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kaeris-mcp

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KAERIS i18n MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的 AI 原生本地化工具服务，让 Claude Desktop、Cursor、Claude Code 等任意 MCP 客户端具备翻译应用字符串的能力，支持将 JSON、.arb、.po、.strings、Android XML 等字符串文件翻译为 46 种语言。其特点包括占位符安全、格式感知、增量翻译，并内置 Translation QA。前四个工具为纯本地运行，不发起网络请求也不产生费用，可供代理自由审计、理解仓库的 i18n 状态。配合 kaeris.lock 锁文件记录每条源字符串哈希及语调、术语表、应用上下文、模型等设置，实现可复现、可协作的翻译流程。

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kafka-mcp

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kafka-mcp 是一个面向 Apache Kafka 的 MCP 服务器实现，允许大语言模型（LLM）与 Kafka 集群进行交互和管理。它提供集群管理、主题管理、配置管理、消费者组、消息收发、安全连接和 JMX 监控等能力。使用者可以查看 broker 详情、列出/创建/删除主题、查看和修改动态配置、管理消费者组及其 offset（包括重置与按时间回退），并支持消息的消费与生产。该项目通过 TLS/mTLS 以及 SASL PLAIN、SCRAM-SHA-256、SCRAM-SHA-512、GSSAPI、OAUTHBEARER 等机制建立安全连接，并可从多个 Prometheus JMX Exporter 端点读取 broker 与 topic 指标以汇总集群健康状况。依赖 uv 包管理器，需有一个正在运行的 Kafka 集群。

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kafka-schema-reg-mcp

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kafka-schema-reg-mcp 是一个面向 Kafka Schema Registry 的 Model Context Protocol（MCP）服务器，为 Claude Desktop 等 MCP 客户端提供 Schema Registry 操作工具。它支持多注册表管理（最多 8 个实例）、Schema 上下文隔离、跨注册表迁移、JSON/Avro IDL 导出、OAuth 2.1 认证、VIEWONLY 生产安全模式，并遵循 MCP 2025-11-25 规范，提供 50+ 工具与 19 个资源。项目还包含 5 个 Claude Code 技能，用于 Schema 生成、演进、迁移规划与质量检查。

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KAG

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KAG（Knowledge Augmented Generation）是一个基于 OpenSPG 引擎和大语言模型（LLM）的逻辑推理与问答框架，用于为垂直领域知识库构建逻辑推理与事实问答解决方案。它能够有效克服传统 RAG 向量相似度计算的模糊性问题，以及 GraphRAG 因 OpenIE 引入的噪声问题。KAG 支持逻辑推理和多跳事实问答，性能显著优于当前 SOTA 方法。其目标是构建专业领域知识增强的 LLM 服务框架，融合知识图谱的逻辑性与事实性，核心特性包括知识与 Chunk 互索引结构、基于概念语义推理的知识对齐、模式约束的知识构建，以及逻辑形式引导的混合推理与检索。

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kaggle-mcp

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kaggle-mcp 是一个面向 Kaggle 的 Model Context Protocol（MCP）服务器，用于向 Claude Desktop 等 MCP 客户端提供 Kaggle 数据集搜索、下载和 EDA 提示生成能力。它支持按关键词搜索 Kaggle 数据集、将数据集下载并解压到本地、为指定数据集生成入门级探索性数据分析（EDA）提示，并可通过环境变量或标准 kaggle.json 文件配置 Kaggle 凭据。该项目可在本地、Docker 或通过 Smithery 运行。

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kagi-ken-mcp

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kagi-ken-mcp 是一个非官方的 MCP 服务器，让用户在没有 Kagi API 访问权限的情况下使用 Kagi 的搜索与摘要服务。它基于 kagi-ken 包构建，通过 Kagi 会话令牌（session token）进行身份验证，需为 Kagi 付费订阅用户。提供两大功能：使用 Kagi Search 进行网页搜索（支持并发查询处理），以及使用 Kagi Summarizer 对 URL 或文本内容生成摘要（可自定义摘要类型与目标语言）。会话令牌支持两种读取方式：优先读取 KAGI_SESSION_TOKEN 环境变量，其次读取 ~/.kagi_session_token 文件。项目要求 Node.js 22 及以上版本，可配置到 Claude Desktop 或 Claude Code 中使用，包含连接超时、输入校验、环境变量校验与错误格式化等错误处理机制。

