发现优秀的 MCP 服务器

RT-Prompt-MCP

A Model Context Protocol server that provides specialized prompt suggestions for backend development, frontend development, and general tasks to help LLMs generate better content.

Infomate MCP

Fetches and provides curated tech news, trending topics, hot GitHub projects, and industry updates from infomate.club/vas3k. Enables users to stay updated with the latest developments in technology and programming through natural language queries.

Simple_dart_mcp_server

以下是一个用 Dart 编写的非常简单的模型上下文协议服务器实现： ```dart import 'dart:io'; import 'dart:convert'; void main() async { final server = await ServerSocket.bind('localhost', 4040); print('服务器已启动，监听端口 ${server.port}'); server.listen((client) { handleClient(client); }); } void handleClient(Socket client) { print('客户端连接：${client.remoteAddress.address}:${client.remotePort}'); client.listen( (List<int> data) { final message = utf8.decode(data); print('收到消息：$message'); try { // 尝试解析 JSON final request = jsonDecode(message); // 模拟处理请求并生成响应 final response = processRequest(request); // 将响应编码为 JSON 并发送回客户端 final responseJson = jsonEncode(response); client.write(responseJson); print('发送响应：$responseJson'); } catch (e) { print('错误：无法解析 JSON 或处理请求：$e'); client.write('{"error": "Invalid request"}'); } }, onError: (error) { print('客户端错误：$error'); client.close(); }, onDone: () { print('客户端断开连接'); client.close(); }, ); } // 模拟处理请求的函数 Map<String, dynamic> processRequest(dynamic request) { // 在这里实现你的模型上下文逻辑 // 例如，根据请求中的参数执行某些操作并返回结果 // 示例：如果请求包含 "query" 字段，则返回一个包含 "response" 字段的响应 if (request is Map && request.containsKey('query')) { final query = request['query']; return {'response': '您查询的是：$query'}; } else { return {'error': '无效的请求格式'}; } } ``` **代码解释:** 1. **`import 'dart:io';` 和 `import 'dart:convert';`**: 导入必要的库，`dart:io` 用于网络操作，`dart:convert` 用于 JSON 编码和解码。 2. **`main()` 函数**: - 使用 `ServerSocket.bind()` 绑定服务器到 `localhost` 的 `4040` 端口。你可以根据需要更改端口。 - 使用 `server.listen()` 监听客户端连接。 - 对于每个连接的客户端，调用 `handleClient()` 函数来处理。 3. **`handleClient()` 函数**: - 打印客户端的连接信息。 - 使用 `client.listen()` 监听客户端发送的数据。 - **数据处理**: - 使用 `utf8.decode()` 将接收到的字节数据解码为字符串。 - 使用 `jsonDecode()` 尝试将字符串解析为 JSON 对象。 - 调用 `processRequest()` 函数来模拟处理请求并生成响应。 - 使用 `jsonEncode()` 将响应编码为 JSON 字符串。 - 使用 `client.write()` 将 JSON 字符串发送回客户端。 - **错误处理**: - 使用 `onError` 回调函数处理客户端错误。 - 使用 `onDone` 回调函数处理客户端断开连接。 4. **`processRequest()` 函数**: - 这是一个模拟函数，用于处理客户端的请求。 - 你需要根据你的模型上下文协议的实际需求来实现这个函数。 - 示例代码检查请求是否包含 "query" 字段，如果包含，则返回一个包含 "response" 字段的响应。 - 如果请求格式无效，则返回一个包含 "error" 字段的响应。 **如何运行:** 1. 将代码保存为 `server.dart` 文件。 2. 在终端中运行 `dart server.dart`。 **如何测试:** 你可以使用 `telnet` 或 `curl` 等工具来测试服务器。 **使用 `telnet`:** 1. 打开终端并运行 `telnet localhost 4040`。 2. 输入以下 JSON 字符串并按 Enter 键： ```json {"query": "你好"} ``` 3. 你应该会收到服务器的响应： ```json {"response": "您查询的是：你好"} ``` **使用 `curl`:** 1. 打开终端并运行以下命令： ```bash curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"query": "你好"}' http://localhost:4040 ``` 2. 你应该会收到服务器的响应： ```json {"response": "您查询的是：你好"} ``` **重要说明:** * 这是一个非常简单的示例，仅用于演示模型上下文协议服务器的基本概念。 * 你需要根据你的实际需求来实现 `processRequest()` 函数，并添加必要的错误处理和安全性措施。 * 实际的模型上下文协议可能需要更复杂的协议和数据格式。 * 考虑使用更健壮的库，例如 `shelf` 或 `aqueduct`，来构建更复杂的服务器应用程序。 **中文总结:** 这段代码创建了一个简单的 Dart 服务器，监听 4040 端口。当客户端连接时，服务器接收客户端发送的 JSON 消息，然后调用 `processRequest()` 函数来处理请求并生成响应。最后，服务器将响应编码为 JSON 字符串并发送回客户端。 `processRequest()` 函数是一个占位符，你需要根据你的模型上下文协议的实际需求来实现它。 你可以使用 `telnet` 或 `curl` 等工具来测试服务器。 请记住，这只是一个简单的示例，你需要根据你的实际需求进行修改和扩展。

ACP Commerce MCP Server

Enables AI agents to perform e-commerce operations through a standardized interface implementing the x402 and Agentic Commerce Protocol (ACP). Supports merchant sessions, product search, and payment orchestration with production-ready security features.

