精心策劃的最佳實踐列表，專注於構建MCP伺服器和MCP客戶端的安全性、部署和命名標準。

一個多功能的本地AI聊天介面，支持多個AI提供者和外部工具的整合。

針對Sui區塊鏈的管理控制平面伺服器，提供REST API以與本地Sui客戶端命令交互。

基於 Electron 和 React 的 MCP 客戶端示例，集成了像 Gemini 和 Vercel AI SDK 的 LLM 以實現平台通信。

一個使用 Africa's Talking API 在多個非洲國家管理話費充值和交易的服務器。

透過 TypeScript 實現進階的瀏覽器自動化，涵蓋視窗管理、截圖捕獲以及內容提取。

一個最小化的 MCP 伺服器，用於管理員工的旅行請求、批准和歷史追蹤，並通過 Claude Desktop 來管理。

一個MCP伺服器包裝器，可以在不受工具限制或上下文過載的情況下充分利用協議功能。

示範如何使用 SwiftUI 和 Anthropic API 實現 MCP 客戶端的範例項目。

一個整合了 llama-stack-client、Ollama 和 MCP 的聊天機器人平台，用於測試和部署 AI 聊天應用程序。

一款使用 Ollama 連接到 MCP 伺服器的 Python 客戶端，支持多伺服器、動態模型和工具。

一個用於管理多個MCP伺服器配置的CLI工具，允許無縫切換和自動同步。

命令列工具，代理 MCP 請求，使本地客戶端（如 Claude Desktop）能夠與遠端 MCP 伺服器互動。

通過整合API、AI和自動化，使用先進的模型上下文協議徹底改變伺服器和客戶端功能。

一個利用 NWS API 提供美國天氣警報的伺服器，搭配互動式客戶端範例。

一個整合Google的Gemini AI進行代碼分析、實時搜索和多格式數據處理的MCP伺服器。

一個透過 NWS API 提供氣象警報和預報的伺服器，支援 TypeScript。

啟用與MCP伺服器的無縫連接，使用LangChain LLM和CLI互動以實現動態工作流程。

作為MCP工具公開WeatherXM PRO API，以無縫存取天氣數據、觀測和預報。

一個全面的中文資源頁面，突出多個MCP項目和各種應用的工具。

一個輕量級的 TypeScript 客戶端，讓 AI 模型可以通過 MCP 連接到外部工具和服務。

透過SSE連接到MCP伺服器的客戶端，提供測試和與演員互動的聊天UI。

一個為 Eagle 提供的 Model Context Protocol 伺服器，負責管理 Eagle 應用程式和數據來源之間的數據交換。

一個使用看板系統的記憶 MCP 伺服器，用於管理具有 AI 代理的複雜多會話工作流程。

一個用於 Alibaba Cloud MaxCompute 的 MCP 伺服器，管理查詢執行、架構列出和分區檢索。

一個支持模型上下文協議的伺服器實現，整合CRIC的工業AI能力。

一個集成的伺服器，通過大型語言模型（LLMs）實現快速的 TinyPNG 圖像壓縮。

輕量級MCP伺服器，允許LLM動態搜尋和檢索最新AI庫文檔。

使AI代理可以通過Nodit的Web3 API以零區塊鏈特定邏輯訪問結構化的多鏈區塊鏈數據。

提供瓦倫西亞市即時交通、空氣質量、天氣及單車共享數據於一個統一的平台上。

將LLM連接到Firebolt數據倉庫，以進行自主查詢、數據訪問和洞察生成。

實現支持多個代理框架的 MCP 伺服器，以實現代理之間的無縫通信和協調。

使 Claude Desktop 能夠通過 MCP 協議與 Hacker News 互動，以獲取新聞、評論和用戶數據。

一個執行 AppleScript 命令的伺服器，提供對 macOS 自動化的全面控制，遠程操作。

一個基於TypeScript的MCP伺服器，通過MCP工具生成多種圖表，如條形圖、折線圖、圓餅圖和雷達圖。

一個支持數位服務中模型上下文資訊標準化交換的伺服器設定。

透過啟動器安全地管理密碼，無需修改設定即可安全執行MCP伺服器。

整合 API、AI 和自動化，動態增強伺服器和客戶端功能。

一種GUI工具，用於跨客戶端管理MCP伺服器，具有無縫切換和實時監控功能。

透過MCP標準存儲和檢索上下文信息，為大型語言模型提供長期記憶。

AppDog從OpenAPI規範生成MCP伺服器，簡化API的開發和部署。

一個控制macOS的AI代理，使用作業系統級工具，與MCP相容，通過AI促進系統管理。

一個通過自然語言查詢Solana交易的伺服器，使用Solscan API，簡化與區塊鏈的互動。

使強大的文本轉語音和視頻生成API進行互動，以創建多媒體內容。

MCP-Mem0 是一個使用 Mem0 與 Python 管理長期代理記憶的伺服器。

提供API訪問RedNote（小紅書，xhs）的MCP伺服器，實現無縫整合。

為MCP社區精心挑選的一系列資源、指南和工具，包括伺服器、客戶端和文檔。

一個專業的MCP伺服器，提供Nmap、Dirbuster、Nikto、JtR等工具，用於滲透測試。

通過 Node.js 伺服器為 AI 代理（如 Cline 和 Claude）提供安全的相對檔案系統訪問。

一個協調Claude 3.7實例的伺服器，利用量子靈感的群體進行一致的合奏反應。