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kansei-mcp-server

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KanseiLink MCP Server 是一个面向 AI 智能体的本地优先 MCP 导航工具，旨在减少 AI 智能体在 SaaS 集成研究中的 token 消耗。它内置 11,000+ SaaS 服务信息和 200 个工作流配方，以本地 SQLite 数据库形式随 npm 包分发，无需 API 调用或注册。官方称在 7 项服务的 SaaS 集成研究上实测节省 89–97% token（平均约 16,800 token 降至约 950）。支持 Claude Code、Cursor、Cline、Zed、Windsurf 等任意 MCP 客户端。提供本地用量测量钩子，可统计会话 token 总量、缓存拆分、错误循环和卡住时间，数据默认不离开本机；可选月度 Wrapped 报告，分享时仅上传匿名标量聚合数据。还提供面向 SaaS 公司的 Agent Readiness Index 评估能力。

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kastell

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Kastell 是一款面向自托管服务器的安全审计与加固命令行工具，覆盖服务器开通、SSH 密钥配置、防火墙设置、Docker 与 TLS 加固、备份恢复、监控调试等完整生命周期。它支持 CIS、PCI-DSS、HIPAA 等合规基线映射，可批量管理多台服务器并收集取证证据。Kastell 内置 MCP 服务器，Claude、Cursor 等兼容 MCP 的 AI 代理可直接管理服务器；同时提供 Claude Code 插件（含技能、代理与钩子）。工具强调安全优先：API 令牌不落盘、SSH 密钥自动生成、输入防注入、零遥测，并设有 SAFE_MODE 阻止破坏性操作。需要 Node.js 20 或更高版本，采用 Apache 2.0 许可。

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keel-trade

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Keel 是一个围绕 Hyperliquid 链上永续合约订单簿构建的量化加密交易平台，涵盖策略开发、回测、实盘执行与投资组合管理。keel-trade 是该平台的公开 Python 包镜像，提供 CLI 与 stdio MCP 服务器：单次安装即可在终端或任意支持 MCP 的 AI 代理中使用相同工具。其核心理念是让 AI 助理负责用类型化的组件组合策略，而确定性引擎负责执行——策略编译为同一编译产物，在回测与实盘中做到逐位一致，LLM 不进入交易循环。用户可通过托管 MCP 端点或本地安装，让 Claude、Cursor、Codex 等代理搜索组件、组合策略、在真实 Hyperliquid 历史数据上回测并分享结果。平台还包含 Web 应用、确定性回测引擎、可复制的策略库，以及资金费率排行、动量、过拟合检查、前推可视化等筛选与计算工具。项目采用 MIT 许可证，当前处于 Alpha 阶段，CLI 与 MCP 表面稳定并定期发布至 PyPI。

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keenable-mcp

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Keenable MCP 是一个面向 MCP 客户端的实时网页搜索与网页内容获取服务，基于 Keenable 网页索引运行。它提供两个工具：search_web_pages 用于实时网页搜索，fetch_page_content 用于抓取并转换为干净的 Markdown 页面内容。服务采用托管方式，默认无需 API key，每小时可免费请求 1,000 次；如需提升该速率限制，可选配 API key。对于支持远程 MCP 的客户端（如 Cursor、Cline、VS Code、Claude Desktop 的自定义连接器界面），可直接连接到托管端点 https://api.keenable.ai/mcp（Streamable HTTP）；对于仅接受 stdio 命令的客户端或配置路径，则可通过 npm 包装器 @keenable/mcp 以 npx 运行，桥接到同一端点。

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kelvia-mcp

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Kelvia MCP 是面向人与编码智能体的共享任务管理器，基于 Model Context Protocol（MCP）提供 58 个工具，让 Claude Code、Codex、Cursor 等 MCP 客户端能够创建和更新任务、在看板中移动工作、添加评论、记录工时、运行阶段并规划当日日程。所有智能体操作都会在 Kelvia 界面中留痕并可归属到具体智能体，便于人工审查。它提供托管端点和本地 stdio 两种连接方式：托管端点默认使用 OAuth 2.1 + PKCE 认证，无需粘贴 API 令牌；本地 stdio 适用于 CI 或不支持远程 MCP 的客户端。智能体密钥支持读、创建、编辑、删除等细粒度作用域，并与看板角色求交。可通过 toolsets 按需加载部分工具，减少会话中的 schema 体积。

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Kensho

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Kensho Technologies 是标普全球（S&P Global）旗下的AI技术公司，专注于为商业与金融领域提供AI基础设施、机器学习与自然语言处理组件以及数据检索解决方案，支撑可信的智能体工作流。其核心能力包括将大语言模型、AI智能体和应用连接到标普全球的可信数据，通过灵活的检索方式提升生成式与智能体AI系统的速度、准确性和可靠性。Kensho还提供LLM-ready API、Kensho Extract等核心能力，并持续开展AI前沿研究。它结合了初创公司的敏捷性与标普全球的规模与信任，帮助客户把握市场变化、挖掘新洞察并采纳新兴技术。