ARC Config MCP Server

Enables natural language management of GitHub Actions Runner Controller (ARC) in Kubernetes clusters. Supports automated installation, scaling, monitoring, and troubleshooting of GitHub Actions runners through conversational AI commands.

Remote MCP Server on Cloudflare

A deployable Model Context Protocol server that runs on Cloudflare Workers without requiring authentication, allowing users to create custom AI tools and connect them to clients like Claude Desktop and Cloudflare AI Playground.

Giphy API MCP Server

An auto-generated Multi-Agent Conversation Protocol (MCP) Server that enables interaction with Giphy's API through natural language, allowing users to search, retrieve, and work with GIF content programmatically.

Claude Code MCP Enhanced

An enhanced Model Context Protocol (MCP) server that allows running Claude Code in one-shot mode with permissions bypassed automatically, featuring advanced task

MCP Server Gemini

A Model Context Protocol server that enables Claude Desktop and other MCP-compatible clients to leverage Google's Gemini AI models with features like thinking models, Google Search grounding, JSON mode, and vision support.

SAP Hybris C4C MCP Server by CData

This read-only MCP Server allows you to connect to SAP Hybris C4C data from Claude Desktop through CData JDBC Drivers. Free (beta) read/write servers available at https://www.cdata.com/solutions/mcp

MCP Server Setup Guide

GitHub API 集成的 MCP 服务器

Azure Database for PostgreSQL MCP Server (Preview)

Azure Database for PostgreSQL 托管控制平面服务器 (Azure Database for PostgreSQL Tuōguǎn Kòngzhì Píngmiàn Fúwùqì)

Hello Service MCP Server

A unified HTTP/HTTPS service that exposes Model Context Protocol (MCP) functionality over HTTP endpoints, allowing clients to list available tools and call them through a standardized API.

MCP Server for MySQL based on NodeJS

镜子 (jìng zi)

Humanitarian Negotiation MCP Server

Enables humanitarian negotiators to analyze complex situations using proven methodologies like Island of Agreement, Iceberg analysis, and stakeholder mapping. Provides structured frameworks for establishing common ground, understanding deeper motivations, and developing strategic engagement plans in high-stakes humanitarian contexts.

MCP Server template for better AI Coding

这个模板为在 Python 中构建模型上下文协议 (MCP) 服务器提供了一个简化的基础。它的设计旨在使 AI 辅助的 MCP 工具的开发更容易、更高效。

Telnyx MCP Server

Enables interaction with Telnyx's telephony, messaging, and AI assistant APIs to manage phone numbers, send messages, make calls, and create AI assistants. Includes webhook support for real-time event handling and comprehensive tools for voice, SMS, cloud storage, and embeddings.

GitHub MCP Server

GitHub 官方 MCP 服务器

Teams MCP

A Model Context Protocol server that provides AI assistants with access to Microsoft Teams, enabling interaction with teams, channels, chats, and organizational data through Microsoft Graph APIs.

HDW MCP Server

镜子 (jìng zi)

Mcp Server Wrapper Bitbucket

这是一个 MCP 桥接器，用于现有的 TypeScript Bitbucket MCP 服务器，在 Python UV 基础上构建 API 层，本质上是让 UV 充当代理/桥梁。

MCP Server Boilerplate

A starter template for building MCP (Model Context Protocol) servers that integrate with Claude, Cursor, or other MCP-compatible AI assistants. Provides a clean foundation with TypeScript support, example tool implementation, and installation scripts for quick customization.

Polygon MCP Server

用于与 Polygon 网络交互的 Polygon 区块链 MCP 服务器

MCP Server for FTP Access

镜子 (jìng zi)

webdev-mcp

An MCP server providing web development tools such as screen capturing capabilities that let AI agents take and work with screenshots of the user's screen.

Code Reference Optimizer MCP Server

Extracts minimal, relevant code context from multiple programming languages while analyzing diffs and optimizing imports to reduce token usage for AI assistants. Supports TypeScript/JavaScript, Python, Go, and Rust with token-aware caching.

Shopify MCP Server

镜子 (jìng zi)

fzf MCP Server

Enables fuzzy file searching, list filtering, and content searching using fzf's blazing-fast fuzzy matching algorithm. Self-contained with automatic fzf binary installation and cross-platform support.

Stock Ticker MCP Server

Provides real-time and historical stock market data through the Alpha Vantage API. Enables users to get current stock prices and retrieve historical stock data for any major stock symbol via natural language queries.