即插即用的 MCP 工具生态

允许AI模型查询Practera的GraphQL API以获取学习数据的集成服务器，使大型语言模型（LLMs）能够分析和操作教育项目和评估。

用于查询Shodan API和Shodan CVEDB的MCP服务器。该服务器提供了IP查询、设备搜索、DNS查询、漏洞查询、CPE查询等工具。

一种模型上下文协议服务器，使克劳德和其他大型语言模型能够进行具有真实浏览器指纹的HTTP请求，绕过常见的反机器人措施，更自然地与网站交互。

# TomTom开源的位置服务MCP TomTom的MCP（Map and Content Platform）是一个开源项目，旨在提供一系列位置相关的服务。该项目允许开发者利用TomTom的数据和服务来构建自己的应用程序。 ## 特性 - **地图渲染**：使用矢量瓦片技术，支持自定义样式。 - **搜索与地理编码**：快速准确地查找地址和地点。 - **路线规划**：提供多种交通方式下的最优路径计算。 - **实时交通信息**：获取最新的路况数据。 - **兴趣点**：访问全球数百万个POI（Points of Interest）。 ## 安装 要开始使用MCP，请按照以下步骤操作： 1. 克隆仓库到本地机器： bash git clone https://github.com/tomtom-international/mcp.git 2. 进入项目目录并安装依赖项： bash cd mcp npm install 3. 配置环境变量。请参考`.env.example`文件创建一个`.env`文件，并根据需要填写相关信息。 4. 启动服务： bash npm start ## 使用示例 ### 地图渲染 javascript import { Map } from '@tomtom-international/web-sdk-maps'; const map = new Map({ key: 'YOUR_API_KEY', container: 'map', style: 'https://api.tomtom.com/style/1/basic/main.json?apikey=YOUR_API_KEY' }); map.on('load', () => { console.log('Map loaded successfully.'); }); ### 搜索与地理编码 javascript import { Services } from '@tomtom-international/web-sdk-services'; Services.search({ key: 'YOUR_API_KEY', query: 'Eiffel Tower, Paris' }).then(response => { console.log(response); }); ### 路线规划 javascript import { Services } from '@tomtom-international/web-sdk-services'; Services.routes({ key: 'YOUR_API_KEY', origin: '52.5200,13.4050', destination: '52.5072,13.4050', travelMode: 'car' }).then(response => { console.log(response); }); 更多详细信息，请参阅[官方文档](https://developer.tomtom.com/)。 通过这些基本步骤，您可以轻松地将TomTom的地图和位置服务集成到您的应用中。希望这能帮助您快速上手！

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Model Context Protocol 的一种实现， enables 与 ArangoDB 数据库的交互，使用户能够通过自然语言执行查询、列出数据库和集合。

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一种与亚马逊Braket集成的模型上下文协议服务器，允许AI助手访问、控制和解释来自量子计算资源的结果。

一个模型上下文协议服务器，允许AI助手从eBird访问鸟类观察数据、热点和分类学信息。

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该服务器提供了一个方便的 API，用于与 Azure DevOps 服务进行交互，使 AI 助手和其他工具能够管理工件、代码仓库、看板、冲刺等更多内容。它采用模型上下文协议构建，为与 Azure DevOps 通信提供了标准化接口。

一个基于Python的模型上下文协议服务器，允许像Claude这样的AI助手通过Radarr和Sonarr API访问和查询您的电影和电视节目收藏。

一个由人工智能驱动的Cursor开发工具包，通过高级推理、UI截图分析和代码审查工具提供智能编码辅助。

第一个开源的MCP服务器，它使人工智能能够完全控制远程macOS系统。

一种模型上下文协议服务器，提供与Paddle计费API交互的工具，使用户能够管理产品、价格、客户、交易、订阅并创建自定义财务报告。

这是一个用于对接 **KnowS 问答与证据 API** 的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，使大模型能够调用 KnowS 的两大类核心服务场景：患者问答和信息求助，以及学术检索和深度研究。

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松果开发员 MCP

启用在隔离的 Docker 容器中运行任意 JavaScript 代码，并支持即时 npm 依赖安装，同时兼容短暂的一次性执行和持久化的沙箱环境。

通过基于 WebSocket 的通信启用外部工具的注册和执行，为 SillyTavern 内的实时工具管理提供统一接口。

一个中间服务器， enables 人工智能模型与谷歌的Blogger平台交互，通过Blogger API自动创建和管理博客、帖子和标签。 （注：原文中的“enables”在翻译成中文时需根据上下文调整词性或结构以使句子通顺，这里为了保持与原文结构的一致性，暂时保留了类似的表达方式。更流畅的翻译可以是：） 一个中间服务器，使人工智能模型能够与谷歌的Blogger平台交互，通过Blogger API自动创建和管理博客、帖子和标签。

一个增强型的Windows命令行界面MCP服务器，提供不受限制的系统访问功能，专为需要完全系统访问权限的可信环境设计。

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