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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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完美校园AI一卡通MCP服务 完美校园AI一卡通MCP Server1.0 基于常用的校园卡业务，提供查询和部分办理类的相关接口，用户可通过搭建工作流、Agent的方式完成对自己校园卡的管理助手/应用的创建，可通过语音、文字等多种方式管理自己的卡业务。 支持功能认证 1. 支持校园卡常见的查询类业务 功能名称描述queryUserBalanceTrades校园卡余额查询根据用户ID查询校园卡余额。queryUserSelfTrade校园卡交易明细查询根据用户ID和日期范围查询交易明细，返回交易记录列表，列表项包括交易流水号、商户名称、日期、交易后余额等完整交易信息。queryBasicInfo校园卡状态查询根据用户ID、姓名和密码查询卡的状态信息，可能的账户状态包括：1-正常，2-挂失，3-系统冻结，4-销户，5-预销户，6-手工冻结。 2. 支持校园卡常见的办理类业务 功能名称描述los
MCP Reasoner 一个为 Claude Desktop 设计的推理实现，让你可以同时使用束搜索（Beam Search）和蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）。老实说，这个项目最初是为了看看我们是否能让 Claude 在解决复杂问题方面表现得更好... 结果证明我们确实可以。 当前版本： v2.0.0 新增内容： 添加了 2 个实验性的推理算法： - \`mcts-002-alpha\` - 使用 A* 搜索方法以及早期 *alpha* 版本的策略模拟层 - 还包括早期 *alpha* 版本的自适应探索模拟器与基于结果的推理模拟器 *注意*：这些 alpha 模拟器的实现尚未完成，并且可能会发生变化 - \`mcts-002alt-alpha\` - 使用双向搜索方法以及早期 *alpha* 版本的策略模拟
Coin Flip MCP 服务器 一个使用 random.org 的随机性 API 提供真正随机抛硬币结果的 MCP 服务器。此服务器通过提供一种生成具有可配置面数的随机结果的工具来展示模型上下文协议。 功能 工具 flip_coin - 抛掷一个具有可配置面数的硬币 可选的 sides 参数（默认值：2） 使用来自 random.org 的真实随机性 对边缘情况（0、1 或负数面）进行特殊处理 当有 2 面时：返回 "正面" 或 "反面" 当有 3 面时：返回 "正面"、"反面" 或 "_" 当 n>3 面时：返回 "它落在了第 X 面" 开发 安装依赖项： npm install 构建服务器： npm run build 开发模式下自动重建： npm run watch 安装 要与 Claude Desktop 一起使用，请添加服务器配置： 在 MacOS 上: ~/
Sefaria 犹太图书馆 MCP 服务器 这是一个 MCP（模型上下文协议）服务器，提供了从 Sefaria 图书馆访问犹太文本的功能。该服务器使大型语言模型能够通过标准化接口检索和引用犹太文本。 功能 通过引用来检索犹太文本 检索给定文本的注释 在犹太图书馆中搜索查询 安装 需要 Python 3.10 或更高版本。 克隆仓库 git clone https://github.com/sivan22/mcp-sefaria-server.git cd mcp-sefaria-server 运行服务器 可以直接运行服务器： uv --directory path/to/directory run sefaria_jewish_library 或者通过支持模型上下文协议的 MCP 客户端。 对于 Claude 桌面应用程序和 cline，您应该使用以下配置： \{ "mcp
MCP PDF 表单 一个使用 MCP 和 PyMuPDF 构建的 PDF 表单处理工具包。 功能 跨多个目录查找 PDF 文件 从 PDF 文件中提取表单字段信息 在 PDF 文档中可视化表单字段 安装 # Install package from PyPI pip install mcp_pdf_forms # Or install from source git clone https://github.com/Wildebeest/mcp_pdf_forms.git cd mcp_pdf_forms pip install -e . 服务器 服务器组件通过 MCP 的 API 提供与 PDF 相关的工具： # Start the server with one or more directories to scan for PDFs uv run -m mcp_pdf_fo
通过 MCP 协议提供对彩云天气的 API 访问能力。
