需求人群:
"目标受众为MCP服务器的开发者和用户,他们可以在这个平台上找到所需的服务器资源,提交自己的项目,以及与其他开发者交流。这个产品适合他们,因为它提供了一个集中的平台,使得资源的发现和管理变得更加容易。"
使用场景示例:
开发者可以在MCP Directory上找到适合自己项目的MCP服务器。
用户可以通过MCP Directory提交自己的MCP服务器项目,增加曝光。
社区成员可以通过MCP Directory快速找到感兴趣的MCP服务器进行测试和使用。
产品特色:
- 提供MCP服务器资源的目录列表。
- 支持用户提交自己的MCP服务器项目。
- 允许用户对MCP服务器进行搜索和筛选。
- 提供MCP服务器项目的详细信息页面。
- 支持社区交流,包括Telegram和Discord链接。
- 提供项目快速开始指南,方便用户克隆和部署。
- 使用Supabase作为数据库解决方案。
- 提供项目的实时预览链接。
使用教程:
1. 访问MCP Directory网站。
2. 使用搜索功能查找特定的MCP服务器资源。
3. 浏览目录列表,查看不同MCP服务器的详细信息。
4. 如果需要提交自己的MCP服务器项目,按照网站上的指南操作。
5. 通过提供的社区链接加入Telegram或Discord群组进行交流。
6. 根据'Quick Start'指南克隆项目并进行本地部署。
7. 在本地或云端部署MCP服务器,并进行配置。
8. 通过MCP Directory提供的实时预览链接查看项目效果。
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MCP服务器目录,汇集多个MCP服务器资源。
MCP Directory是一个为MCP服务器提供目录服务的网站,它允许用户发现和共享MCP服务器资源。该网站使用TypeScript开发,并且提供了一个友好的用户界面,方便用户快速找到所需的MCP服务器。它的重要性在于为MCP服务器用户提供了一个集中的平台,促进了资源共享和技术交流。
使用AI技术提供的Monorepo工具包,帮助快速构建应用程序。
MonoKit是一个AI驱动的monorepo工具包,提供了Next.js Turborepo起始套件,深度整合MCP服务器,以及适用于LLM的模板。它有助于加快应用程序的构建速度,并提供优化的代码结构,帮助AI代理更好地理解项目上下文,从而提供更准确的代码建议。
将 MCP 集成到 ChatGPT 等 AI 平台的 Chrome 扩展。
MCP SuperAssistant 是一个 Chrome 扩展,集成了模型上下文协议(MCP)工具,使用户能够直接从 AI 平台执行 MCP 工具,并将结果插入对话中。这项技术提高了基于 Web 的 AI 助手的功能,支持多种 AI 平台,为用户提供便捷的数据交互方式。
轻量级服务器,连接微信读书与 Claude Desktop。
微信读书 MCP 服务器是一个桥接微信读书数据和 Claude Desktop 的轻量级服务器,旨在实现阅读笔记与 AI 的深度交互。此产品利用 MCP 协议,无缝整合阅读数据,提供实时访问功能,极大提升用户的阅读效率与信息管理能力。
您的 MCP 服务器安全扫描器,扫描常见漏洞,确保数据和代理安全。
mccan.ai 是一款专注于 Model Context Protocol (MCP) 服务器的安全扫描工具。它能够检测 MCP 服务器中的各种安全漏洞,确保大型语言模型(LLM)与外部工具的交互。该产品致力于帮助开发者识别和修复潜在的安全风险,从而保护敏感数据和系统免受攻击。mcpscan.ai 的核心价值在于其专门针对 MCP 实施的安全扫描,提供实时监控和详细的漏洞分析,为用户的安全部署提供支持。
一份综合性的 MCP 基础 AI 工具安全检查清单。
MCP 安全检查表是由 SlowMist 团队编制和维护的,旨在帮助开发者识别和减轻 MCP 实施过程中的安全风险。随着基于 MCP 标准的 AI 工具迅速发展,安全问题愈发重要。该检查表提供了详尽的安全指导,涵盖 MCP 服务器、客户端及多种场景的安全需求,以保护用户隐私并提升整体系统的稳定性和可控性。
一个零配置工具,可自动将FastAPI端点暴露为模型上下文协议(MCP)工具
FastAPI-MCP是一个专为FastAPI设计的工具,旨在无缝集成模型上下文协议(MCP)。它允许开发者无需任何配置即可将FastAPI应用程序的API端点自动转换为MCP工具。该工具的主要优点是简化了API与MCP的集成过程,支持自动发现和转换所有FastAPI端点,保留请求和响应模型的模式,并保持与Swagger相同的文档。它还支持灵活的部署方式,可以将MCP服务器直接挂载到FastAPI应用程序中,也可以单独部署。FastAPI-MCP适用于需要快速将API集成到MCP环境中的开发团队,支持Python 3.10及以上版本,推荐使用Python 3.12。
MCP-Scan 是一个针对 MCP 服务器的安全扫描工具。
