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MCP Marketplace and Directory Navigation of MCP Servers for 40+ categories Model Context Protocol Servers , Allow developers to access MCP APIs easily
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# Elasticsearch/OpenSearch MCP Server ](https://mseep.ai/app/cr7258-elasticsearch-mcp-server) ## Overview A Model Context Protocol (MCP) server implementation that provides Elasticsearch and OpenSearch interaction. This server enables searching documents, analyzing indices, and managing cluster through a set of tools. ## Demo https://github.com/user-attachments/assets/f7409e31-fac4-4321-9c
GitHub MCP Server Plus MCP 服务器用于 GitHub API，支持文件操作、仓库管理、搜索功能等。 功能 自动分支创建：在创建/更新文件或推送更改时，如果分支不存在，则会自动创建 全面的错误处理：针对常见问题提供清晰的错误信息 Git 历史记录保留：操作过程中不会强制推送，从而保持正确的 Git 历史记录 批量操作：支持单个文件和多个文件的操作，可以使用内容或文件路径 高级搜索：支持代码、问题/PR 和用户的搜索 工具 create_or_update_file Create or update a single file in a repository Inputs: owner (string): Repository owner (username or organization) repo (string): Repository name
这是一个mcp工具，用于让agent调用它，从百度搜索，获得用户指定的内容，然后转换为markdown文件形式展示给用户。由于没有使用收费的api，所以不知道后期频繁使用会不会被官方限制访问。 运行步骤： 1.下载并解压本项目 2.创建并运行python虚拟环境 python -m venv .venv .venv\Scripts\activate 3.打开 homework.py 找到这行代码： "baidu-news": \{ "command": "python", "args": [r"C:\Users\nayun\Desktop\11-MCP与A2A的应用\baidu_news_mcp.py"], "port": 6278 \} 修改这个代码为你的实际文件路径： "args": [r"C:\Users
SmartSearch MCP 服务器 一个集成远程小宿科技智能搜索 API 的 MCP 服务器，实现网页搜索功能。 特性 网页搜索：支持关键词检索、分页、语言和安全等级选项 结构化返回：所有结果以 JSON 格式返回 平台兼容：适用于 ModelScope MCP 平台及兼容客户端 工具 SmartSearch 执行网页搜索，支持分页与安全选项 输入参数： query (string)：搜索关键词 count (number, optional)：返回结果数量（默认10） offset (number, optional)：分页偏移（默认0） setLang (string, optional)：搜索语言（默认'en'） safeSearch (string, optional)：安全搜索等级（默认'Strict'） 配置 获取 API 密钥 登录 console.clo
MCP-searxng 一个用于通过 searXNG 将代理系统连接到搜索系统的MCP服务器。 工具 使用SearXNG搜索网络 提示 search(query: str) -> f"Searching for \{query\} using searXNG" 使用方法 通过 uvx 配置您的客户端JSON，如下所示 \{ "mcpServers": \{ "searxng": \{ "command": "uvx", "args": [ "mcp-searxng" ] \} \} \} 通过 git 克隆 将服务器添加到Claude桌面（入口点是main.py） 克隆仓库并将此JSON添加到Claude桌面 你可以通过运行uvx mcp-searxng来启动这个服务器，或者使用本地的仓库副本
python-docs-server MCP 服务器 这是一个基于 TypeScript 的 MCP 服务器，它提供了使用 Brave 搜索 API 获取 Python 文档的工具。 功能 工具 get_python_docs - 根据给定查询获取 Python 文档 需要一个搜索查询作为必填参数 使用 Brave 搜索 API 来获取相关的文档链接 开发 安装依赖： npm install 构建服务器： npm run build 开发时自动重建： npm run watch 安装 若要与 Claude Desktop 一起使用，请添加服务器配置： 在 MacOS 上：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json 在 Windows 上：%APPDATA%/Claude/claude_des
全文搜索 MCP 服务器 一个为 小宿科技 全文搜索 API 设计的 MCP 服务器，旨在轻松集成到 ModelScope 等平台。 特性 全文搜索: 获取包含完整内容的网页，非常适合深度分析。 结构化 JSON 输出: 所有搜索结果均以清晰的 JSON 格式返回。 轻松集成: 为与任何兼容 MCP 的客户端无缝使用而设计。 工具: full_text_search 功能描述 执行全文网页搜索，返回包含页面完整内容的结果。适用于深度分析和内容提取。 输入参数 query (字符串, 必需): 搜索关键词或问题。 count (数字, 可选): 返回结果的数量。默认: 3。 setLang (字符串, 可选): 搜索语言 (例如, 'en', 'zh-CN')。默认: 'en'。 safeSearch (字符串, 可选): 安全级别 ('Strict', 'Moderate', 'Of
