发现优秀的 MCP 服务器

MCP Goose Subagents Server

An MCP server that enables AI clients to delegate tasks to autonomous developer teams using Goose CLI subagents, supporting parallel and sequential execution across specialized roles like backend developers, frontend developers, and security auditors.

HireScript MCP Server

Generates inclusive, bias-free job descriptions by leveraging Claude AI to detect and mitigate gendered, ageist, or ability-biased language. It provides structured feedback through inclusivity scoring and specific alternative suggestions for exclusionary phrases.

Remote MCP Server

A Cloudflare Workers-based server that implements the Model Context Protocol (MCP), allowing AI assistants like Claude to access custom tools without authentication.

OpenEHR MCP Server

Enables LLMs to interact with OpenEHR electronic health record systems by retrieving clinical archetypes, generating AQL queries from natural language, and executing queries against on-premise EHR databases. Supports OpenEHR Clinical Knowledge Manager integration and custom IIS-hosted EHR APIs for comprehensive medical data access.

mcp-ytTranscript

好的，以下是一个简单的 MCP（最小可行产品）服务器，它使用 URL 和所需语言返回 YouTube 视频的转录： ```python from flask import Flask, request, jsonify from youtube_transcript_api import YouTubeTranscriptApi app = Flask(__name__) @app.route('/transcribe', methods=['GET']) def transcribe_youtube_video(): """ 从 YouTube 视频获取转录。 请求参数： url (str): YouTube 视频的 URL。 language (str, optional): 所需的转录语言代码（例如，'en' 代表英语，'zh-CN' 代表简体中文）。默认为 'en'。 返回： JSON: 包含转录文本的 JSON 对象。如果出现错误，则返回错误消息。 """ try: url = request.args.get('url') language = request.args.get('language', 'en') # 默认为英语 if not url: return jsonify({'error': '必须提供 YouTube 视频 URL。'}), 400 # 从 URL 中提取视频 ID video_id = url.split("watch?v=")[1] if "&" in video_id: video_id = video_id.split("&")[0] # 获取转录 transcript = YouTubeTranscriptApi.get_transcript(video_id, languages=[language]) # 将转录转换为文本 text = '\n'.join([entry['text'] for entry in transcript]) return jsonify({'transcript': text}) except Exception as e: return jsonify({'error': str(e)}), 500 if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` **代码解释:** 1. **导入必要的库:** * `flask`: 用于创建 Web 服务器。 * `youtube_transcript_api`: 用于从 YouTube 获取转录。 2. **创建 Flask 应用:** * `app = Flask(__name__)` 创建一个 Flask 应用实例。 3. **定义路由 `/transcribe`:** * `@app.route('/transcribe', methods=['GET'])` 定义一个 GET 请求的路由，当用户访问 `/transcribe` 时，会执行 `transcribe_youtube_video` 函数。 4. **`transcribe_youtube_video` 函数:** * **获取请求参数:** * `url = request.args.get('url')` 从请求参数中获取 YouTube 视频的 URL。 * `language = request.args.get('language', 'en')` 从请求参数中获取所需的语言代码，如果没有提供，则默认为英语 ('en')。 * **验证 URL:** * `if not url:` 检查是否提供了 URL，如果没有，则返回一个错误消息。 * **提取视频 ID:** * 从 URL 中提取 YouTube 视频的 ID。 这段代码假设 URL 格式为 `https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID`。 * **获取转录:** * `transcript = YouTubeTranscriptApi.get_transcript(video_id, languages=[language])` 使用 `youtube_transcript_api` 获取指定语言的转录。 * **将转录转换为文本:** * `text = '\n'.join([entry['text'] for entry in transcript])` 将转录条目连接成一个字符串，每个条目之间用换行符分隔。 * **返回 JSON 响应:** * `return jsonify({'transcript': text})` 将转录文本作为 JSON 对象返回。 * **错误处理:** * `try...except` 块用于捕获可能发生的异常，例如无法找到转录或网络错误。如果发生错误，则返回一个包含错误消息的 JSON 对象。 5. **运行应用:** * `if __name__ == '__main__':` 确保只有在直接运行脚本时才执行以下代码。 * `app.run(debug=True)` 启动 Flask 开发服务器，`debug=True` 启用调试模式，方便开发。 **如何使用:** 1. **安装依赖:** ```bash pip install flask youtube-transcript-api ``` 2. **运行脚本:** ```bash python your_script_name.py ``` 3. **发送请求:** 使用浏览器或 `curl` 等工具发送 GET 请求到 `/transcribe` 路由，并提供 `url` 和 `language` 参数。 例如： ```bash curl "http://127.0.0.1:5000/transcribe?url=https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ&language=zh-CN" ``` 将 `https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ` 替换为实际的 YouTube 视频 URL，并将 `zh-CN` 替换为所需的语言代码。 **重要注意事项:** * **错误处理:** 这个 MCP 包含基本的错误处理，但你应该根据你的需求添加更详细的错误处理。 * **API 限制:** YouTube Transcript API 可能有速率限制。 如果你的应用需要处理大量的请求，你可能需要考虑使用 API 密钥或实现缓存机制。 * **转录可用性:** 并非所有 YouTube 视频都有自动生成的转录，并且并非所有转录都提供所有语言版本。 你的代码应该能够处理这些情况。 * **安全性:** 在生产环境中，你应该使用更安全的 Web 服务器，例如 Gunicorn 或 uWSGI，并配置 HTTPS。 * **URL 解析:** URL 解析代码比较简单，可能无法处理所有可能的 YouTube URL 格式。 你可以使用更健壮的 URL 解析库，例如 `urllib.parse`。 **中文翻译:** 好的，这是一个简单的最小可行产品 (MVP) 服务器，它使用 URL 和所需的语言返回 YouTube 视频的字幕： ```python from flask import Flask, request, jsonify from youtube_transcript_api import YouTubeTranscriptApi app = Flask(__name__) @app.route('/transcribe', methods=['GET']) def transcribe_youtube_video(): """ 从 YouTube 视频获取字幕。 请求参数： url (str): YouTube 视频的 URL。 language (str, optional): 所需的字幕语言代码（例如，'en' 代表英语，'zh-CN' 代表简体中文）。默认为 'en'。 返回： JSON: 包含字幕文本的 JSON 对象。如果出现错误，则返回错误消息。 """ try: url = request.args.get('url') language = request.args.get('language', 'en') # 默认为英语 if not url: return jsonify({'error': '必须提供 YouTube 视频 URL。'}), 400 # 从 URL 中提取视频 ID video_id = url.split("watch?v=")[1] if "&" in video_id: video_id = video_id.split("&")[0] # 获取字幕 transcript = YouTubeTranscriptApi.get_transcript(video_id, languages=[language]) # 将字幕转换为文本 text = '\n'.join([entry['text'] for entry in transcript]) return jsonify({'transcript': text}) except Exception as e: return jsonify({'error': str(e)}), 500 if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` **代码解释:** 1. **导入必要的库:** * `flask`: 用于创建 Web 服务器。 * `youtube_transcript_api`: 用于从 YouTube 获取字幕。 2. **创建 Flask 应用:** * `app = Flask(__name__)` 创建一个 Flask 应用实例。 3. **定义路由 `/transcribe`:** * `@app.route('/transcribe', methods=['GET'])` 定义一个 GET 请求的路由，当用户访问 `/transcribe` 时，会执行 `transcribe_youtube_video` 函数。 4. **`transcribe_youtube_video` 函数:** * **获取请求参数:** * `url = request.args.get('url')` 从请求参数中获取 YouTube 视频的 URL。 * `language = request.args.get('language', 'en')` 从请求参数中获取所需的语言代码，如果没有提供，则默认为英语 ('en')。 * **验证 URL:** * `if not url:` 检查是否提供了 URL，如果没有，则返回一个错误消息。 * **提取视频 ID:** * 从 URL 中提取 YouTube 视频的 ID。 这段代码假设 URL 格式为 `https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID`。 * **获取字幕:** * `transcript = YouTubeTranscriptApi.get_transcript(video_id, languages=[language])` 使用 `youtube_transcript_api` 获取指定语言的字幕。 * **将字幕转换为文本:** * `text = '\n'.join([entry['text'] for entry in transcript])` 将字幕条目连接成一个字符串，每个条目之间用换行符分隔。 * **返回 JSON 响应:** * `return jsonify({'transcript': text})` 将字幕文本作为 JSON 对象返回。 * **错误处理:** * `try...except` 块用于捕获可能发生的异常，例如无法找到字幕或网络错误。如果发生错误，则返回一个包含错误消息的 JSON 对象。 5. **运行应用:** * `if __name__ == '__main__':` 确保只有在直接运行脚本时才执行以下代码。 * `app.run(debug=True)` 启动 Flask 开发服务器，`debug=True` 启用调试模式，方便开发。 **如何使用:** 1. **安装依赖:** ```bash pip install flask youtube-transcript-api ``` 2. **运行脚本:** ```bash python your_script_name.py ``` 3. **发送请求:** 使用浏览器或 `curl` 等工具发送 GET 请求到 `/transcribe` 路由，并提供 `url` 和 `language` 参数。 例如： ```bash curl "http://127.0.0.1:5000/transcribe?url=https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ&language=zh-CN" ``` 将 `https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ` 替换为实际的 YouTube 视频 URL，并将 `zh-CN` 替换为所需的语言代码。 **重要注意事项:** * **错误处理:** 这个 MVP 包含基本的错误处理，但你应该根据你的需求添加更详细的错误处理。 * **API 限制:** YouTube Transcript API 可能有速率限制。 如果你的应用需要处理大量的请求，你可能需要考虑使用 API 密钥或实现缓存机制。 * **字幕可用性:** 并非所有 YouTube 视频都有自动生成的字幕，并且并非所有字幕都提供所有语言版本。 你的代码应该能够处理这些情况。 * **安全性:** 在生产环境中，你应该使用更安全的 Web 服务器，例如 Gunicorn 或 uWSGI，并配置 HTTPS。 * **URL 解析:** URL 解析代码比较简单，可能无法处理所有可能的 YouTube URL 格式。 你可以使用更健壮的 URL 解析库，例如 `urllib.parse`。 This code provides a basic, functional server. Remember to handle potential errors and limitations as mentioned above for a more robust application. Good luck!

