
MCP Confirm
@mako10k/mcp-confirm
一个实现AI与用户之间确认协议的MCP服务器,为大型语言模型提供工具以在需要澄清或验证时请求用户确认。
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npx @mako10k/mcp-confirm

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@mcp/console-automation
MCP控制台自动化服务器是一个生产就绪的解决方案,使AI助手能够完全与控制台应用程序交互,监控输出,检测错误并自动化终端工作流程,类似于Playwright对Web浏览器的操作。
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npx @mcp/console-automation --log-level info
一个基于Docker的模型上下文协议(MCP)服务器实现,通过标准化接口提供天气信息。
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docker run -d --name mcp-weather-server mcp-server
一个通过对话方式创建、构建并发布Python MCP服务器到PyPI的工具,适用于AI助手集成和MCP市场发布。
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pip install mcp-creator
在Databricks Apps上托管模型上下文协议(MCP)提示和工具,使AI助手如Claude能够与您的Databricks工作区交互。
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uvx --from git+ssh://git@github.com/YOUR-ORG/YOUR-REPO.git dba-mcp-proxy \
一个通过OpenWeatherMap API和Deepseek API提供天气查询和预测服务的模块化MCP服务器。
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python3 -m venv venv

wrangler
all the MCP (model context protocol) servers out here are build out of curiosity
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npx wrangler dev
一个基于Python的MCP服务器,提供查询课程时间表和教室可用性的功能,适用于大学课程管理。
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python -m venv devenv
一个基于终端的聊天客户端,集成MCP服务器和OpenAI API,提供天气服务等功能。
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python weather.py
一个集成MCP(模型上下文协议)服务器的FastAPI应用,提供基础的数学运算功能,包括加法和减法,支持REST API和AI应用工具调用。
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pip install -r requirements.txt
一个基于Model Context Protocol (MCP)的AI文件管理助手,提供自然语言操作、安全沙箱和现代Web界面,适用于文件管理和AI工具开发。
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python -m venv venv

@smithery/cli
mcp-flowise是一个实现模型上下文协议(MCP)的Python包,与Flowise API集成,提供标准化且灵活的方式来列出聊天流、创建预测以及动态注册工具。
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npx -y @smithery/cli install @andydukes/mcp-flowise --client claude
MCP Gateway是一个生产就绪的统一入口点,用于AI代理和下游API,实现了模型上下文协议(MCP)。
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python3 -m venv .venv
一个简单的任务管理Model Context Protocol (MCP)服务器,用于Claude Desktop,支持添加、列出、完成和删除任务。
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uv run task-mcp-server

@smithery/cli
一个为Claude Desktop提供Gmail集成的模型上下文协议服务器,支持自动认证,使AI助手能够通过自然语言交互管理Gmail。
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npx -y @smithery/cli install @gongrzhe/server-gmail-autoauth-mcp --client claude
一个现代化的MCP服务器,用于管理多个Google Drive账户的只读访问,支持文件列表、搜索、递归操作等功能。
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docker run -d \
Google Sheets MCP服务器是一个安全的桥梁,连接MCP兼容客户端(如Claude Desktop)和Google Sheets API,提供强大的电子表格自动化和数据操作功能。
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python googlesheets_server.py
基于MCP协议的高效JSON对比工具,专为AI对话场景设计,提供智能对比、快速响应和清晰输出。
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uvx mcp-jsondiff-kel@latest

mcp-jupyter
MCP JUPYTER Server是一个用于检查和编辑Jupyter笔记本的工具,支持从任何MCP兼容客户端进行笔记本单元格的读取、添加、更新和删除操作。
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npx -y mcp-jupyter
基于Model Context Protocol规范的LimeSurvey API交互服务,提供问卷调查创建、问题管理、回答导出等核心功能。
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python -m venv .venv