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agentdeals，由Robhunter开发，是一个开源的模型上下文协议（MCP）服务器，允许AI代理查询策划的开发者基础设施优惠数据库。该工具公开可搜索的端点和资格、类别及最近性过滤器，返回供应商条款和免费层限制。它可以生成策划的堆栈建议和基于规模的资源估算，用于项目规划。目标受众是开发者、DevOps工程师和使用代理来告知基础设施决策的AI高级用户。
OpenFang 是一个创新的开源操作系统，专为自主代理设计，使用 Rust 构建。与传统聊天机器人不同，它允许代理独立运行，按照时间表生成报告、管理社交媒体等。它的安装大小约为 32MB，编译成一个单一的二进制文件，使得部署变得简单。用户可以通过简单的命令启动代理，系统拥有强大的架构和全面的文档，便于上手。该程序包括七个预构建的自主能力，称为 'Hands'，每个能力都针对特定任务，如潜在客户生成、研究和网络自动化。OpenFang 强调安全性，具有 16 层不同的安全层，并通过 40 个通道适配器支持广泛的消息平台。虽然目前处于预 1.0 阶段，OpenFang 正在快速发展，成为寻求可靠的 AI 驱动自动化解决方案的用户的一个引人注目的选择。
bmcptools，由Bearaujus开发，是一个MCP服务器，扩展了AI客户端的外部数据访问和对话中的语言服务。该服务器提供端点，允许模型获取网络结果，从URL中提取可读内容，检测源语言，并请求AI驱动的翻译。它的工具集将搜索、抓取和本地化能力整合到一个单一的本地进程中。目标受众是需要模型可访问的多语言上下文和实时网络数据的开发者、AI研究人员和高级用户。
哦-我的-mcp，来自全新资源网，适配模型上下文协议服务器，以连接与MCP兼容的AI客户端与本地和网络资源进行互动任务。该工具暴露服务器端点，允许助手获取当前信息，操作本地工具，并与文件互动，同时提供一个可供开发者扩展的架构。针对开发者、AI重度用户和研究人员，它优先考虑透明代码和本地控制，以便技术熟练的用户可以根据他们的工作流程定制集成。
tiktok-mcp，由 Seym0n 开发，是一个 MCP 服务器，将 AI 助手连接到 TikTok 平台数据，以进行实时检索和分析。该工具允许 LLMs 在聊天中获取用户资料、视频元数据、热门标签和搜索结果，从而实现按需摘要和简单趋势报告。它支持基于实时 TikTok 信号的情感和趋势分析。开发人员、社交媒体分析师和 AI 爱好者可以获得对当前平台上下文的编程访问，以便进行研究工作流。
llmrouter，由Paul Arlott创建，是一个MCP服务器，负责将请求路由到多个LLM提供商，以实现统一访问。该工具将模型端点暴露为MCP工具，并允许开发人员通过工具参数选择提供商，如OpenAI或Anthropic，同时支持请求参数，如温度和最大令牌。配置依赖于单个YAML文件，用于模型和API密钥。使用MCP客户端的开发人员和高级用户可以获得一个集中式网关，以便在现有工作流中测试和集成不同的模型。
mcp-trino 项目是一个强大的模型上下文协议 (MCP) 服务器，旨在与 Trino 的分布式 SQL 查询引擎无缝集成。该服务器使用 Go 实现，方便 AI 助手高效地与 SQL 查询进行交互。主要特点包括支持 HTTP 和 STDIO 传输、OAuth 2.1 认证，以及执行一系列 SQL 操作的能力，如查询和列出数据库组件。它还提供了类似于 psql 的交互式命令行界面…
FS-MCP，由Chayan 1906创建，是一个模型上下文协议服务器，连接AI助手与本地文件以进行文本本地化。该工具允许模型读取、解释和写入结构化文件的本地化版本，处理JSON、YAML和Markdown，同时关注文件结构。它包括可配置的目录权限，旨在为希望将自动化的、在库中的本地化步骤集成到其工作流程中的开发人员、本地化工程师和内容经理提供服务。
crossplane-mcp-server，由Shilucloud创建，连接语言模型与Crossplane以进行云管理任务。该服务器暴露了一个基于Kubernetes的控制面，以便AI代理可以通过自然语言查询、监控和配置资源。它实现了模型上下文协议，集成了标准Kubernetes身份验证，并支持声明式工作流。云原生工程师和平台团队获得了一种在支持MCP的IDE和自动化管道中原型化AI驱动的基础设施操作的方法。
mcp-vertex-search-snippets，来自UnitVectorY Labs，是一个MCP服务器，连接MCP兼容的AI客户端与Google Cloud Vertex AI Search，以便模型使用私有文档来提供答案。该工具专注于返回简洁的文本片段和逐字提取的段落，以便模型接收针对性的上下文，而不是整个文件。它是可配置的，旨在降低运营开销和快速部署。需要特定领域基础的开发人员和企业AI工程师受益最大。
