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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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Compresto MCP Compresto 的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，为 AI 助手提供关于 Compresto 使用统计的实时数据。 Compresto 是什么？ Compresto 是一个文件压缩应用程序，帮助用户减小文件大小。此 MCP 服务器允许 AI 助手访问有关 Compresto 使用情况的当前统计数据。 什么是 MCP？ Model Context Protocol (MCP) 是一种标准，用于将 AI 系统与外部工具和数据源连接起来。此 MCP 服务器通过提供对 Compresto 使用统计数据的访问来扩展 AI 功能。 安装 bash git clone https://github.com/dqhieu/compresto-mcp cd compresto-mcp npm install npm run build
MCP Server To Markdown English | 简体中文 一个强大的模型上下文协议（MCP）服务器，利用 Cloudflare AI 服务将各种文件格式转换为 Markdown 描述。该服务器提供了一个标准化的接口，用于无缝文件转换和描述生成。 主要功能 与 Cloudflare AI 服务无缝集成 高效的 Markdown 描述生成 全面支持多种文件格式 原生 Cloudflare tomarkdown API 集成 用户友好的 MCP 接口 跨平台兼容性 支持的文件格式 类别文件扩展名文档.pdf图像.jpeg, .jpg, .png, .webp, .svg网页内容.html数据.xml, .csv电子表格.xlsx, .xlsm, .xlsb, .xls, .et, .ods, .numbers 系统要求 Node.js 18 或更高版本 有效的 Clo
Claude TypeScript MCP 服务器 这是一个面向使用大型语言模型（LLMs）进行开发辅助的软件开发者的 Model Context Protocol (MCP) 服务器集合。尽管许多开发者更倾向于 Cline，因为它可以直接与 VSCode 集成，但它的按需付费 API 在大量使用时会变得非常昂贵。这个项目通过将 Claude 桌面应用程序与自定义的 MCP 服务器连接起来，利用了固定费率的 Claude Pro 订阅服务，提供了类似的开发辅助功能而无需承担可变成本。 日语解说文章: Cline委托でコードを書いていたらAPIクレジットが爆散したのでClaude Desktop + MCPをいい感じにしてサブスクだけで無双する 概览 此项目实现了几个可以与 Claude 桌面应用程序一起使用的 MCP 服务器，以增强其软件开发能力： Brave Search：使用 Bra
TokenScope 注意： 该包发布为 tokenscope，但出于历史原因，仓库名称仍为 directory-explorer-mcp。 一个用于支持令牌感知的目录探索和分析的 模型上下文协议 (MCP) 服务器，专为大型语言模型 (LLMs) 设计。 概览 TokenScope 提供智能的目录结构分析和令牌感知的文件内容探索。它通过以下方式帮助像 Claude 这样的 LLM 理解代码库和目录结构： 以高效的令牌摘要扫描目录结构 以令牌意识提取和分析文件内容 找到对理解代码库重要的文件 生成包含相关信息的报告 功能 令牌感知的目录扫描 递归地探索目录，可配置深度 为大型目录提供智能摘要 尊重 .gitignore 文件和自定义忽略模式 文件内容分析 智能提取文件内容，尊重令牌限制 对 JSON 和其他结构化文件进行特殊处理 基于重要性优先选择文件 令牌使用
AiDD MCP 服务器 这是一个MCP服务器，为AI驱动的开发工作流程提供了一整套工具。功能包括文件系统操作、使用tree-sitter对多种编程语言进行代码分析、Git操作、代码执行以及系统信息检索。旨在增强AI在软件开发任务中的辅助能力。 安装 通过 Smithery 安装 要通过 Smithery 自动安装适用于 Claude 桌面版的 AiDD： npx -y @smithery/cli install mcp-server-aidd --client claude 手动安装 # Using mcp-get npx @michaellatman/mcp-get@latest install mcp-server-aidd # Using pip pip install mcp-server-aidd # Using uv uvx mcp-server-aidd Cla
文件系统MCP服务器 一个使用FastMCP构建的强大文件系统管理服务器，提供了全面的文件和目录操作工具。该服务器允许您通过结构化的API执行各种文件系统操作，使其非常适合自动化和与其他系统的集成。 平台支持 该服务器设计为可在不同的操作系统上运行，但功能级别有所不同： Windows 完整功能支持 驱动器列表 特殊文件夹访问 Windows特定路径处理 详细的系统信息 macOS/Linux 基本文件操作 目录操作 文件搜索和元数据 基本系统信息 注意：某些Windows特有的功能不可用 未来实现 计划中的macOS支持 macOS原生路径处理 macOS特定系统信息检索 与macOS文件系统特性的集成 支持macOS特定文件属性 实现macOS特定实用程序（类似于windows_utils.py） 计划中的Linux支持 Linux原生路径处理 Linux特定系统信息检索
