瀏覽 '工具' MCP 資源

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。

一系列工具，用於在開發環境中集成和管理模型上下文協議。

在Jupyter中實現MCP，通過標準化的協議啟用與Jupyter筆記本的交互。

一個能讓AI系統安全地與Jira進行互動的伺服器，用於項目、問題和開發數據管理。

一個用於建構自訂MCP伺服器的樣板，將AI系統連接到外部數據來源，例如ip-api.com。

將MCP伺服器連接到Nostr的DVM生態系統，以通過去中心化網路發現和執行AI工具。

提供與 TeamRetro API 整合以管理團隊、回顧、行動等。

一個用於高效地搜索、安裝、配置、修復和卸載 MCP 伺服器的工具，適用於多平台。

實現一個使用伺服器傳送事件和Bearer Token認證的MCP伺服器，以實現即時通信。

一個模型上下文協議伺服器，使AI應用程式如Claude能安全地連接到外部工具。

一套適用於Kali Linux的MCP伺服器，能夠進行逆向工程、安全測試以及使用先進工具進行自動化。

一個用於尋找 Agoda 銷售訂房酒店的評價的伺服器，讓大型語言模型能夠分析並總結酒店正面和負面的評論。

MCP Dockmaster 簡化了在多個平台上安裝和管理 MCP 伺服器的過程。

一個由人工智慧驅動的工具，用於系統化推理、迭代精煉和結構化決策，適用於開發者。

一個標準化的伺服器，有效安全地促進AI與外部工具、資源和API的互動。