一組支援逆向工程、安全測試、網絡分析和自動化的 Kali Linux MCP 伺服器。

一個MCP伺服器，用於高效獲取網址和YouTube視頻的文字稿。

無需官方API的AI驅動工具，用於搜索YouTube視頻、檢索文字記錄和語義視頻內容分析。

一個用於通過 stdio 和 HTTP 傳輸與 MCP 伺服器互動的命令行介面，簡化伺服器通信。

一個Python模板，用於構建MCP伺服器，以簡化AI輔助的MCP工具開發。

一個使用Playwright無頭瀏覽器有效且精確地獲取網頁內容的伺服器。

一個伺服器，使MCP客戶端如Claude Desktop或Cursor能夠高效執行Unity編輯器操作。

提供最新、特定版本的文檔和代碼示例，用於LLM和AI代碼編輯器。

透過 MCP 客户端啟用與強大的文字轉語音、圖像和視頻生成 API 的互動。

一個 Spring Boot 應用程序，通過 MCP 協議公開 OWASP ZAP 以進行自動化安全測試。

一個Unity插件和伺服器，促進AI與Unity編輯器的連接，實現LLM的整合和自動化。

基於 WebSocket 的 MCP 伺服器，可讓 AI 代理動態控制 TouchDesigner 專案。

無縫整合Razorpay API的伺服器，實現支付處理的自動化和AI交互。

提供對 Buildkite 的管道、構建、工作和工件數據的程式性訪問，用於集成工具。

一個用於通過MCP客戶端以遠程命令功能控制VLC播放電影的伺服器。

一個用於通過API和命令行工具整合和管理Harvest時間追蹤數據的伺服器。

統一的平台，用於管理和監控多個MCP伺服器，提供實時狀態和協議處理。

一個提供自動化管理、插件管理和伺服器優化工具的Minecraft伺服器管理平台。

一個用於在 Node.js/TypeScript 中創建 MCP 伺服器的模板，展示了筆記管理系統的功能。

能讓AI助手訪問、搜索及互動Dev.to文章及用戶數據的伺服器實現。

一個允許 AI 模型安全列出和下載來自 AWS S3 桶的檔案的伺服器。

一個高性能的 MCP 伺服器，以 Go 實現，使用戶端 AI 助理能夠通過標準化協議與 Trino 的 SQL 引擎進行交互。

一個用於發現和分享MCP伺服器的目錄平台，提供詳細信息、搜索和提交功能。

一套AWS MCP伺服器，提供AWS文檔、成本分析和基礎設施管理能力。

基於 TypeScript 的 MCP 伺服器，通過 MCP 協議支持電子郵件通知，並提供 Docker 部署選項。

一個透過AI控制Minecraft角色的伺服器，使得能夠透過自然語言指令進行建設、探索及互動。

一個MCP伺服器，使AI代理能通過使用瀏覽器實現直接控制，並提供實時的VNC流媒體。

一個 Node.js 的 MCP 伺服器，用於讀取、列舉和搜尋特定目錄內的 Excel 檔案。

一個用於編輯Android偏好設定的MCP伺服器，透過Node.js實現遠端偏好設定管理。

一個整合DeepSource以進行代碼質量分析和AI助手問題管理的MCP伺服器。

Java AI 框架支持使用 LLM、功能調用、RAG、嵌入、流程、MCP 伺服器、客戶端進行完整場景的應用開發。

一個基於 Express 的 API 和 MCP 伺服器，提供為 subtype.space 提供服務的靈活部署選項。

使用MCP協議提供基於IP地址和緯度/經度的地理位置查詢，採用TypeScript實現。

高性能的代理伺服器管理多個 MySQL 客戶端，配備負載平衡和連接池。

通過瀏覽器自動化和網絡分析，自動評估和調試 Web 應用程序的系統。

一個模型上下文協議(MCP)伺服器，讓AI助理能夠與Bitbucket Cloud及Server API互動，以進行儲存庫及拉取請求管理。

一個透過自然語言命令管理Kubernetes資源的伺服器，簡化集群操作。

MCP伺服器使AI系統能夠通過工具與Bitbucket工作區、儲存庫和拉取請求互動。

一個用於創建具有堅實工具執行和範例元件的MCP伺服器的Rails API模板。

提供高效的MCP資源訪問，互動式探索OpenAPI和Swagger規範。

一個統一的伺服器，聚合多個MCP伺服器，以簡化AI助手的配置和資源管理。

一個本地Kibela MCP伺服器，通過Docker實現API調用，支持筆記和文件夾管理。

一個服務器實現，使人工智慧模型能夠通過MCP工具與Hedera區塊鏈進行各種操作的交互。

提供工具以透過 MCP 整合來獲取股票價格、公司資訊和生成財務視覺化。

一個基於Go的MCP伺服器，使用於使LLM能夠通過Runtime API和統計頁面來管理和監控HAProxy。

一個允許開發人員與 LinkedIn API 進行進階、安全的互動的伺服器，並管理上下文。

一個MCP伺服器讓AI助理使用Neo4j作為其主要知識圖，支援動態工作流程。

一個使用akshare-one庫提供中國股市數據訪問的伺服器。

將 SonarQube 與 AI 助手整合，提供對代碼質量度量和問題的訪問。

為 AI 助手提供訪問 Microsoft OneNote 筆記本、區段和頁面的讀取/寫入功能。