瞳虎-天气预报查询 MCP 服务文档 什么是 瞳虎-天气预报查询 MCP 服务？ 瞳虎天气预报查询MCP Server提供以下核心功能： 通过地名、经纬度、区号邮编、IP地址、景点名称来查询天气情况。 可查询到当前24小时天气、未来7天、15天的天气预报及历史天气情况的数据。 服务特点： 覆盖信息全：官方数据直连，数据详细准确，可支持各种维度查询。 实时更新：实时核验，毫秒响应，精准核验。 应用广泛：广泛应用于能源、电力、农业、生活服务类应用、智能硬件、航天航海、旅游业、建筑业等领域。 如何使用 瞳虎-天气预报查询 MCP 服务？ API Key 获取方式 注册登录瞳虎MCP平台 创建您的 API Key（已创建的可直接使用） 在产品中心开通【天气预报查询】服务 部署方式1（SSE） json \{ "mcpServers": \{ "TH_MCP": \{ "url": "
MCP Etherscan 服务器 一个通过 Etherscan 的 API 提供以太坊区块链数据工具的 MCP（Model Context Protocol）服务器。功能包括检查 ETH 余额、查看交易历史记录、跟踪 ERC20 转账、获取合约 ABI、监控 gas 价格和解析 ENS 名称。 功能 余额检查：获取任何以太坊地址的 ETH 余额 交易历史记录：查看带有详细信息的最近交易 代币转账：跟踪带有代币详情的 ERC20 代币转账 合约 ABI：为开发获取智能合约 ABI Gas 价格：监控当前 Gas 价格（安全低、标准、快速） ENS 解析：将以太坊地址解析为 ENS 名称 前提条件 Node.js >= 18 一个 Etherscan API 密钥（在 https://etherscan.io/apis 获取） 安装 克隆仓库： git clone [your-r
mcp-llms-txt 用于 Awesome-llms-txt 的 MCP 服务器。通过 MCP 资源直接将文档添加到您的对话中。 安装 在 pulsemcp.com 上查看设置指南和示例用法。 通过 Smithery 安装 要通过 Smithery 自动为 Claude 桌面安装 Awesome-llms-txt 的 MCP 服务器： npx -y @smithery/cli install @SecretiveShell/MCP-llms-txt --client claude 手动安装 像这样设置您的 Claude 配置： \{ "mcpServers": \{ "mcp-llms-txt": \{ "command": "uvx", "args": ["mcp-llms-txt"],
MCP JSON-RPC 客户端和服务器示例 此仓库包含一个简单的、适合初学者的、受MCP启发的JSON-RPC客户端和服务器的JavaScript实现示例。该项目展示了使用Node.js内置模块而无需任何外部依赖的基本通信流程。 概述 服务器 (server.js): 监听TCP端口4000。 实现了两个JSON-RPC方法： initialize: 返回一个基本的能力对象（宣传一个“echo”工具）。 echo: 回显客户端提供的参数。 客户端 (client.js): 连接到端口4000上的服务器。 发送一个initialize请求，然后发送一个echo请求。 记录从服务器收到的响应。 前提条件 在您的系统上安装了Node.js（推荐v10或更高版本）。 开始使用 通过Smithery安装 要通过Smithery自动为Claude Desktop安装M
ChatGPT MCP 服务器 一个通过自定义 GPT 接口提供 Docker 管理功能的 Model Context Protocol (MCP) 服务器。 功能 通过自然语言进行 Docker 容器管理 基于 Model Context Protocol (MCP) 使用 TypeScript 实现 容器化部署 强大的错误处理和优雅关闭 资源管理和端口处理 速率限制和 API 密钥认证 设置 通过 Smithery 安装 要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 ChatGPT MCP 服务器： npx -y @smithery/cli install @Toowiredd/chatgpt-mcp-server --client claude 手动安装 克隆仓库 git clone https://github.com/toowiredd/cha
qweather-mcp 用于 QWeather API 的 MCP 服务器。 该项目通过模型上下文协议（MCP）提供天气信息查询功能。 使用方法 在这里获取您的 API 密钥 here。 通过 Smithery 安装 要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 qweather-mcp： npx -y @smithery/cli install @overstarry/qweather-mcp --client claude 手动配置 # stdio server npx -y qweather-mcp 环境变量： QWEATHER_API_BASE=https://api.qweather.com QWEATHER_API_KEY= JSON 配置 \{ "mcpServers": \{ "qweather": \{ "com