mcp_12306 项目简介 mcp_12306 是一个基于 MCP（Model Context Protocol）协议的 12306 火车票查询服务端项目。 它支持通过自然语言或 API 查询中国铁路 12306 的余票信息、车站代码等，并支持 Redis 缓存加速查询。 主要功能 火车票余票查询 支持指定出发站、到达站、出发日期、乘客类型（成人/学生）等参数，查询 12306 实时余票信息。 车站代码/名称查询 可根据车站中文名查询对应的 12306 车站代码，或反查车站名称。 Redis 缓存支持 查询结果可自动缓存到 Redis，提升高频查询性能。 MCP 工具集成 以工具（tool）的形式对外暴露接口，便于 LLM/自动化系统集成。 命令行参数灵活 支持自定义服务端口、传输方式（stdio/sse）、是否启用 Redis 等。 安装与运行 1. 安装依赖
mcp-server-legifrance Serveur MCP Model Context Protocol permettant d'interroger les bases juridiques françaises via l'API Legifrance dans des LLMs compatibles comme Claude. 说明 此项目实现了一个MCP服务器，可以从大型语言模型直接访问法国的法律资源（法律文本、法典、司法判例）。它通过使Legifrance的数据可以通过交互式工具访问，从而简化了法律研究。 该项目是在创建了pylegifrance包之后进行的。 什么是MCP？ Model Context Protocol (MCP) 是由Anthropic开发的一种标准化协议，允许像Claude这样的语言模型以结构化的方式与外部工具和服务交互。这是LLMs互操作性的一
GitHub 支持助手 一个帮助支持工程师查找类似 GitHub 问题以加快故障排除速度的 MCP 服务器。 设置 安装依赖项： npm install 将您的 GitHub token 设置为环境变量： export GITHUB_TOKEN=your_github_personal_access_token 构建服务器： npm run build 与 Claude 集成： 更新 Claude 桌面配置，例如： code ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json 将其更新为包含此仓库克隆到的完整路径： \{ "mcpServers": \{ "find-similar-github-issues": \{ "command": "no
MCP_WEATHER 天气预报 这是一个可以获取未来7天天气情况的MCP，你可以输入城市地区来获取未来7天的天气。城市地区的格式：上海市静安区 或者 上海 静安 或者 上海，静安 或者 上海|静安；输入省，比如：上海，则转成参数上海 上海 获取得到的回答如下： [['21日11时,d07,小雨,27℃,北风,<3级,3', '21日14时,d07,小雨,29℃,东风,<3级,3', '21日17时,d01,多云,30℃,西风,<3级,2', '21日20时,n00,晴,26℃,南风,<3级,0', '21日23时,n00,晴,20℃,西南风,<3级,0', '22日02时,n01,多云,19℃,北风,<3级,0', '22日05时,n03,阵雨,19℃,西风,<3级,0', '22日08时,d03,阵雨,18℃,北风,<3级,3'], ['22日11时,d03,阵雨,24℃,东北风,<3
Wireshark MCP (Model Context Protocol) 这是一个用于将Wireshark网络分析功能与Claude等AI系统集成的Model Context Protocol (MCP) 服务器。该实现提供了直接与Claude集成的功能，而无需手动复制粘贴提示。 什么是Wireshark MCP？ Wireshark MCP通过实现Model Context Protocol，为AI助手提供了一种标准化的方式来访问和分析通过Wireshark获取的网络数据包。它架起了底层网络数据与高层AI理解之间的桥梁。 该服务器提供的工具包括： 捕获实时网络流量 分析现有的pcap文件 提取特定协议的信息 汇总网络流 快速开始 安装 bash 克隆仓库 git clone https://github.com/sarthaksiddha/Wireshark-mcp.g
获取指定条件的天气信息（MCP标准化接口）。 解决的核心痛点：替代手动查询天气的重复劳动，支持多场景自动化整合（如旅游攻略、办公提醒、农业预警）。 Args: location (str, 必填): 具体城市/区域（如"北京市朝阳区"、"巴黎"），需明确到城市级； time_range (str, 可选): 时间范围，可选值为["实时", "未来1天", "未来3天"]，默认"实时"； need_type (str, 可选): 需求类型，可选值为["综合", "温度+降水", "风力+空气质量"]，默认"综合"。 Returns: tuple[Dict, str]: 结构化数据（用于MCP集成）、人性化反馈（用于直接展示）。
FOCUS DATA MCP Server [中文] Model Context Protocol (MCP) 服务器使人工智能助手能够将自然语言转换为 SQL 语句。 已经有这么多的 Text-to-SQL 框架了，为什么还需要另一个？ 简单来说，focus_mcp_sql 采用了一个两步的 SQL 生成解决方案，这使得可以控制大模型的幻觉问题，并真正建立起非技术用户对生成的 SQL 结果的信任。 下面是 focus_mcp_sql 与其他框架之间的比较表： 对比分析表 这里是一个并排比较，展示了 focus_mcp_sql 与其它基于大模型的框架之间的差异： 特性传统的大模型框架focus_mcp_sql生成过程黑盒，直接生成 SQL透明，两步（关键词 + SQL）幻觉风险高，依赖于模型质量低，可控制（关键词验证）速度慢，依赖大型模型推理快，确定性的关键词到 SQL成本高，需要高级模型
百鸽(ygocdb.com) MCP Server English | 中文 一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务端，用于与 百鸽(ygocdb.com)等 API 交互。提供了一系列工具来查询游戏王中文卡牌信息。 API 文档 本服务端基于游戏王卡牌数据库的公开 API。 卡牌搜索: https://ygocdb.com/api/v0/?search=关键字 卡牌图片: https://cdn.233.momobako.com/ygopro/pics/.jpg 使用示例 功能特性 search_cards 通过关键字搜索游戏王卡牌，可以搜索卡牌名称、效果文本等。 get_card_by_id 通过卡牌ID获取单张游戏王卡牌的详细信息。 get_card_image 通过卡牌ID获取游戏王卡牌的图片。 使用方法 服务端支持两