WhatsApp Web MCP

一个桥梁，使用模型上下文协议将 WhatsApp 网页版连接到 AI 模型，从而使 Claude 和其他 AI 系统能够通过标准化的界面与 WhatsApp 进行交互。

A2A Registry

Provides a unified registry for discovering and managing agents that implement the A2A (Agent-to-Agent) protocol, enabling registration, querying, and CRUD operations on agent metadata through both REST API and MCP tools.

Image Generation Worker Template

Okay, here's a translation of "Template to easily make an MCP server on Cloudflare" into Chinese, along with a few options depending on the nuance you want to convey: **Option 1 (Most Literal & General):** * **模板，用于在 Cloudflare 上轻松创建 MCP 服务器** * (Mó bǎn, yòng yú zài Cloudflare shàng qīngsōng chuàngjiàn MCP fúwùqì) * This is a direct translation. "模板" (mó bǎn) means "template," "用于" (yòng yú) means "used for," "在 Cloudflare 上" (zài Cloudflare shàng) means "on Cloudflare," "轻松创建" (qīngsōng chuàngjiàn) means "easily create," and "MCP 服务器" (MCP fúwùqì) means "MCP server." **Option 2 (Slightly More Natural & Emphasizing Ease):** * **在 Cloudflare 上快速搭建 MCP 服务器的模板** * (Zài Cloudflare shàng kuàisù dājiàn MCP fúwùqì de mó bǎn) * This version uses "快速搭建" (kuàisù dājiàn), which means "quickly set up" or "quickly build," which might sound more appealing than just "easily create." The "的" (de) connects the phrase to the template. **Option 3 (Focusing on Simplified Setup):** * **简化在 Cloudflare 上设置 MCP 服务器的模板** * (Jiǎnhuà zài Cloudflare shàng shèzhì MCP fúwùqì de mó bǎn) * This option uses "简化设置" (jiǎnhuà shèzhì), meaning "simplified setup." It emphasizes that the template makes the setup process easier. **Which option is best depends on the specific context:** * If you want a very straightforward and literal translation, use **Option 1**. * If you want to emphasize the speed and ease of setup, use **Option 2**. * If you want to highlight the simplified nature of the setup process, use **Option 3**. **Important Considerations:** * **"MCP"**: It's assumed that "MCP" is an acronym that doesn't need translation. If "MCP" has a standard Chinese translation in the context you're using it, you should use that instead of just writing "MCP." For example, if it stands for "Minecraft Protocol," you might translate it as "我的世界协议" (Wǒ de shìjiè xiéyì). *However, without knowing what MCP stands for, I've left it as "MCP" in the translations.* * **Target Audience:** Consider your target audience. If they are very technical, a more literal translation might be fine. If they are less technical, a more descriptive and user-friendly translation might be better. Choose the option that best fits your needs!

