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MCP 工具与服务目录

找到适合你的 MCP Server,快速完成接入

按功能、传输方式和来源整理 MCP Server,提供安装命令、配置方式、仓库与文档入口,方便你快速比较并接入合适的服务。

正式条目

87,640

可复制安装

36,828

最近生成

2026-05-22

搜索检索stdio

一个支持多知识库管理、渐进式文档提取、混合搜索和语义路由的检索增强生成系统,适用于企业知识管理和智能问答场景。

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13

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0

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python3 -m venv venv

AI代理stdio

一款通过模型上下文协议(MCP)连接餐厅评论数据库的AI代理,支持自然语言交互查询与分析。

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2

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uv run python sql.py

搜索检索stdio

一个结合本地LLM和LangGraph的RAG文档处理服务器,支持多种文档格式索引、向量搜索和问答功能。

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5

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0

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pip install -e ".[dev]"

AI代理stdio

一个结合了模型上下文协议(MCP)工具、检索增强生成(RAG)和会话历史维护的AI代理系统,用于智能、上下文感知的交互。

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0

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pip install -r requirements.txt

搜索检索stdio

一个提供检索增强生成(RAG)能力的模型上下文协议(MCP)服务器,用于文档查询,使AI助手能够智能查询文档数据库并检索带来源信息的上下文答案。

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2

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pip install -e .

数据服务stdio

基于FastMCP框架的检索增强生成服务,通过Model Context Protocol提供文档检索工具,支持Google Firestore文档源和Qdrant向量数据库相似性搜索。

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0

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python -m app.web_server

搜索检索stdio

基于FastMCP的RAG服务,通过标准MCP协议提供文档检索能力,支持关键词和向量搜索。

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4

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uv run python main.py

文档知识stdio

FastMCP RAG模板是一个生产就绪的检索增强生成工具,支持多提供商LLM、智能自动检测和灵活架构,适用于文档处理和信息检索场景。

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7

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uv run server.py

开发工具stdio

一个集成RAG(检索增强生成)和MCP(多工具协作平台)工具的系统,提供文档检索、速率限制和多工具协作功能,适用于开发运维和自动化测试场景。

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3

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docker run -d -p 6379:6379 --name devops-redis redis:7-alpine

搜索检索未说明

一个基于检索增强生成(RAG)技术的本地聊天机器人,用于回答医疗处方PDF中的问题,支持本地嵌入和LLM推理。

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0

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搜索检索stdio

一个基于Flask的检索增强生成助手,支持本地文档的语义搜索和智能问答,并具备会话记忆功能。

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2

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python -m venv .venv

搜索检索stdio

基于MCP协议的RAG-Anything服务,提供多模态文档处理与智能检索功能,适用于知识管理和信息查询场景。

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9

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pip install -e .

金融服务stdio

AI驱动的量化投资策略顾问,提供个性化投资策略推荐并与回测系统集成验证策略。

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2

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pip install -r requirements.txt

搜索检索stdio

一个基于RAG(检索增强生成)和MCP(模型上下文协议)的AI驱动代码检索与修改系统,支持代码搜索、草稿生成和本地工作区与向量数据库的自动同步。

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2

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python3 -m venv venv

搜索检索stdio

一个基于MCP协议的服务器,提供全面的检索增强生成(RAG)能力,支持多模态文档处理与查询。

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6

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0

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python main.py

搜索检索stdio

一个本地化的代码检索与生成工具,通过ChromaDB索引代码库并支持RAG技术查询,可选与Ollama服务器集成进行自然语言回答生成。

安装状态

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3

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0

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python -m venv .venv

搜索检索stdio

一个基于RAG和MCP架构的智能HR助手,能够整合多数据源提供精准、上下文感知的响应。

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工具数量

0

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0

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python -m venv .venv

文档知识未说明

一个可插拔、可观测的模块化RAG(检索增强生成)服务框架,通过MCP协议暴露工具接口,支持AI助手直接调用。

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3

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0

文档知识未说明

一个自托管的模型上下文协议(MCP)服务器,用于爬取文档站点、存储语义块并通过Next.js仪表板提供实时作业可见性。

工具数量

0

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0

搜索检索stdio

基于检索增强生成(RAG)和模型上下文协议(MCP)的服务器,支持文档嵌入、语义搜索和管理,适用于AI工具和大型语言模型(LLMs)。

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工具数量

7

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0

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pip install -e .