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KeyAPI

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KeyAPI 是一个面向 AI 应用的统一社交媒体 API 平台，用一个 API Key 即可访问 TikTok、Instagram、YouTube、LinkedIn、Facebook、Twitter/X、Reddit 等 20 多个全球平台的数据，涵盖用户资料、帖子、视频、评论、分析、带货信号等内容。平台以 AI Agent 优先为设计理念，适用于 LLM 工作流、自动化框架、MCP 集成和自主智能体。开发者只需在请求中添加 Authorization: Bearer <token> 即可调用 REST API，无需 SDK 或复杂配置，响应为结构化 JSON。KeyAPI 同时提供实时数据与由 EchoTik 支持的历史数据（最长约 1000 天），并宣称具备自动扩展基础设施和 99.9% SLA。官方提供免费额度及按月、季、年计费的多档套餐，包括面向企业的大配额与定制方案。

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keycloak-model-context-protocol

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Keycloak MCP Server 是一个用于 Keycloak 用户管理的 Model Context Protocol（MCP）服务器实现，允许通过 MCP 协议以 AI 驱动的方式管理 Keycloak 用户与领域（realm）。项目可无缝集成 Claude Desktop 及其他 MCP 客户端，实现自动化用户操作。其提供的主要工具包括：在指定 realm 中创建新用户、从 realm 中删除用户、列出所有可用的 realm、列出指定 realm 中的用户。项目可通过 Smithery 为 Claude Desktop 自动安装，也提供了 NPM 包（推荐方式）。项目要求 Node.js 18 或更高版本，并需要有一个运行中的 Keycloak 实例。

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keyneg-mcp

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KeyNeg MCP Server 是面向 AI 智能体的通用情感分析工具，通过 Model Context Protocol（MCP）为 Claude、ChatGPT、Gemini 等支持 MCP 的 AI 助手提供细粒度情感分析、关键词提取和批量处理能力。它内置 95+ 情感标签的负面情感分类体系，可识别具体投诉与问题，支持批量分析多段文本，并采用 Rust 与 ONNX Runtime 实现本地推理，无需外部 API 调用，可离线运行。项目提供 Free、Trial、Pro、Enterprise 分层访问，MCP 服务器本身开源（MIT），但情感分析引擎 KeyNeg-RS 商用需单独授权。

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kids-stay-mcp

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kids-stay-mcp 是一个面向日本亲子友好酒店的 MCP（模型上下文协议）服务器，由亲子酒店搜索网站 Kids Stay 构建并维护。它把 1900 多家日本酒店按 48 项亲子条件（如是否允许未戒尿布的幼儿使用浴池、是否有婴儿床、是否提供辅食/儿童餐、客房内用餐等）逐项对照酒店官网等官方来源进行人工核验后结构化，再通过 MCP 直接提供给 AI 助手使用。该服务免费、开放、无需认证，只读并以每 IP 每分钟 60 次请求限速，支持 Streamable HTTP 端点，也提供零依赖的本地 stdio 构建。每次响应都附带 verified_at（最近核验时间）、sources（官方来源 URL）、酒店页面链接和免责声明，数据以日文维护并用英文标签。

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kilter-mcp

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kilter-mcp 是一个非官方的 MCP 服务器，为 AI 智能体提供对个人 Kilter Board 攀岩日志的只读访问能力。用户配置 Kilter 账号凭据后，即可通过 AI 客户端用自然语言查询训练记录，例如最近一次攀岩表现、当前 30° 角度的项目、20° 与 40° 攀爬对比、难度金字塔、最难完攀线路以及进步情况。该服务器不会向 Kilter 账号写入任何内容，所有工具均为只读。它支持 Kiro、Claude Desktop、Claude Code、Codex、Cursor、VS Code、Windsurf、Gemini CLI 和 Zed 等标准本地 MCP 客户端。凭据仅用于从 Kilter 登录服务器获取 OAuth 令牌，令牌仅保存在内存中，不写入磁盘，也不会出现在工具输出、日志或错误信息里。项目以 uvx 方式运行，需要预先安装 uv。

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Kimi K2

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Kimi K2 是 MoonshotAI 推出的开源混合专家（MoE）大语言模型系列，总参数规模达 1 万亿，包含 384 个专家模型，每次推理激活 320 亿参数。该系列主打前沿知识、推理与编程任务，具备强大的工具调用与智能体能力，可自主执行复杂任务并与外部工具和 API 交互。近期发布的 Kimi K2.7 Code 面向长上下文软件工程，支持最高 256K token 的上下文窗口。模型采用开源商业许可，训练数据达 15.5 万亿 token，适用于代码生成与调试、数学推理、长文档分析、智能体应用开发及多语言对话等场景。

