产品库

一键式无服务器RAG平台

SciPhi是一个开源的端到端RAG平台，使构建、部署和优化系统变得简单。它提供直观的框架和抽象，可与LangChain等解决方案相比较。通过SciPhi，您可以轻松启动和扩展最好的RAG系统，并选择各种托管和远程提供商以满足您的需求。无论是自托管还是云部署选项都可用。

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。

低代码无服务器API构建器，简化数据工作流集成。

Fleak是一个面向数据团队的低代码无服务器API构建器，它不需要基础设施，可以立即将API端点嵌入到现有的现代AI和数据技术栈中。它通过简化数据组件的集成，创建统一的API，实现无缝扩展，帮助简化工作流，专注于从数据中获取洞察，而不是管理数据操作。

轻松创建自己的 MCP 服务器，无需编码。

MCPify.ai 是一款强大的在线平台，允许用户在短时间内构建自己的 MCP 服务器，完全不需要编程知识。用户可以通过简单的界面将他们的创意转化为高效的 AI 工具，适用于 Claude、Cursor 等多个平台。该产品的最大优点是其易用性和快速部署，帮助个人和企业提高工作效率和生产力。

ChatGPT服务器负载监控解决方案

Chat GPT Server Status是一款强大的插件，可以实时跟踪ChatGPT的负载，确保服务器始终以最佳性能运行。该插件非常简单易用，即使对技术知识有限的用户也能轻松安装和使用。它提供了三种颜色（红色、橙色和绿色）来指示ChatGPT的状态，这些颜色会根据服务的工作情况实时变化。绿色表示ChatGPT正常工作，没有任何问题；橙色表示可能存在一些问题，用户需要谨慎使用；红色表示ChatGPT存在重大问题，可能无法正常工作，用户应避免使用服务直到问题解决。

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。

稳定可靠的开源Web服务器

Apache HTTP Server是一个稳定可靠的开源Web服务器，具有高度可配置性和可扩展性。它支持多种操作系统和编程语言，提供了强大的功能和性能。Apache HTTP Server被广泛用于构建和托管网站，是Web开发的首选工具。它采用了模块化的架构，可以轻松地进行功能扩展和定制。Apache HTTP Server是免费的，适用于个人和商业用途。

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。

高性能云服务器，轻松构建网站

云服务器提供高性能的网站托管服务，具备灵活的配置选项和可靠的稳定性。优势包括强大的计算能力、高速的网络连接、可扩展的存储空间和灵活的安全性配置。价格根据配置选项和使用时长而定，适合个人用户和中小型企业使用。定位为提供可靠稳定的网站托管解决方案。

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。

开源服务器代理，用于收集和报告指标

Telegraf是一个开源的服务器代理，用于收集和发送来自数据库、系统和IoT传感器的所有指标和事件。它使用Go语言编写，编译成一个单一的二进制文件，无需外部依赖，占用的内存非常小。Telegraf拥有300多个插件，由社区成员编写，覆盖了云服务、应用程序、IoT传感器等多种数据源。它支持灵活的解析和序列化，适用于多种数据格式，如JSON、CSV、Graphite，并能将数据序列化为InfluxDB行协议和Prometheus等。Telegraf还具有稳健的交付保证，包括流量回压、调度器、时钟漂移调整、全流支持等。此外，Telegraf的自定义构建器允许用户选择特定插件包含在Telegraf二进制文件中，适合在资源受限的设备上使用。

查询接口状态的服务器端应用

query-key-app 是一个用于查询接口状态的服务器端应用，它支持以 OpenAI 标准格式的 API 测活。该应用通过 GPT 辅助完成，提供简洁的查询界面，支持本地运行和 serverless 部署。主要优点包括易于部署、使用方便、能够快速检测接口状态，适合需要快速验证接口可用性的开发者。

