为综合性新闻与信息中心，用于汇集与 GPT-4o 相关的内容。除上述定位外，资料未提供更多具体细节，例如站点由谁运营、内容更新频率、具体栏目划分、是否提供订阅或推送、是否包含教程或使用指南、是否需要注册或付费等信息均暂未提供。因此无法确认其具体功能、收费模式、平台支持情况或实际使用效果。
Gpt prompter 是一款 Chrome 浏览器扩展，用于便捷访问 GPT-3/4 与 ChatGPT API。根据现有资料，其核心定位是让用户在浏览器中快速调用相关模型与接口，但关于具体功能、使用方式、适用场景及限制等细节暂未提供。
Gpt store app 是一个精选并推荐 GPT 模型的第三方平台，宣称提供“为你精选的最佳 GPTs”。站点内容显示其涵盖多种用途的 GPT，例如学术助手、图像生成、提示词查找等。页面还提到可上传任意图片，使用 DALL·E 3 生成相似图片并附详细提示词；以及能生成砖块玩具盒、制作 GIF 等。此外，页面提及第三方 GPTs 商店、实时搜索 GPTs、查找破解 prompt 等功能。关于收费、价格、具体使用步骤及平台限制等事实，资料暂未提供。
GPT4Free（g4f）是一个社区驱动的开源项目，通过聚合多个可访问的提供者与接口，简化对现代大语言模型及媒体生成模型的使用。项目提供多提供者支持、本地图形界面、兼容 OpenAI 的 REST API，以及 Python 与 JavaScript 客户端，采用社区优先的许可证。由 @xtekky 创建，@hlohaus 维护。
Gpt4o.so 是一个提供 GPT-4o 及相关 AI 工具访问入口的在线平台。根据现有资料，该网站以“免费在线使用 ChatGPT 4o”为定位，为用户提供访问 GPT-4o 模型的渠道。目前关于其具体功能、收费模式、使用限制等信息暂未提供。
GPT Academic（gpt_academic）是一个为 GPT、GLM 等大语言模型提供实用化交互接口的开源项目，特别优化了论文阅读、润色和写作体验。它采用模块化设计，支持自定义快捷按钮和函数插件，能对 Python、C++ 等项目进行剖析和自译解，还提供 PDF/LaTeX 论文翻译与总结、并行问询多种 LLM 模型、本地模型接入（如 chatglm3）、自定义主题等功能。项目兼容通义千问、deepseekcoder、讯飞星火、文心一言、llama2、rwkv、claude2、moss 等多家模型，可通过多种方式安装部署。
Gpts bus 是一个用于分享和发现自定义 GPT 模型的平台。根据现有资料，其网址为 https://gptsbus.com/，定位为围绕自定义 GPT 模型的分享与发现服务。除此之外，官方未提供更多关于功能、使用方式、适用场景或限制的说明，相关细节暂未提供。
Gpts enhancer 是一款 Chrome 浏览器扩展，用于增强与 OpenAI GPT 模型的交互体验。根据现有资料，其官方站点为 https://gptsenhancer.com/，核心定位是作为 GPT 使用过程中的辅助增强工具，以浏览器扩展形式运行于 Chrome 环境。关于其具体功能细节、支持的模型版本、是否收费、使用方式与操作步骤、适用场景及限制等信息，现有资料暂未提供，需以官方页面后续披露为准。
GPUStack 是一个开源 GPU 集群管理器，用于 AI 模型服务与 GPU 实例供给。它可配置并编排 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 或自定义推理引擎，并支持按需启动可通过 SSH 访问的 GPU 实例。核心能力包括多集群 GPU 管理（本地服务器、Kubernetes 集群、云厂商）、可插拔推理引擎、模型发布当天即可部署、面向低延迟或高吞吐的预调优配置、扩展 KV 缓存（LMCache、HiCache）与推测解码（EAGLE3、MTP、N-grams），以及自动故障恢复、负载均衡、监控、认证与访问控制等企业级运维能力。它提供兼容行业标准的 LLM、语音、图像、视频模型 API，内置用户认证与访问控制、GPU 性能与利用率实时监控、Token 用量与 API 请求速率计量。
