即插即用的 MCP 工具生态

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允许与 PocketBase 数据库进行交互的 MCP 服务器，通过自然语言启用记录操作（获取、列出、创建、更新）、文件管理和模式迁移。

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一个MCP服务器， enables人工智能应用程序与DiceDB数据库进行交互。 （注：原句中的“enables”在翻译成中文时需要根据上下文调整词性或形式，这里直译为“使得；使能够”，为了句子通顺可适当调整为“使……能够”。最终更通顺的翻译可以是：） 一个MCP服务器，使人工智能应用程序能够与DiceDB数据库进行交互。

通过模型上下文协议（Model Context Protocol）启用对 DynamoDB 资源的管理，支持表和索引的创建、容量管理和数据操作，但不提供删除功能，以防止意外的数据丢失。

这是一个MCP服务器实现，通过结构化的思考过程提供动态和反思性的问题解决工具。它可以将复杂问题分解为可管理的步骤，允许对想法进行修订和完善，并支持分支到不同的推理路径。

KPI-MCP-Server # 概述 KPI-MCP-Server 是一个用于管理和处理关键性能指标（KPI）的服务器应用程序。它提供了一系列API接口，允许用户创建、更新、删除和查询KPI数据。 # 安装 要安装 KPI-MCP-Server，请按照以下步骤操作： 1. 克隆仓库： bash git clone https://github.com/your-repo/kpi-mcp-server.git 2. 进入项目目录： bash cd kpi-mcp-server 3. 安装依赖项： bash pip install -r requirements.txt 4. 配置环境变量： 请根据您的环境设置以下环境变量： - `DATABASE_URL`: 数据库连接字符串 - `SECRET_KEY`: 应用程序密钥 - `DEBUG`: 是否启用调试模式（`True` 或 `False`） 5. 初始化数据库： bash python manage.py migrate 6. 启动服务器： bash python manage.py runserver # API 文档 以下是 KPI-MCP-Server 提供的主要 API 接口： ## 创建 KPI - **URL**: `/api/kpis/` - **Method**: `POST` - **Request Body**: json { "name": "KPI Name", "description": "KPI Description", "target_value": 100, "current_value": 80 } - **Response**: json { "id": 1, "name": "KPI Name", "description": "KPI Description", "target_value": 100, "current_value": 80, "created_at": "2023-10-01T12:00:00Z" } ## 更新 KPI - **URL**: `/api/kpis/{id}/` - **Method**: `PUT` - **Request Body**: json { "name": "Updated KPI Name", "description": "Updated KPI Description", "target_value": 120, "current_value": 90 } - **Response**: json { "id": 1, "name": "Updated KPI Name", "description": "Updated KPI Description", "target_value": 120, "current_value": 90, "created_at": "2023-10-01T12:00:00Z" } ## 删除 KPI - **URL**: `/api/kpis/{id}/` - **Method**: `DELETE` - **Response**: json { "message": "KPI deleted successfully" } ## 查询 KPI - **URL**: `/api/kpis/` - **Method**: `GET` - **Query Parameters**: - `name` (可选): KPI 名称 - `page` (可选): 分页页码，默认为 1 - `page_size` (可选): 每页条目数，默认为 10 - **Response**: json { "count": 1, "next": null, "previous": null, "results": [ { "id": 1, "name": "KPI Name", "description": "KPI Description", "target_value": 100, "current_value": 80, "created_at": "2023-10-01T12:00:00Z" } ] } # 联系我们 如果您有任何问题或建议，请通过 [issues](https://github.com/your-repo/kpi-mcp-server/issues) 或 [email](mailto:support@yourdomain.com) 与我们联系。

Provide your AI coding tools with token-efficient access to up-to-date technical documentation for鈥�

JVM dependency intelligence for AI assistants via Maven Central

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StarRocks MCP 服务器是 AI 助手与 StarRocks 数据库之间的桥梁，支持直接执行 SQL、数据库探索、数据可视化以及获取详细的模式和数据概览，而无需复杂的客户端设置。它支持多种功能，如直接执行 SQL、检索数据库和系统信息以及智能缓存。

一个模型上下文协议（MCP）实现，能够安全地与MySQL数据库进行交互。该服务器组件促进了AI应用程序和MySQL数据库之间的通信，通过受控接口使数据库的探索和分析更加安全和结构化。

Pre-backlog idea management with decision tracking, signals, and RICE scoring.

MCP server that exposes Foxit PDF API capabilities via stdio.

Let agents use the shell like a human.

这是一个用于构建MCP（模型上下文协议）服务器的模板项目，特别设计为简单且易于适应。它包括运行SQL查询的工具、访问数据库模式信息的资源以及生成一致LLM指令的提示。

LogicMonitor API integration with 152 tools for alerts, devices, dashboards, and more.

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瑶池数据库AI原生MCP服务器是一个工具服务，允许AI编码助手管理阿里云数据库，包括创建实例、执行SQL和诊断性能问题。

一种模型上下文协议服务器，允许人工智能模型获取有关 npm 包的详细信息，并在 npm 生态系统中发现流行包。

本教程将带你从零开始构建一个完整的MCP (Model Context Protocol) 服务器，实现AI提示词优化功能。通过详细的代码注释和原理解析，你将学会如何创建、发布和使用MCP服务器。

一种本地 CLI 和 API，用于 MCP 管理，允许用户从 GitHub 下载、安装、管理和与 MCP 交互，具有进程状态管理、端口分配和 HTTP API 路由功能。