将您的整个服务器基础架构放在您的指尖上。

XPipe是一种新型连接中心，允许您从本地计算机访问整个服务器基础架构，无需在远程系统上进行任何设置。

SvectorDB是一个从头开始构建的面向无服务器的向量数据库。专注于产品，而不是数据库。高性能，成本效益高，比其他替代方案节省多达20倍。

SvectorDB是一个面向无服务器的向量数据库，旨在最大程度地提高敏捷性并降低成本。它解决了数据库的痛点，让您能够专注于将产品从1个向量扩展到100万个向量。

开源背景工作平台，无超时限制。

Trigger.dev是一个开源的背景工作平台，允许开发者编写常规的异步代码，而平台则负责从部署到弹性扩展的所有工作。它支持无超时、实时监控和零基础设施管理。该平台特别适合需要处理长时间运行任务的开发者，提供了一个无需管理服务器的解决方案，并且可以根据需要自动扩展。

开源的RAG应用日志工具

RAG-logger是一个为检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)应用设计的开源日志工具。它是一个轻量级的、针对RAG特定日志需求的开源替代方案，专注于为RAG应用提供全面的日志记录功能，包括查询跟踪、检索结果记录、LLM交互记录以及逐步性能监控。它采用基于JSON的日志格式，支持每日日志组织、自动文件管理和元数据丰富化。RAG-logger以其开源、轻量级和专注于RAG应用的特性，为开发者提供了一个有效的工具来监控和分析RAG应用的性能。

开源无头浏览器API，云端控制浏览器舰队。

Steel是一个开源的无头浏览器API，允许用户在云端控制浏览器舰队。它支持开发者使用简单的API调用来创建即时的浏览器会话，具备自动解决CAPTCHA、代理和浏览器指纹识别等功能，以避免被标记为机器人。Steel适用于大规模的网络抓取任务和完全自动化的网络代理，使得在云端运行浏览器自动化任务变得简单。产品背景信息显示，Steel提供了80亿以上的Token抓取量和超过200,000小时的浏览器服务，平均会话启动时间少于1秒。价格方面，Steel提供了免费套餐和多种付费套餐，以满足不同规模用户的需求。

掌握RAG技术，提升AI生成内容的准确性和相关性。

Retrieval-Augmented Generation (RAG) 是一种前沿技术，通过整合外部知识源来增强生成模型的能力，提高生成内容的质量和可靠性。LangChain是一个强大的框架，专为构建和部署稳健的语言模型应用而设计。本教程系列将提供全面的、分步骤的指南，帮助您使用LangChain实现RAG，从基础RAG流程的介绍开始，逐步深入到查询转换、文档嵌入、路由机制、查询构建、索引策略、检索技术以及生成阶段，最终将所有概念整合到一个实际场景中，展示RAG的强大和灵活性。

一个集成了Django、Llamaindex和Google Drive的RAG应用框架。

Omakase RAG Orchestrator是一个旨在解决构建RAG应用时遇到的挑战的项目，它通过提供一个综合的Web应用程序和API来封装大型语言模型(LLMs)及其包装器。该项目整合了Django、Llamaindex和Google Drive，以提高应用的可用性、可扩展性和数据及用户访问管理。

企业级AI服务平台，提供大模型应用开发与部署

无问芯穹是一个面向企业级用户的AI服务平台，专注于提供大模型应用开发与部署的解决方案。它支持多种模型和芯片，提供端到端的服务体验，包括模型微调、模型服务、开发机、任务、推理服务等。无问芯穹致力于帮助开发者和企业快速构建和部署AI应用，提高开发效率，降低技术门槛。

一个为RAG（检索增强生成）AI助手设计的React组件，可快速集成到Next.js应用中。

该产品是一个React组件，专为RAG（检索增强生成）AI助手设计。它结合了Upstash Vector进行相似性搜索、Together AI作为LLM（大型语言模型）以及Vercel AI SDK用于流式响应。这种组件化设计使得开发者可以快速将RAG能力集成到Next.js应用中，极大地简化了开发流程，同时提供了高度的可定制性。其主要优点包括响应式设计、支持流式响应、持久化聊天历史以及支持暗黑/浅色模式等。该组件主要面向需要在Web应用中集成智能聊天功能的开发者，尤其是那些使用Next.js框架的团队。它通过简化集成过程，降低了开发成本，同时提供了强大的功能。