MCP-Scan 是一款专门为 MCP 服务器设计的安全扫描工具,能够检测常见的安全漏洞,如提示注入和工具中毒。它通过检查配置文件和工具描述,帮助用户确保系统的安全性,适用于各种开发者和系统管理员,是维护系统安全的重要工具。
轻松将现有代理框架中的工具、代理和调度器转换为 MCP 服务器。
automcp 是一个开源工具,旨在简化将各种现有代理框架(如 CrewAI、LangGraph 等)转换为 MCP 服务器的过程。这使得开发者可以通过标准化接口更容易地访问这些服务器。该工具支持多种代理框架的部署,并且通过易于使用的 CLI 界面进行操作。适合需要快速集成和部署 AI 代理的开发者,价格免费,适合个人和团队使用。
mcp-use 是与 MCP 工具交互的最简单方式,支持自定义代理。
mcp-use 是一个开源的 MCP 客户端库,旨在帮助开发者将任何大型语言模型(LLM)连接到 MCP 工具,构建具有工具访问能力的自定义代理,而无需使用闭源或应用程序客户端。该产品提供了简单易用的 API 和强大的功能,可以应用于多个领域。
AbletonMCP 通过 MCP 与 Claude AI 集成,实现音乐制作的智能化。
AbletonMCP 是一款将 Ableton Live 与 Claude AI 连接的插件,利用模型上下文协议(MCP),能够实现音乐制作、音轨创建及实时会话操控。此工具不仅简化了音乐创作过程,还提高了工作效率,特别适合音乐制作人和创作者,帮助他们通过 AI 技术来激发灵感和快速实现创意。该插件的价格信息未提供,但用户可以在 GitHub 上免费下载和使用。
TypeScript框架,优雅构建MCP服务器
LiteMCP是一个TypeScript框架,用于优雅地构建MCP(Model Context Protocol)服务器。它支持简单的工具、资源、提示定义,提供完整的TypeScript支持,并内置了错误处理和CLI工具,方便测试和调试。LiteMCP的出现为开发者提供了一个高效、易用的平台,用于开发和部署MCP服务器,从而推动了人工智能和机器学习模型的交互和协作。LiteMCP是开源的,遵循MIT许可证,适合希望快速构建和部署MCP服务器的开发者和企业使用。
AI聊天客户端,实现模型上下文协议(MCP)
ChatMCP是一个AI聊天客户端,它实现了模型上下文协议(MCP),允许用户使用任何大型语言模型(LLM)与MCP服务器进行交互。这个项目的主要优点在于它的灵活性和开放性,用户可以根据自己的需求选择不同的LLM模型进行聊天,并且可以通过MCP服务器市场安装不同的服务器来与不同的数据进行交互。ChatMCP提供了一个用户友好的界面,支持自动安装MCP服务器、SSE MCP传输支持、自动选择MCP服务器、聊天历史记录等功能。
Model Context Protocol的命令行检查工具
mcp-cli是一个命令行界面(CLI)检查器,用于Model Context Protocol(MCP)。它允许用户运行MCP服务器,列出工具、资源、提示,并调用工具、读取资源、读取提示。这个工具对于开发者来说非常重要,因为它简化了MCP服务器的开发和交互过程,使得开发者可以更高效地管理和调试MCP服务器。mcp-cli是用JavaScript编写的,并且完全开源,可以在GitHub上找到其源代码。
全球MCP服务器集合平台
MCP Servers是一个集合了全球各种MCP服务器的平台,提供了查询和汇总聊天消息、使用Brave搜索API进行网络和本地搜索、操作Git仓库、AI图像生成、从Sentry.io获取和分析问题等多种功能。这些服务器支持开发者和企业在不同领域中实现自动化和智能化,提高效率和创新能力。MCP Servers平台以其丰富的功能和广泛的应用场景,成为编程领域中的重要工具。
聊天消息查询和总结工具
mcp-server-chatsum是一个用于查询和总结聊天消息的MCP服务器。它通过提供接口来查询聊天消息,并基于查询提示对聊天消息进行总结。这个工具的重要性在于能够帮助用户更有效地管理和回顾他们的聊天历史,尤其是在信息量大的情况下。产品背景信息显示,它是由开发者idoubi创建,并在GitHub上开源。产品定位为免费工具,主要面向开发者和技术爱好者。
开源本地RAG,集成ChatGPT和MCP能力
Minima是一个开源的、完全本地化的RAG(Retrieval-Augmented Generation)模型,具备与ChatGPT和MCP(Model Context Protocol)集成的能力。它支持三种模式:完全本地安装、通过ChatGPT查询本地文档以及使用Anthropic Claude查询本地文件。Minima的主要优点包括本地化处理数据,保护隐私,以及能够利用强大的语言模型来增强检索和生成任务。产品背景信息显示,Minima支持多种文件格式,并允许用户自定义配置以适应不同的使用场景。Minima是免费开源的,定位于需要本地化AI解决方案的开发者和企业。
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