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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

文档知识stdio

该服务通过MCP协议自动化处理外国留学生入学资格判定、材料审核、奖学金计算及日程提醒,显著提升招生办工作效率。

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9

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python -m venv .venv

文档知识stdio

RAG Eval Engine 是一个生产级的检索增强生成系统,内置评估框架,提供实时质量监控和自适应检索优化。

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5

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docker run -d -p 6333:6333 -v qdrant_data:/qdrant/storage qdrant/qdrant

文档知识stdio

基于FastAPI和MCP服务器的检索增强生成(RAG)知识库服务,提供文档管理、向量搜索和公共聊天功能。

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python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate

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,使用本地嵌入和Qdrant向量数据库进行文档管理和语义搜索。

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4

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docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 -v qdrant_storage:/qdrant/storage qdrant/qdrant

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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7

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pip install -e .

搜索检索stdio

一个基于Model Context Protocol (MCP)的多租户RAG系统向量检索服务,提供高效的语义搜索能力。

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pip install -r requirements.txt

搜索检索stdio

RapidKL MCP Server是一个基于FastMCP的MCP服务,提供票价查询、站点搜索、行程规划和完整站点资源的地理服务端点。

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3

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python -m pip install httpx mcp

搜索检索stdio

一个基于MCP服务器自定义工具和检索增强生成(RAG)技术的智能聊天机器人,具有代理推理能力和用户友好的Streamlit界面。

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python -m venv venv

文档知识stdio

一个通过官方API实现与Reddit交互的模型上下文协议服务器,支持读取和发布帖子、评论及图片,并具备完整的OAuth2认证功能。

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docker run --rm \

文档知识stdio

Reflex MCP是一个用于管理上下文笔记的最小化MCP服务器,提供写入和检索上下文/规则的工具,适用于AI助手存储和访问信息。

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uv run main.py

文档知识stdio

RefMD MCP Server是一个通过SSE端点托管RefMD文档的服务器,允许聊天机器人通过API浏览和编辑Markdown文档。

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docker run -p 3334:3334 \

搜索检索stdio

remember-mcp是一个结合认知架构与QR编码视频存储的混合式长期记忆系统,具备文件索引和语义搜索功能,适用于个人知识库、AI代理记忆和代码库搜索等场景。

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13

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pip install -r requirements.txt

搜索检索stdio

为Paperless-NGX提供的文档搜索优化服务,通过精简响应和ID解析提高搜索效率。

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pip install git+https://github.com/ebongard/renfield-mcp-paperless.git

运维云端stdio

一个用于将Git仓库或本地文件夹转换为结构化文本文件的服务,特别适用于为大型语言模型提供仓库上下文。

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pip install -r requirements.txt

搜索检索stdio

一个基于Gemini模型的研究聊天机器人,提供文件管理、论文搜索和网页内容提取等功能,适用于学术研究和信息整理。

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3

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uv run mcp_chatbot_gemini.py

文档知识stdio

一个基于Python MCP协议的AI简历编辑服务,能够根据职位描述自动优化简历并生成PDF格式的专业文档。

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4

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python main.py

文档知识stdio

一个基于FastAPI的服务器,用于处理Markdown知识库并生成QEngine测试脚本的提示。

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2

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pip install -r requirements.txt