OmniClip-RAG 是一个免费的、本地优先的 AI 搜索工具，旨在进行私人知识管理。它作为一个只读服务器，进行语义搜索，支持 Markdown 和其他格式，维护用户隐私和数据主权。该软件支持超过 1290 种文件格式，并无缝集成到工作流程中，使用户能够建立个人知识库，而无需将数据上传到云端。主要功能包括笔记的热重载、深度 Markdown 理解，以及结合 SQLite 和向量搜索技术的强大检索系统。该应用程序旨在易于使用，要求最少的设置。用户可以快速索引他们的笔记并执行语义搜索以提取相关信息。结果可以复制到各种 AI 工具中进行更深入的分析。OmniClip-RAG 优先考虑用户对数据的控制，确保只有明确共享的片段可以被 AI 访问，从而充当隐私防火墙，同时提高知识检索效率。
context-sherpa，来自Hackafterdark，是一个模型上下文协议（MCP）服务器，连接本地项目文件与大型语言模型，以提高查询相关性。该服务器索引目录，遍历项目，并提取上下文感知的片段，以便助手接收针对性的摘录，而不是完整文件。它与MCP兼容的客户端（如Claude Desktop）集成，并在Node.js上运行。开发人员、数据科学家和技术研究人员从代码库和文档中获得更扎实的AI响应，而无需手动复制粘贴。
sec-edgar-mcp，由Stefanoamorelli创建，是一个MCP服务器，为AI模型提供对美国SEC EDGAR系统的结构化访问，以进行金融研究和验证。该工具使公司发现、文件检索和数字事实提取的程序化成为可能，以便模型能够用可来源的证据回答技术问题。主要功能包括针对性提取文件部分、XBRL解析、内幕交易访问和直接链接到文件的URL。它的目标用户是分析师、定量研究人员、投资团队和构建基于LLM的金融应用程序的开发人员。
bab，由Babmcp开发，是一个开源的模型上下文协议服务器，充当AI代理之间的网关。它允许主要代理调用和咨询其他模型，以分配任务，例如代码分析和事实验证。关键元素包括多代理编排、动态代理配置和跨模型验证，以保持对话上下文。该工具面向MCP开发者和构建多模型管道的高级用户，适用于编码、审查和复杂文本处理。
gh-mcp 是一个 GitHub CLI 扩展，旨在简化运行 github-mcp-server 的过程。该工具自动管理 GitHub 个人访问令牌，使用户能够无缝地使用现有的 `gh` CLI 凭据进行身份验证。支持包括 Windows、Linux 和 macOS 在内的多个平台，为需要与 GitHub 的模型上下文协议接口的开发人员提供了多功能解决方案。通过 `gh` CLI 安装非常简单，用户可以根据需要轻松更新扩展。该扩展允许各种配置，包括启用特定的 API 工具集和以只读模式运行。它优先考虑安全性，确保 GitHub…
Obsidian-llm-wiki，由2233admin开发，是一个开源的MCP服务器，将语言模型连接到Obsidian库以进行上下文感知查询。该工具为模型提供可搜索的markdown笔记和目录结构的访问，以便助手在提示期间参考个人研究。它在Node.js运行时上运行，并与MCP兼容的客户端配合使用。研究人员、学生和知识工作者可以查询他们的个人维基，而无需手动复制和粘贴，同时将笔记保存在本地存储中，同时启用模型辅助的探索。
mcp_massive来自Massive Com，是一个MCP服务器，将大型语言模型连接到Massive.com市场数据，以便模型可以进行与市场相关的请求。该服务器接受对话提示，并实现MCP标准，因此兼容的客户端可以查询金融端点。其MCP兼容性和自然语言映射旨在服务于金融科技开发者、金融分析师和需要在桌面或自动化工作流程中获取市场信息的AI高级用户。
victoriametrics-logs-mcp，来自 Nielsvbrecht，是一个将 AI 助手连接到 VictoriaLogs 进行日志分析的 MCP 服务器。该服务器接受来自客户端的 MCP 请求，例如 Claude Desktop，将模型提示转换为 LogsQL，针对 VictoriaLogs 执行时间范围查询，并返回供模型使用的过滤日志流。它支持完整的 LogsQL 语法，可配置连接到本地或远程端点，并针对 LLM 上下文窗口进行优化检索。旨在为需要在 VictoriaMetrics 环境中进行 AI 辅助故障排除的 DevOps、SRE…
genesys-cloud-mcp-server 由 MakingChatbots 实现模型上下文协议，以便 LLM 客户端可以以对话方式查询 Genesys Cloud 操作数据。它将平台 API 映射为可调用工具，以便 AI 客户端可以回答操作问题并在没有手动仪表板导航的情况下呈现交互数据。该服务器支持自然语言查询、多区域配置和 MCP 兼容客户端，以实现零 UI 分析。预期用户包括联络中心经理、质量团队、运营分析师和 Genesys Cloud 生态系统内的开发人员。