Model Context Protocol Server for Apache OpenDAL™ 一个实现了模型上下文协议（MCP）的服务器，通过 Apache OpenDAL™ 提供对多种存储服务的访问。 特性 无缝访问多种存储服务，包括 S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage 等 列出存储服务中的文件和目录 自动检测文本/二进制读取文件内容 基于环境变量的配置 安装 pip install mcp-server-opendal 使用 通过设置环境变量来配置存储服务。每个服务需要一个前缀以及特定的配置选项。 例如，要使用别名 "mys3" 配置一个 S3 服务： OPENDAL_MYS3_TYPE=s3 OPENDAL_MYS3_BUCKET=mybucket OPENDAL_MYS3_REGION=us-east-1 OPEN
OpenSCAD MCP 服务器 一个模型上下文协议（MCP）服务器，允许用户从文本描述或图像生成3D模型，重点是使用多视图重建和OpenSCAD创建参数化3D模型。 功能 AI 图像生成：使用 Google Gemini 或 Venice.ai API 从文本描述生成图像 多视图图像生成：为同一3D对象创建多个视图以进行重建 图像审批工作流：在重建之前审查并批准/拒绝生成的图像 3D 重建：使用 CUDA 多视图立体技术将批准的多视图图像转换为3D模型 远程处理：在局域网内的远程服务器上处理计算密集型任务 OpenSCAD 集成：使用 OpenSCAD 生成参数化3D模型 参数化导出：以保留参数属性的格式导出模型 (CSG, AMF, 3MF, SCAD) 3D 打印机发现：可选的网络打印机发现和直接打印 架构 该服务器使用 Python MCP SDK 构建，并遵循模块化架构： o
MCP 备份服务器 这是一个专门的MCP服务器，为AI代理和代码编辑工具提供备份和恢复功能。已在Cursor和Windsurf编辑器中测试。 仓库: https://github.com/hexitex/MCP-Backup-Server 为什么使用这个（而不是Git） 此系统与Git的目的不同： 优点： 创建即时、有针对性的带有代理上下文的备份 比Git更简单，适用于单一操作的安全性 在备份中保留思考过程和意图 不需要提交信息或分支 更适合AI代理进行关键更改 无需初始化仓库即可工作 在编辑过程中更快地创建紧急“保存点” 缺点： 不适用于长期版本跟踪 协作功能有限 没有合并或冲突解决 没有分布式备份能力 不是适当的版本控制替代品 存储完整的文件副本而不是差异 何时使用： 在进行风险较大的编辑、文件夹重组或需要快速带上下文的安全备份时。 何时改用Git： 对于适当的版本历史记录、
MCP 文件系统服务器 此MCP服务器通过模型上下文协议（MCP）提供对本地文件系统的安全访问。 组件 资源 file:// 名称: 文件系统 描述: 访问本地文件系统上的文件和目录 工具 文件操作 read_file 从文件系统中读取一个文件的全部内容 参数: path (必需): 要读取的文件路径 read_multiple_files 在单次操作中读取多个文件的内容 参数: paths (必需): 要读取的文件路径列表 write_file 创建新文件或将现有文件用新内容覆盖 参数: path (必需): 写入文件的路径, content (必需): 要写入文件的内容 copy_file 复制文件和目录 参数: source (必需): 文件或目录的源路径, destination (必需): 目标路径 move_file 移动或重命名
Markdownify MCP Server - UTF-8 增强版 这是 原始的 Markdownify MCP 项目 的增强版本，改进了对 UTF-8 编码的支持，并优化了多语言内容的处理。 中文文档 增强功能 添加了全面的 UTF-8 编码支持 优化了多语言内容的处理 修复了 Windows 系统上的编码问题 改进了错误处理机制 与原项目的主要区别 增强的编码支持： 在所有操作中完全支持 UTF-8 正确处理中文、日文、韩文及其他非 ASCII 字符 修复了特定于 Windows 的编码问题（cmd.exe 和 PowerShell 兼容性） 改进的错误处理： 提供英文和中文的详细错误信息 更好的网络问题异常处理 转换失败时的优雅回退机制 扩展的功能： 支持批量处理多个文件 增强了 YouTube 视频字幕的处理 从各种文件格式中改进了元数据提取 更好地保留
周报系统 周报系统旨在简化周报的创建和管理，这些报告存储在 reports 目录中，并带有时间戳以便于跟踪。 设置 要开始使用周报系统，请按照以下步骤操作： 安装依赖项： 通过运行以下命令确保你拥有所有必要的 Python 包： pip install -r requirements.txt 运行 MCP 服务器： 启动 MCP 服务器以启用报告创建： python weekly_report_server.py 使用方法 该系统提供了两种创建周报的方法： 方法 1: 直接使用 Python 脚本 通过执行 create_weekly_report.py 脚本来创建周报： python create_weekly_report.py 此脚本利用了来自 weekly_report_server.py 的 write_weekly_report 函数来生成报告内容。 方法 2