开发者友好的RAG即服务。

Ragie是一款面向开发者的RAG（Retrieval-Augmented Generation）即服务产品，它通过易于使用的API和SDK，帮助开发者快速启动并实现生成式AI应用。Ragie具备高级功能，如LLM重排、摘要索引、实体提取等，确保提供精确可靠的信息。它还支持与Google Drive、Notion等流行数据源的直接连接，并支持自动同步，保持数据最新。Ragie由Craft Ventures领导，提供简单明了的定价策略，无需设置费用或隐藏成本。

一个适合学习、使用、自主扩展的RAG系统。

Easy-RAG是一个检索增强生成(RAG)系统，它不仅适合学习者了解和掌握RAG技术，同时也便于开发者使用和进行自主扩展。该系统通过集成知识图谱提取解析工具、rerank重新排序机制以及faiss向量数据库等技术，提高了检索效率和生成质量。

基于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的智能对话系统

RAG Web UI 是一个基于 RAG 技术的智能对话系统，它结合了文档检索和大型语言模型，能够为企业和个人提供基于知识库的智能问答服务。该系统采用前后端分离架构，支持多种文档格式（如 PDF、DOCX、Markdown、Text）的智能管理，包括自动分块和向量化处理。其对话引擎支持多轮对话和引用标注，能够提供精准的知识检索和生成服务。该系统还支持高性能向量数据库（如 ChromaDB、Qdrant）的灵活切换，具有良好的扩展性和性能优化。作为一种开源项目，它为开发者提供了丰富的技术实现和应用场景，适合用于构建企业级知识管理系统或智能客服平台。

高效的混合搜索和实时分析数据库

Rockset是一个为大规模数据提供高效搜索和实时分析的数据库平台。它支持向量、文本、地理空间和JSON数据的索引，能够实现混合搜索架构，并通过流式数据摄入和高QPS工作负载来测量端到端延迟。Rockset的主要优点包括实时索引、毫秒级SQL查询、快速开发新功能、降低计算和存储成本，以及无需ETL、去规范化、管理分片、索引或集群的灵活性。

Azure AI Studio提供的语音服务

Azure AI Studio是微软Azure提供的一套人工智能服务，其中包括语音服务。这些服务可能包括语音识别、语音合成、语音翻译等功能，帮助开发者在他们的应用程序中集成语音相关的智能功能。

用于 Node.js 应用的开源 AI，速度提升最多 67 倍。

EnergeticAI 是针对无服务器环境优化的 TensorFlow.js，具有快速冷启动、小模块大小和预训练模型。它提供预训练的嵌入以用于推荐等功能。用户可以通过 npm 安装，具有商业友好的许可。EnergeticAI 最大化冷启动性能，同时最小化模块大小。

构建应用程序后端工作流、API、计划作业、云功能的低代码可视化方式-由人工智能提供支持。

BuildShip是一款低代码可视化工具，通过AI技术，快速构建应用的后端工作流、API、定时任务和云函数。它支持连接预构建节点或生成自定义节点。使用AI模型和工具可以轻松构建多模态流程。您可以将任何AI模型和工具集成到您的工作流中。BuildShip还提供模板和定制功能，支持生成HTML转PDF、Stripe定时报告等多个常用功能。它支持无服务器API部署和定时任务执行，同时具备版本控制、调试和迭代等高级开发工具。

Signway让您的LLM应用获得预签名URL功能

Signway为您的OpenAI应用提供预签名URL功能,无需服务器即可实现数据流。Signway通过预签名请求,用户可以直接从终端设备接收流式响应,无需服务器处理数据流,仅需创建预签名URL。免费版提供每秒10请求、每个请求1Mb数据传输、1个应用。付费按使用计费。

构建和部署AI模型的机器学习框架

Cerebrium是一个机器学习框架，通过几行代码轻松训练、部署和监控机器学习模型。我们在无服务器的CPU/GPU上运行所有内容，并仅根据使用量收费。您可以从Pytorch、Huggingface、Tensorflow等库部署模型。