Gram 是 Speakeasy 推出的开源 AI 控制平面（AI Control Plane），用于在企业内部安全地规模化使用 AI。它提供统一的技术栈，帮助组织连接、保护、观测和分发智能体（Agents）、MCP（Model Context Protocol）与技能（Skills）。核心能力包括：基于角色的细粒度访问控制（RBAC）与 OAuth2.1 权限管理，可与 Okta、Azure AD、Google Workspace 等企业身份提供商同步；实时策略执行，可阻止、脱敏或记录敏感数据，防止提示注入，检测 PII 与密钥等敏感信息；基于 OpenTelemetry 的用量与成本可观测性，支持按团队追踪 token 消耗与费用、创建预算、分析高成本会话；所有工具调用、权限变更和访问事件均被记录并可搜索。平台支持主流 AI 提供商，提供私有网络与按需隧道部署，并可通过平台内置 MCP 和助手进行交互与导出。该项目已通过 SOC 2 Type II 和 ISO 27001 认证，提供托管平台与本地运行两种方式。
GraphRAG 是微软开源的一个基于图的模块化检索增强生成（RAG）系统。它通过数据管道与转换套件，利用大语言模型从非结构化文本中提取有意义的结构化数据，并以知识图谱作为记忆结构来增强大语言模型的输出，为问答任务构建有针对性的上下文。该项目属于研究性质，代码为演示用途，并非微软官方正式支持的产品。自 2024 年 7 月首次发布以来，项目目前已基本进入维护模式，不再接受新的 PR 或新功能，仅按需进行错误修复和依赖更新，尤其是针对 CVE 的处理。官方提醒，GraphRAG 的索引操作可能成本较高，建议阅读全部文档、从小规模开始，并参照提示词调优指南对提示进行微调以获得更佳效果。
GreenCalculus MCP 服务器是一个提供温室气体排放因子与可审计碳计算的 MCP 服务。每个返回值都附带精确的来源引用和固定的数据版本，使 AI 智能体给出的数字可被人引用、可被机器复现，而非猜测。该仓库本身是一个轻量桥接包，用于只能启动本地 stdio 进程的客户端以及 docker run 安装场景，它把每条 JSON-RPC 消息转发到远程服务器并原样返回回复。服务为远程模式，支持远程 MCP 的客户端可直接指向 URL，无需安装。提供免费密钥，发现类方法（initialize、tools/list）以及 search_factors、explain_absence 无需密钥，其余工具需要密钥。
Grid.ai 是一个面向 AI 模型开发与部署的平台，其核心思路是通过抽象底层基础设施，简化模型训练与上线流程。根据现有资料，该平台定位为帮助开发者减少在算力配置、环境搭建等基础设施层面的投入，从而更专注于模型本身的开发工作。资料未提供其具体功能模块、支持的框架、计费方式、可用区域或使用步骤等细节，这些信息暂未提供。
Griptape 是一个面向创意人士与开发者的生成式 AI 平台，核心目标是让用户以可预测、可控制的方式编排多个 AI 模型与智能体。它包含三部分：Griptape Nodes 提供可视化拖拽式节点编辑器，无需代码即可连接创意、搭建 AI 工作流，并支持分享与再创作；Griptape Cloud 提供托管式云服务，涵盖数据处理管线、检索就绪数据库与无服务器应用运行时，帮助用户快速部署和扩展 AI 应用；Griptape Framework 是面向开发者的 Python 框架，提供清晰的抽象来构建生成式 AI 智能体、多智能体系统、管线、工作流与 RAG 实现，并强调无需深入学习提示工程。平台兼顾创意与代码两类用户：非技术用户可通过 Nodes 可视化搭建管线，产品团队可通过 Cloud 部署 ETL、RAG 等结构，开发者可用 Python 编写业务逻辑。官方称其 Off-Prompt™ 方案可带来更好的安全性、性能与更低的成本。
Grok 4 是 xAI（埃隆·马斯克创立的 AI 公司）开发的新一代大语言模型，于 2025 年 7 月 9 日正式发布。该模型跳过原计划的 Grok 3.5，在自然语言、数学和推理任务上表现突出，宣称在推理基准测试中取得 35–45% 的领先分数。Grok 4 支持文本、图像等多种输入类型，并提供专门的 Grok 4 Code 版本，具备智能代码补全、调试辅助、优化建议以及与 IDE 的实时集成能力。用户可通过 X（原 Twitter）平台直接访问，并获得集成的网页浏览与实时数据访问功能，也可下载 iOS 和 Android 应用随时使用。据页面信息，Grok 4 采用第一性原理推理，增强了逻辑一致性，适合处理复杂数学与科学问题。模型参数估计在 100–1750 亿之间，上下文窗口最高可达 130,000 tokens，支持多语言。Grok 4 还包含面向企业场景的优化版本，可用于数据提取、分析及特定领域任务，并提升了稳定性与性能。关于收费、价格及具体试用方式，资料未提供明确信息。
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