MCP开发环境信息
一个MCP服务器,它向Cursor代码编辑器提供有关您的开发环境的详细信息,从而实现更具上下文感知能力的帮助。
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一个MCP服务器,它向Cursor代码编辑器提供有关您的开发环境的详细信息,从而实现更具上下文感知能力的帮助。
一种模型上下文协议服务,当AI代理任务完成时发送桌面通知和警报声音,与Claude Desktop和Cursor等各种LLM客户端集成。
TaskWarrior MCP 服务器是一个基于 Node.js 的实现,用于通过 Model Context Protocol (MCP) 管理 TaskWarrior 任务。它提供了一系列功能,包括查看待处理任务、按项目和标签筛选任务、添加新任务(支持描述、截止日期、优先级、项目和标签)以及标记任务为已完成。该服务器通过本地 `task` 命令行工具运行,因此需要预先安装和配置 TaskWarrior。它支持与 Claude Desktop 集成,并提供了简单的 API 来获取任务、添加任务和完成任务。安装方便,只需通过 npm 安装即可,适合需要高效管理任务的用户。
一种模型上下文协议服务器,提供管理Keycloak用户和领域的工具,允许你创建和删除用户、列出可用领域、以及查看特定领域中的用户。
应用管理是一个围绕应用和微服务的 PaaS 平台,提供一站式应用全生命周期管理能力和数据化运营支持,提供多维度应用和服务的监控数据,帮助企业创建和管理云资源,助力企业充分聚焦核心业务本身。
一个基于 TypeScript 的模板,用于构建 Model Context Protocol 服务器,具有快速测试、自动版本管理和为 MCP 工具实现提供的清晰结构。
MCP语言服务器为支持MCP的客户端提供了访问语义工具的能力,这些工具包括获取定义、引用、重命名和诊断等功能。
MCP服务器是一个用于检查多个软件包注册表中最新稳定版本的工具,支持包括npm、PYPI、Maven Central、Docker Hub、GitHub容器注册表等平台。它帮助开发者在编写代码时确保推荐最新的软件包版本,从而提升代码的稳定性和安全性。MCP服务器可以通过Go安装或Docker容器运行,支持STDIO和SSE两种传输模式,并提供了详细的命令行选项和配置方法。此外,它还集成了CI/CD流程,自动化构建、测试和发布。
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。
用于“驯服克劳德”的MCP服务器,带有结构化任务队列。
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。
一种将Allure测试报告转换为LLM友好格式的服务器,使AI模型能够更好地分析测试结果,并提供关于测试失败和潜在修复的见解。
一个轻量级的模型上下文协议服务器,使像 Cursor 和 Claude 这样的 AI 助手能够控制 Spotify 播放并管理播放列表。
将Claude与任何兼容OpenAI SDK的聊天补全API集成——支持OpenAI、Perplexity、Groq、xAI、PyroPrompts等。
Steampipe是一个开源工具,通过零ETL方式将API和服务数据暴露为SQL查询接口,支持实时数据访问、高速并发查询及多数据源并行处理。它提供跨平台二进制文件,兼容本地部署或CI/CD集成,并拥有覆盖AWS、Azure等主流服务的2000+表插件生态。用户可通过标准SQL查询云资源,也可通过Turbot Pipes实现云端协作与自动化流程。
MCP服务器提供了一个对接Datadog API的接口,能够实现对事件、监控、日志、仪表板、指标、跟踪和主机的无缝管理。其可扩展的设计使得未来可以轻松集成更多的Datadog API以进行功能扩展。
这个基于 TypeScript 的服务器实现了一个简单的笔记系统,允许用户创建和管理文本笔记并生成摘要,展示了核心的 MCP 概念。
Seq MCP服务器启用了与Seq API端点的交互,用于日志记录和监控,提供了管理信号、事件和警报的工具,并具有广泛的过滤和配置选项。