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Kimi-K2

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Kimi K2 是 Moonshot AI 团队开发的大语言模型系列，采用混合专家（MoE）架构，激活参数 320 亿、总参数 1 万亿。该模型使用 Muon 优化器训练，在前沿知识、推理与编程任务上表现优异，并针对智能体（agentic）能力做了专门优化。系列包含基础模型 Kimi-K2-Base 与后训练模型 Kimi-K2-Instruct，后者适用于即插即用的通用对话与智能体体验，属于反应级模型，不进行长时间思考。模型权重以 block-fp8 格式存储在 Huggingface，可通过 OpenAI/Anthropic 兼容 API 访问，也支持在 vLLM 和 SGLang 等推理引擎上本地部署。代码与模型权重均在 Modified MIT 许可下发布。

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Kimi-VL

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Kimi-VL 是 MoonshotAI 开源的混合专家（MoE）视觉语言模型，语言解码器仅激活 2.8B 参数（Kimi-VL-A3B）。它具备多模态推理、128K 长上下文理解和较强智能体能力，支持单图、多图、视频与长文档输入，可完成 OCR、数学推理、大学级图像与视频理解等任务。项目还提供长思考变体 Kimi-VL-Thinking 及升级版 Kimi-VL-A3B-Thinking-2506，后者在多模态推理、视觉感知、视频理解和高分辨率支持上有所提升。

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Kite

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Kite 是一个面向生产环境的智能体（Agentic）AI 框架，由 BeevR Labs 开源，采用 MIT 许可。其核心理念是「LLM 不直接执行，只提出建议」，即不让大模型直接调用工具，以提升安全性。框架主打高性能、轻量、简单，内置安全机制、记忆与推理模式，号称一条命令即可从想法变为可运行的 AI 智能体。它提供 kite generate（自然语言生成可运行智能体）、kite init（项目脚手架）、kite deploy（一键部署）等 CLI 能力。功能上覆盖推理模式、高级 RAG、提示词 A/B 测试、多智能体对话、智能模型路由、人机协同工作流、MCP 集成、流式响应等。可通过修改两个环境变量切换任意 LLM，无需改动代码；惰性加载使其启动约 50ms。适用需要快速构建并上生产的智能体开发者。

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kite-mcp

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kite-mcp 是一个面向 Zerodha Kite 的 MCP 服务器，让用户通过任何兼容 MCP 的 AI 助手以自然对话方式交易印度股票。它提供 14 个交易工具，支持持仓、订单、行情报价和 GTT 触发器等操作，并具备自动化 TOTP 登录和令牌过期自动重试功能。用户无需编写 Python 代码或脚本，只需用自然语言下达指令，AI 助手即可解析意图、映射股票名称到交易代码、查询资金并执行交易。服务器本地运行，凭据通过环境变量传递，访问令牌缓存于本地并每日过期。

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Klavis AI

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Klavis AI 正在构建开源基础设施，让 Model Context Protocol（MCP）对每个人都变得简单易用。根据官方资料，Klavis AI 为训练 AI 智能体提供实时环境，为前沿 AI 实验室提供真实世界的 MCP 环境和复杂、长周期的智能体工具使用数据。其核心方向包括高质量编码与智能体数据，涵盖长周期任务、程序化验证和细粒度奖励；同时提供面向前沿智能体的真实工具使用数据，覆盖实时 SaaS 应用、生产 MCP 服务器和真实工具的长周期工作流，具有逻辑一致的状态、含噪输入和可验证奖励。

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Kolnak

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Kolank 是一款面向货运经纪商（freight brokers）的 AI 智能体，可读取每个邮件和消息，自动起草报价、费率确认和承运人回复，并跨渠道更新 TMS（运输管理系统）。它把所有关于同一票货物（load）的邮件、WhatsApp 和 Telegram 消息汇总到一个线程中，由 AI 读取并起草回复，用户只需审批关键决策。Kolank 承诺不会自行承诺金额或预订货物，所有涉及报价、费率确认、预订和发票的操作都必须等待人工批准。它还能自动完成承运人审核（授权、保险、CSA）、货物跟踪、检查电话、发票及文件处理，并自动更新 TMS 记录，无需重复手动录入。

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korea-stock-mcp

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Korea Stock MCP 是一个用于韩国股票分析的 MCP（Model Context Protocol）服务器，通过 DART（电子公示系统）与 KRX（韩国交易所）官方 API，让 AI 能够基于股价信息与公示资料进行分析。它提供公示搜索、公示原始文件数据、基于 XBRL 的财务报表分析，以及 KRX 的 KOSPI/KOSDAQ/KONEX 日度股价与个股基本信息。使用前需分别申请 DART 与 KRX 的 API KEY，并通过 Claude Desktop 配置或 MCP Inspector 进行本地开发测试。该工具支持大容量公示文档的自动处理：小于 1MB 直接返回全文，1MB 以上返回目录并可按 section_id 查询特定章节。项目以开源形式发布，作者表示正在筹备更进一步的收费服务，但具体信息暂未提供。需注意该工具仅供信息参考，不构成投资建议。

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