Zava Insurance MCP Server

Enables management of insurance claims, inspections, and contractors through interactive UI widgets and data tools. Users can view claim dashboards, update statuses, and query service provider information using natural language.

Datadog MCP Server

Enables interaction with Datadog's monitoring platform to search logs, search trace spans, and perform trace span aggregation for analysis.

Xcode Diagnostics MCP Plugin

连接到 Xcode 的构建系统，以提取、解析和显示 Swift 项目中的错误和警告，帮助 AI 助手快速识别代码问题，而无需手动搜索构建日志。

Ebay MCP Server

一个模型上下文协议服务器，允许你使用自然语言提示从 Ebay.com 获取拍卖信息，例如“帮我找 10 个蝙蝠侠漫画的拍卖”。

AI Video Generator MCP Server

一个模型上下文协议服务器，可以使用 AI 模型（Luma Ray2 Flash 和 Kling v1.6 Pro）从文本提示和/或图像生成视频，并具有可配置的参数，例如宽高比、分辨率和持续时间。

Algorand MCP Server

Enables interaction with the Algorand blockchain network including account management, payments, asset creation and transfers, along with general utility tools. Provides secure mnemonic encryption and supports both testnet and mainnet environments.

React Native Godot Documentation MCP Server

Enables intelligent access to React Native Godot documentation, examples, API references, and troubleshooting guides through searchable tools optimized for LLM workflows.

NotionMCP

Enables AI assistants to search, read, summarize, and analyze sentiment of Notion pages and databases, turning your Notion workspace into an intelligent, queryable knowledge system.

Telephony MCP Server

Enables LLM applications to make voice calls and send SMS messages through the Vonage API, allowing AI assistants to perform real-world telephony operations with support for speech recognition and customizable voice parameters.

MarkItDown MCP Server

镜子 (jìng zi)

Model Context Protocol (MCP) Server

MCP 服务器 + Llama3 + Xterm.js

Universal Menu

Provides an interactive decision menu that surfaces contextual choices on every assistant turn, allowing users to navigate available actions through a React widget interface.

MCP Sumo Logic Server

与 Sumo Logic 的 API 集成，以实现可配置查询和时间范围的日志搜索，支持错误处理，并通过 Docker 实现轻松部署。

Terrakube MCP Server

一个模型上下文协议服务器，它能够通过自然语言管理 Terrakube 基础设施，处理工作区管理、变量、模块和组织操作。

PCILeech MCP Server

Enables AI assistants to perform DMA-based memory operations through PCILeech hardware using natural language commands, supporting memory reading, writing, and multi-format visualization for debugging and security research.

Datomic MCP Server

Datomic MCP 服务器，以便你的 AI 模型可以查询你的数据库（使用 Modex MCP 库）。

GoHighLevel MCP Server

Enables AI assistants to interact with GoHighLevel's complete API including contacts, opportunities, calendars, workflows, communications, and business management tools. Supports both Bearer token and OAuth2 authentication with automatic token management.

SQLite MCP Server

Provides comprehensive SQLite database interaction for AI agents, including data manipulation, schema inspection, and automated query logging. It features a unique context preservation pattern that uses a dedicated meta-table to help autonomous agents maintain self-documenting database architectures.

MCP Background Task Server

A Model Context Protocol server that enables running and managing long-running background tasks (like development servers, builds) from within Claude Desktop or other MCP-compatible clients.

iMail-mcp

Retrieve Mail from icloud

baidu-ai-search

I can't directly access the internet or use specific search engines like Baidu. I am a large language model, not a web browser. However, I can help you formulate a search query that you can then use on Baidu. Tell me: * **What are you trying to find?** Be as specific as possible. For example, instead of "AI," try "the latest advancements in AI for medical diagnosis." * **What kind of information are you looking for?** Are you looking for news articles, research papers, tutorials, product reviews, or something else? * **Do you have any keywords you want to include?** Once you give me this information, I can help you create a good search query in English, and then I can translate it into Chinese for you to use on Baidu. For example, if you wanted to find information about "the latest advancements in AI for medical diagnosis," I could translate that into Chinese as: **人工智能在医疗诊断方面的最新进展 (Rén gōng zhì néng zài yī liáo zhěn duàn fāng miàn de zuì xīn jìn zhǎn)** Then you can copy and paste that into Baidu. Let me know what you're looking for!