Trello助手
通过 Trello API 促进与 Trello 看板的交互,提供诸如速率限制、类型安全、输入验证和错误处理等功能,以实现卡片、列表和看板活动的无缝管理。
浏览已公开且详情完整的 MCP 服务,查看 README、安全 JSON 配置预览、来源信息与可信信号
通过 Trello API 促进与 Trello 看板的交互,提供诸如速率限制、类型安全、输入验证和错误处理等功能,以实现卡片、列表和看板活动的无缝管理。
一种模型上下文协议(MCP)服务器实现,该服务器与Hevy健身追踪应用程序及其API进行接口。此服务器允许人工智能助手通过Hevy API访问和管理锻炼数据、routine、锻炼模板等(需要PRO订阅)。
用于Cluade桌面端与Google日历集成的服务器,支持自动身份验证。此服务器使人工智能助手能够通过自然语言交互来管理Google日历事件。
该MCP服务器使用Python的标准库difflib提供两个文本输入的统一差异。
mcp-server-sentry 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器工具,用于从 Sentry.io 检索和分析错误报告、堆栈跟踪等调试信息。核心功能包括通过问题ID或URL获取详细错误数据(如标题、状态、堆栈跟踪等),支持与 Claude Desktop、VS Code、Zed 等工具集成,并提供多种安装方式(如 pip、uv、Docker)。适用于开发团队快速排查和监控 Sentry 中的问题。
一种模型上下文协议服务器,允许AI助手通过Dub.co API创建、更新和删除Dub.co短链接。
DemoWay MCP 服务器是一个工具,允许用户将现有的单页面或功能流程中的所有页面提供给 AI 进行进一步修改,生成新的页面设计或前端代码。用户需要安装 DemoWay 浏览器扩展才能使用该服务器。主要功能包括:`download_demo_step_pretty_html`,用于将捕获的页面以 AI 友好的 HTML 格式下载到本地;`search_demo_step`,用于在指定演示中按关键字搜索特定页面。用户可以通过配置 API 密钥来启动服务器,支持 Mac/Linux 和 Windows 系统。更多详细指南可在 官方网站查阅。该工具采用 MIT 许可证。
通过MCP协议,使用Claude直接查询OpenAI模型。
一个模型上下文协议服务器,通过UseGrant平台提供管理提供商、客户端、租户和访问令牌的工具。
# 翻译 一个使用Model Context Protocol为Cursor IDE创建自定义工具的模板,允许用户将他们自己的MCP服务器部署到Heroku并将其连接到Cursor IDE。
启用 Claude 与以太坊名称服务(ENS)系统交互,通过自然语言解析名称、检查可用性、检索记录以及执行其他与 ENS 相关的操作。
通过 HTTP 实现模型上下文协议(MCP),以提供对 BluestoneApps 编码标准和 React Native 代码示例的远程访问。
一种模型上下文协议服务器,使大型语言模型能够从 Logfire 检索和分析 OpenTelemetry 的痕迹和指标,支持异常跟踪以及针对遥测数据的自定义 SQL 查询。
Lingo.dev 是一个开源的、基于AI的国际化(i18n)工具包,旨在通过大语言模型(LLM)实现即时本地化。它提供了一系列工具,包括编译器、CLI、CI/CD和SDK,帮助开发者在构建时自动将React应用多语言化,支持多种语言和格式的翻译。Lingo.dev的编译器可以在不修改现有React组件的情况下实现多语言化,CLI支持从终端直接翻译代码和内容,CI/CD工具可以自动提交翻译并创建拉取请求,而SDK则用于动态内容的实时翻译。Lingo.dev通过社区驱动的方式,支持多种语言的README文档,并鼓励用户贡献和反馈。
一种服务器实现, enables 人工智能助手与 HubSpot CRM 数据进行交互,从而可以无缝创建和管理联系人及公司信息、检索活动历史记录以及通过自然语言命令访问参与数据。
通过模型上下文协议,启用从AI模型(如Claude)生成的Mermaid标记创建Whimsical图表的程序化功能。
Go 工具仓库(`golang.org/x/tools`)提供了一系列用于 Go 程序开发和分析的工具与包,核心功能包括静态代码分析、语言服务器协议(LSP)支持(如 `gopls` 实现 IDE 功能)、代码格式化(如 `goimports`)及编译器中间表示生成(如 SSA)。其工具链支持代码检查、调用图分析、类型系统操作等,广泛应用于开发工具集成与程序优化。
AgentRPC 是一个跨网络边界和语言的通用 RPC 层,专为 AI 代理设计。它允许用户在不同环境(如私有 VPC、Kubernetes 集群、多云环境)中注册和连接任何语言的函数,并将它们包装在通用的 RPC 接口中。通过支持模型上下文协议(MCP)和 OpenAI 兼容的工具定义,AgentRPC 提供了一个托管的 RPC 服务器,使外部 AI 模型能够与注册的工具进行交互。其主要特性包括多语言支持、私有网络支持、长时间运行的函数、全面可观测性、自动故障转移和框架兼容性。AgentRPC 还提供了 TypeScript SDK,包含一个可选的 MCP 服务器,便于集成到各种开发环境中。