DAV MCP 服务器 通过 MCP 访问您的日历、联系人和文件！ 简介 该项目是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，允许您与 CalDAV、CardDAV 和 WebDAV 服务进行交互。它支持 Fastmail 和 Apple iCloud 账户，并通过环境变量进行配置。 设置 先决条件：确保已安装 Node.js。 克隆仓库：将此仓库克隆到本地机器。 安装依赖项：导航到项目目录并运行： bash npm install 如果您打算发布或将其作为全局命令使用，可以在安装后运行 npm link，或者通过 npm install -g . 全局安装（如果需要，需在 package.json 中配置为全局安装）。 环境变量配置 要连接到您的 DAV 服务，在运行应用程序时需要设置以下环境变量： DAV_PROVIDER：指定您的 D
MCP 工具 python-text-tool 这个项目包含一个简单的MCP工具，提供基本的文本处理功能。 功能 文本处理 Redis操作 其他实用功能 使用说明 确保已安装Python 3.x 安装依赖: pip install -r requirements.txt 运行主程序: python main.py 文件结构 main.py: 主程序入口 mcp.json: 配置文件"
LPS MCP - Claude 工具服务器 概述 LPS MCP 是一个具有最小功能的服务器，旨在为 Claude 提供高级工具，允许安全访问文件系统和顺序思考能力。该服务器是 LPS 基础设施的一部分，用于提高工作环境中 AI 助手的能力。 特性 安全文件系统访问：带安全限制的文件浏览和只读功能 顺序思考工具：能够将复杂问题分解为结构化的思考步骤 可定制配置：控制哪些目录可访问 先决条件 Python 3.10 或更高版本 UV（Python 包管理器）已安装并在系统 PATH 中 Claude Desktop（最新版本） 安装 安装 UV（如果尚未安装）： # 对于 Windows (PowerShell)： powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
AI 视觉 MCP 服务器 一个提供基于 AI 的视觉分析能力的模型上下文协议 (MCP) 服务器，适用于 Claude 和其他兼容 MCP 的 AI 助手。 特性 屏幕截图 URL：通过提供 URL 捕获任何网站的屏幕截图 视觉分析：分析屏幕截图中的 UI 元素、布局和内容 文件操作：以行级精度读取和修改文件 报告生成：创建全面的 UI/UX 分析报告 调试会话：在多个分析步骤中保持上下文 安装 # Clone the repository git clone https://github.com/samihalawa/mcp-server-ai-vision.git cd mcp-server-ai-vision # Install dependencies npm install # Build the server npm run build 使用 启动服务器 npm s
请提供需要翻译的英文技术文档内容。
BirdNet-Pi MCP 服务器 一个基于 Python 的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，用于 BirdNet-Pi 集成。 功能 按日期和物种筛选的鸟类检测数据检索 检测统计和分析 访问音频记录 每日活动模式 报告生成 要求 Python 3.8+ FastAPI Uvicorn requirements.txt 中列出的其他依赖项 安装 克隆仓库： git clone https://github.com/YourUsername/mcp-server.git cd mcp-server 创建并激活虚拟环境： python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows use: venv\Scripts\activate 安装依赖项： pip install -r
JavaScript MCP 服务器 (js-mcp) 一个模型上下文协议（MCP）服务器，允许AI助手在具有状态的REPL会话中执行JavaScript代码。 功能 核心功能 一次性JavaScript执行：直接在Node.js中执行JavaScript代码 有状态的REPL会话：在多次执行之间保持变量和上下文 文件系统操作：读取、写入和操作文件 包管理：导入模块并管理npm包 高级功能 安全的沙箱执行 异步代码支持 带格式化堆栈跟踪的错误处理 自动清理的会话管理 安装 bash 克隆仓库 git clone https://github.com/yourusername/js-mcp.git cd js-mcp 安装依赖 npm install 构建项目 npm run build 使用 使用stdio传输运行（用于Claude Desktop） bash npm start
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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?