即插即用的 MCP 工具生态

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一台通过OBS WebSocket协议提供远程控制OBS Studio工具的服务器，可以通过MCP客户端界面管理场景、源、流媒体和录制。

帮助人工智能助手通过基于 TypeScript 的 MCP 服务器访问 shadcn/ui 组件的文档和示例，该服务器为组件详情、使用示例和搜索功能提供参考信息。

官方的 Redis MCP 服务器是一种为代理应用程序设计的自然语言接口，用于高效管理和搜索 Redis 中的数据。

YXBJ-MCP 是一个 MCP (Model Context Protocol) 服务器，可以让 AI 助手（如 Cursor）直接与印象笔记进行交互，实现笔记的创建和保存功能。它支持连接测试、保存笔记、Markdown 格式以及通过环境变量进行安全认证。

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arxiv-mcp-server # 安装 要安装`arxiv-mcp-server`，请运行以下命令： bash pip install arxiv-mcp-server # 配置 在开始使用`arxiv-mcp-server`之前，您需要配置一些设置。创建一个名为`config.yaml`的文件，并添加以下内容： yaml server: host: 0.0.0.0 port: 8080 database: uri: mongodb://localhost:27017/arxiv_mcp # 启动服务器 配置完成后，您可以使用以下命令启动服务器： bash arxiv-mcp-server --config config.yaml # API文档 `arxiv-mcp-server`提供了RESTful API来与服务进行交互。有关完整的API文档，请参阅[这里](https://example.com/api-docs)。 ## 获取论文列表 - **URL**: `/papers` - **方法**: `GET` - **响应**: json [ { "id": "123456", "title": "Sample Paper Title", "authors": ["Author One", "Author Two"], "abstract": "This is a sample abstract." }, ... ] ## 提交新论文 - **URL**: `/papers` - **方法**: `POST` - **请求体**: json { "title": "New Paper Title", "authors": ["Author A", "Author B"], "abstract": "This is the abstract of the new paper." } - **响应**: json { "id": "789012", "title": "New Paper Title", "authors": ["Author A", "Author B"], "abstract": "This is the abstract of the new paper." } # 日志 `arxiv-mcp-server`的日志默认输出到标准输出（stdout）。如果您希望将日志写入文件，可以在`config.yaml`中添加如下配置： yaml logging: file: /path/to/logfile.log 这样，日志将会被写入指定的文件中。 # 故障排除 如果遇到任何问题，请首先检查日志以获取更多信息。如果问题仍然存在，请在[GitHub Issues页面](https://github.com/your-repo/issues)上报告问题。

桌面通知、个性化声音、ntfy 手机应用通知、邮件通知和 API 推送，减少 AI 任务等待焦虑，舒适地享用一杯咖啡。​

Anthropic的“think”工具的官方实现，该工具为Claude提供了一个专门用于结构化推理的空间，从而在需要多步骤解决问题的复杂任务上，性能最多可提高54%。

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一种MCP服务器，它通过GitHub聊天API启用对GitHub存储库的分析和查询，允许用户对存储库进行索引并对其代码、架构和技术堆栈提出问题。

一种模型上下文协议服务器，提供创建、管理和导出Excalidraw绘图的API功能，支持SVG、PNG和JSON等多种格式。

# 翻译 为LLM提供对MongoDB数据库的只读访问，以便检查集合模式和执行聚合管道。

通过模型上下文协议将Rhino3D与Claude AI连接起来，通过直接控制Rhino的功能，实现人工智能辅助的3D建模和设计工作流程。

基于火山引擎 Jimeng 视觉生成 API 的 MCP 服务器，通过模型上下文协议（MCP）提供图像和视频生成功能。支持文本生成图像、图像到图像、多图融合、文本生成视频以及图像到视频等功能，并且自动支持本地文件。

使用 SQLite 的 Node.js 版本的模型上下文协议服务器实现，为没有 Python UVX 运行程序的环境提供基于 npx 的替代方案。

一个MCP服务器，通过模型上下文协议（Model Context Protocol）实现与n8n工作流、执行和设置的安全交互，专为与大型语言模型（LLMs）集成而设计。

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一个生产就绪的模型上下文协议服务器，使语言模型能够利用人工智能驱动的网络爬虫功能，提供将网页转换为Markdown、提取结构化数据以及执行人工智能驱动的网络搜索的工具。

一个MCP服务器，它使AI模型能够通过简单的“检索”工具从Ragie的知识库中获取信息。

模型上下文协议（MCP）Jenkins集成是一种开源实现，它根据Anthropic的MCP规范将Jenkins与人工智能语言模型桥接起来。该项目在保持数据隐私和安全的同时，实现了与Jenkins工具的安全、基于上下文的人工智能交互。

一个通过ADB实现对Android设备程序化控制的服务器，提供截图捕获、UI布局分析和包管理等功能，这些功能可以被像Claude Desktop这样的MCP客户端使用。

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CRIC物业AI 是克而瑞专为物业行业打造的智能 AI 助理，于2025年4月25日正式发布。CRIC物业AI 通过行业知识库建设，结合多模态大模型 + RAG 技术，集成五大核心能力模块：行业研究、法律法规、社区治理、项目经营、文案写作，并在行业垂类知识基础上，拓展了资讯舆情和人才培训两大智能体。