Math-MCP 一个提供基本数学和统计功能给大型语言模型（LLMs）的模型上下文协议（MCP）服务器。该服务器通过简单的API使LLMs能够执行精确的数值计算。 特性 基本算术运算（加法、减法、乘法、除法） 统计函数（求和、平均值、最小值、最大值） 取整函数（向下取整、向上取整、四舍五入） 安装 只需克隆此仓库并保存在你电脑上的某个本地位置。 然后将此服务器添加到你的MCP配置文件中： "math": \{ "command": "node", "args": ["PATH\\TO\\PROJECT\\math-mcp\\build\\index.js"] \} 将 PATH\\TO\\PROJECT 替换为你实际克隆仓库的位置。 可用函数 Math-MCP 服务器提供了以下数学操作： 函数描述参数add将两个数相加firstNumber: 第一个加数secondNum
创建带有淘宝人生人物形象的文生图
mcp-server-collector MCP 服务器 一个用于从互联网收集 MCP 服务器的 MCP 服务器。 组件 资源 目前还没有资源。 提示 目前还没有提示。 工具 该服务器实现了3个工具： extract-mcp-servers-from-url: 从给定的URL中提取MCP服务器。 需要 "url" 作为必需的字符串参数 extract-mcp-servers-from-content: 从给定的内容中提取MCP服务器。 需要 "content" 作为必需的字符串参数 submit-mcp-server: 将MCP服务器提交到如mcp.so这样的MCP服务器目录。 需要 "url" 作为必需的字符串参数，并且 "avatar_url" 作为可选的字符串参数 配置 需要设置 .env 文件。 OPENAI_API_KEY="sk-xxx" OPENAI_B
瞳虎-企业工商信息 MCP 服务文档 什么是 瞳虎-企业工商信息 MCP 服务？ 瞳虎企业工商信息MCP Server提供以下核心功能： 企业名称模糊搜索 股东高管信息查询 企业变更信息查询 企业工商信息查询 服务特点： 覆盖信息全：整合企业工商注册、股东结构、高管信息等核心字段 实时更新：经营状态、电话号码等数据源动态更新 精准查询：支持通过企业全称/注册号/社会统一信用代码任意一种方式查询 返回字段：法人、注册资本、信用代码、登记机关、经营状态、电话号码等 如何使用 瞳虎-企业工商信息 MCP 服务？ API Key 获取方式 注册登录瞳虎MCP平台 创建您的 API Key（已创建的可直接使用） 在产品中心开通【企业工商查询】服务 部署方式1（SSE） \{ "mcpServers": \{ "TH_MCP": \{ "url": "htt
MCP NMAP 服务器 这是一个模型上下文协议（MCP）服务器，使AI助手能够使用NMAP执行网络扫描操作。该服务器为AI模型提供了一个与NMAP交互的标准接口，使得通过AI对话进行网络分析和安全评估成为可能。 先决条件 Windows 操作系统 Node.js (v18 或更高版本) 已安装且可以从Windows命令行访问的NMAP 用于开发的TypeScript 安装 通过Smithery安装 要通过Smithery自动为Claude Desktop安装NMAP服务器： npx -y @smithery/cli install mcp-nmap-server --client claude 手动安装 使用npm全局安装包： npm install -g mcp-nmap-server 或在您的项目中本地安装： npm install mcp-nmap-server 功能
MCP 服务器 TypeScript 模板 这是一个使用 TypeScript 创建 Model Context Protocol (MCP) 服务器的模板。该项目展示了如何实现一个带有自定义工具的简单 MCP 服务器。 概述 此模板实现了一个基本的 MCP 服务器，提供了以下工具： 示例操作：一个简单的演示操作 加法：一个将两个数字相加的工具 该服务器使用 Model Context Protocol SDK 来处理 AI 模型与外部工具之间的通信。 前提条件 Node.js（v16 或更高版本） npm 或 yarn 项目结构 项目结构如下： mcp-server-typescript-template/ ├── common/ │ ├── constant.ts # Project constants │ ├── errors.ts # Error
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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?