Prometheus MCP 服务器 一个通过 Model Context Protocol 服务器访问 Prometheus 数据的工具。 安装 bash pipx install git+https://github.com/moohoorama/prometheus-mcp-server-py.git 不安装直接运行 您也可以使用 pipx run 直接运行该包，而无需安装： bash pipx run --spec git+https://github.com/moohoorama/prometheus-mcp-server-py.git prometheus-mcp --url http://your-prometheus-server:9090 这对于测试或一次性使用场景非常有用。 使用方法 bash 命令行参数 prometheus-mcp --url http://your
RedNote MCP 小红书内容访问的MCP服务 https://github.com/user-attachments/assets/06b2c67f-d9ed-4a30-8f1d-9743f3edaa3a 快速开始 开始前确保安装了 playwright 环境： npx playwright install NPM 全局安装 # 全局安装 npm install -g rednote-mcp # 初始化登录，会自动记录cookie到 ~/.mcp/rednote/cookies.json rednote-mcp init 从源码安装 # 克隆项目 git clone https://github.com/ifuryst/rednote-mcp.git cd rednote-mcp # 安装依赖 npm install # 全局安装（可选，方便命令行调用） npm in
MCP 图像搜索与图标生成服务 基于多个图片API的搜索服务和图标生成功能，专门设计用于与 Cursor MCP 服务集成。支持图片搜索、下载和AI生成图标。 工作原理 本工具通过MCP (Model Control Protocol) 为Cursor IDE提供图像搜索和图标生成功能： 搜索图片: 连接Unsplash、Pexels和Pixabay等图片源，根据关键词搜索高质量图片 下载图片: 将搜索到的图片下载到指定位置，方便直接在项目中使用 生成图标: 基于文本描述生成自定义图标，满足项目UI需求 系统工作流程 用户 (在Cursor中) → 向Claude/大模型提问 → 大模型调用MCP工具 → 工具处理请求 → 返回结果 → 大模型展示结果 比如，你可以在Cursor中向Claude询问"帮我找5张关于太空的图片"，Claude会通过MCP工具搜索并展示图片，然后你可以
北大法宝法律智能检索MCP服务 这是北大法宝提供的用于法律法规智能检索的MCP服务。 标签：搜索工具 北大法宝——让法律更智能。 工具 法律法规智能检索MCP服务提供了如下工具： get_article: 通过包含法规名称和法条条号的文本，获取法条内容和对应的法规全称 search_article: 通过对文本进行语义检索，获取匹配的法条内容和对应的法规名称 MCP客户端使用 当前页面右侧的【通过SSE URL连接服务】，在【API_TOKEN】输入API Token（如果没显示，先点击【配置】），选择【有效期】，然后生成服务配置。 当前可使用临时的试用API Token: c5d14fd3-1c46-3bba-9fa7-64be73cc97ad。申请试用API Token，请联系: fxtj@chinalawinfo.com. 在MCP客户端（比如CherryStudio）里，使用生
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We are witnessing great success in recent development of generative Artificial Intelligence in many fields, such as AI assistant, Chatbot, AI Writer. Among all the AI native products, AI Search Engine such as Perplexity, Gemini and SearchGPT are most attrative to website owners, bloggers and web content publishers. AI Search Engine is a new tool to provide answers directly to users' questions (queries). In this blog, we will give some brief introduction to basic concepts of AI Search Engine, including Large Language Models (LLM), Retrieval-Augmented Generation(RAG), Citations and Sources. Then we will highlight some majors differences between traditional Search Engine Optimization (SEO) and Generative Engine Optimization(GEO). And then we will cover some latest research and strategies to help website owners or content publishers to better optimize their content in Generative AI Search Engines.
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We are seeing more applications of robotaxi and self-driving vehicles worldwide. Many large companies such as Waymo, Tesla and Baidu are accelerating their speed of robotaxi deployment in multiple cities. Some human drivers especially cab drivers worry that they will lose their jobs due to AI. They argue that the lower operating cost and AI can work technically 24 hours a day without any rest like human will have more competing advantage than humans. What do you think?