Discover Awesome MCP Servers

Chat Analysis

通过向量嵌入和知识图谱促进聊天对话的语义分析，提供语义搜索、概念提取和对话模式分析的工具。

Obsidian Reader

这是一个连接器，允许 Claude Desktop（或任何 MCP 客户端）读取和搜索包含 Markdown 笔记的任何目录（例如 Obsidian vault）。

MATLAB

允许通过 Claude 或其他 MCP 客户端与 MATLAB 交互，支持创建和执行脚本和函数，并具备脚本管理、执行结果检索以及环境配置功能。

Swiss MCP

瑞士MCP是您的人工智能驱动的指挥中心，可以轻松地协调复杂的任务。可以把它想象成您的私人人工智能助手，它可以协调多种人工智能工具来完成惊人的事情！

Agentico MCP Server

MCP 服务器提供了一个更简单的 API 来与模型上下文协议交互，它允许用户定义自定义工具和服务，以简化工作流程和流程。

Obsidian MCP Local Server

这个项目实现了一个模型上下文协议（MCP）服务器，用于连接人工智能模型和 Obsidian 知识库。通过这个服务器，人工智能模型可以直接访问和操作 Obsidian 笔记，包括读取、创建、更新和删除笔记，以及管理文件夹结构。

Flutter Tools

提供工具来分析 Dart 和 Flutter 文件并应用修复，从而实现与 Flutter SDK 的交互。

XiYan MCP Server

一个模型上下文协议服务器，它支持使用自然语言查询 MySQL 数据库，并由西研SQL文本到SQL技术驱动。

Lodestar MCP

这是一个 MCP 服务器，它有助于构建用于与各种 API 和工作流程交互的工具，支持基于 Python 的开发，并具有自定义提示和用户配置的潜力。

Software Planning

为用户提供软件开发计划工具，以帮助他们创建实施计划和管理待办事项。

Web Research Server

MCP 网络研究服务器 (赋予 Claude 来自网络的实时信息) - jevy/mcp-webresearch

Files Vector Store

一个非常简单的向量存储，提供监视目录列表的功能，并自动将目录中所有的 Markdown、HTML 和文本文件索引到向量存储中，以增强上下文。

DEEP Web Research

MCP Web Research Server 通过集成 Google 搜索、捕获网页内容和屏幕截图以及跟踪研究会话，从而能够使用 Claude 进行实时网络研究。

Sequential Thinking Tools

一个改编自 MCP 序列思维服务器的系统，旨在指导问题解决中的工具使用。该服务器帮助将复杂问题分解为可管理的步骤，并为每个阶段推荐最有效的 MCP 工具。

Reasoner

一个为 Claude Desktop 设计的系统性推理 MCP 服务器，采用束搜索 (Beam Search) 和蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 来促进复杂问题解决和决策过程。

MCP Image Placeholder Server

这个服务器从不同的供应商生成占位图像 URL，支持输入验证，并能与 Claude 和 Cursor 等桌面应用程序集成。

VCD MCP Server

Okay, I understand. To help you with this, I need the following information: 1. **The Signal Name:** Please provide the exact name of the signal you're interested in (e.g., `clk`, `data_in`, `address[3:0]`, `state`). 2. **The VCD (Value Change Dump) Data:** Please provide the VCD data. Ideally, this should be a snippet containing the relevant changes for the signal you specified. If you have a very large VCD file, try to extract a portion that shows the signal changing values. **How I will process the information:** Once you provide the signal name and VCD data, I will: 1. **Parse the VCD Data:** I will analyze the VCD data to identify all timestamps where the specified signal changes its value. 2. **Extract Value Changes:** I will extract the timestamp and the new value of the signal at each change. 3. **Format the Output:** I will present the information in a clear and concise format, showing the timestamp and the corresponding value of the signal. **Example:** Let's say you provide the following: * **Signal Name:** `data_in` * **VCD Data:** ```vcd $date Date : Tue Oct 27 16:28:30 PST 2023 $end $version Version : VCD Generator Version 1.0 $end $timescale 1 ns $end $scope module top $end $var wire 1 ! data_in $end $upscope $end $enddefinitions $end #0 !0 #10 !1 #20 !0 #30 !1 #40 !0 ``` Then, I would provide the following output: ``` Signal: data_in Timestamp | Value ----------|------- 0 | 0 10 | 1 20 | 0 30 | 1 40 | 0 ``` **Important Considerations:** * **VCD Format:** I assume the VCD data is in a standard format. If it's a non-standard format, please let me know, and I'll do my best to adapt. * **Signal Definition:** The VCD data should include the signal definition (e.g., `$var wire 1 ! data_in $end`). This helps me understand the signal's type and size. * **Data Size:** While I can handle a reasonable amount of VCD data, extremely large files might exceed my processing capabilities. In such cases, try to provide a representative snippet. * **Bit Vectors:** If the signal is a bit vector (e.g., `address[3:0]`), I will display the entire vector value at each change. **Now, please provide the signal name and the VCD data.**

CEDARScript

实现 CEDARScript，一种类似 SQL 的代码操作语言。

Better Auth Server

企业级身份验证解决方案，为应用程序提供安全的凭据管理，包括加密、多协议身份验证（OAuth2、SAML、LDAP）和实时威胁检测。

Browser Use

通过 browser-use 库集成，利用自定义功能和基于代理的交互来促进浏览器自动化。

Fetch Python

一个用于获取网页内容并将其转换为各种格式的 MCP 服务器。

Modes MCP Server

Modes MCP 服务器允许对自定义操作模式进行全面的管理和控制，支持完整的 CRUD 操作、模式验证和实时配置更改，从而增强模式管理。

OpenAI WebSearch Server

一键安装和配置，通过模型上下文协议访问 OpenAI 的网络搜索功能。

Tool Builder

一个 MCP 服务器，可以根据用户请求，通过创建所需的新工具来构建自身（需要重启 Claude Desktop 才能使用新创建的工具）。

Linear

使 AI 代理能够以编程方式在 Linear 平台上管理问题、项目和团队。

Neurolora

提供用于从目录收集和记录代码的工具。

Svelte Documentation Server

启用通过 MCP 协议的向量相似度搜索和 Svelte 文档服务，支持本地缓存和多种 llms.txt 文档格式。

Linear Integration Server

允许大型语言模型（LLMs）与 Linear 的问题追踪系统集成，使其能够通过 Linear API 创建、更新、搜索和评论问题。

MCP Chrome Google Search

在 macOS 上启用通过 Chrome 进行 Google 搜索和网页内容提取，允许访问未经身份验证和经过身份验证的内容，并与 Claude 集成以实现安全和自动化的浏览任务。

MongoDB and MySQL Database Server

一个模型上下文协议服务器，它通过标准化的接口，使人工智能模型能够与 MySQL 和 MongoDB 数据库进行交互，并支持包括查询、模式管理和 CRUD 操作在内的全面数据库操作。 (Alternative, slightly more technical translation): 一个模型上下文协议服务器，旨在通过标准化的接口，赋能人工智能模型与 MySQL 和 MongoDB 数据库进行交互。该服务器支持全面的数据库操作，包括查询、模式管理以及增删改查 (CRUD) 操作。