发现优秀的 MCP 服务器

Encoding DevOps MCP Server

一个由人工智能驱动的助手，可以将 Claude 连接到视频编码工作流程，将晦涩难懂的错误翻译成通俗易懂的英语，并为解决编码作业问题提供可操作的解决方案。

Chain of Draft (CoD) MCP Server

实现了草稿链式推理方法，在解决任务时生成极简的中间推理输出，在保持准确性的同时显著减少了token使用量。

mcp-youtube-sheets

提供搜索 YouTube 视频并将结果自动保存到 Google 表格的功能。

Python Jira MCP Server

一个服务器实现，允许 AI 模型通过模型上下文协议与 Jira 交互，从而实现诸如 JQL 搜索和检索问题详情之类的任务。

GitHub Projects MCP Server

使用户能够通过自然语言与 GitHub 的 Projects v2 API 交互，以进行敏捷项目管理，支持仓库详情、问题跟踪和项目看板管理操作。

Remote-MCP Server

启用与模型上下文协议服务的类型安全、双向通信，从而可以通过 HTTP 集中管理模型上下文。

unichat-ts-mcp-server

使用 MCP 协议，通过工具或预定义的提示，向 OpenAI、MistralAI、Anthropic、xAI 或 Google AI 发送请求。 需要供应商 API 密钥。 通过参数支持 STDIO 和 SSE 传输机制。

Metal MCP Server

通过使用自然语言查询，实现与 Metal 框架的交互，并提供文档搜索和代码生成功能。

Deepseek MCP Server

一个模型控制协议（Model Control Protocol）服务器的实现，它允许 Claude Desktop 使用运行在 Docker 中的 Deepseek 模型，从而实现 Claude Desktop 和 Deepseek 语言模型之间的无缝集成。

Vercel MCP

一个 MCP 服务器，提供与 Vercel API 交互的工具，从而能够通过自然语言管理部署、DNS 记录、域名、项目和环境变量。

ClickUp MCP Server

通过标准化协议，实现AI与ClickUp任务的集成，支持资源管理、任务操作、工作区组织以及AI驱动的任务推荐。

Linear MCP Server

通过 MCP 接口实现与 Linear 资源的交互，提供问题管理和资源检索功能，并支持速率限制和错误处理。

emqx-mcp-server

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器实现，提供与 EMQX MQTT broker 的交互。

Rust Docs MCP Server

一个 MCP 服务器，提供 AI 工具，并能访问来自 docs.rs 的 Rust 文档，从而可以搜索 crate、文档、类型信息、特性标志、版本信息和源代码。

Resource Hub Server

一个连接到资源中心的 MCP 服务器，允许跨不同 MCP 环境集中配置和管理工具和资源。

Phabricator MCP Server

一个用于与 Phabricator API 交互的模型上下文协议 (MCP) 服务器实现。 该服务器允许 LLM 通过标准化的接口与 Phabricator 进行交互。

MCP-SLOP Adapter

一个代理服务器，可以将模型上下文协议（MCP）消息转换为简单语言开放协议（SLOP）消息，从而允许像 Claude Desktop 这样的 MCP 客户端与兼容 SLOP 的服务器进行交互。

Shannon Thinking MCP Server

一个工具，它实现了克劳德·香农的问题解决方法，以帮助将复杂问题分解为结构化的步骤，包括问题定义、约束条件、建模、验证和实施。

MCP Flux Studio

一个服务器，将 Flux 的高级图像生成和处理功能集成到 AI 编码助手中，从而在 Cursor 和 Windsurf 等 IDE 中实现无缝的文本到图像和图像控制工作流程。

GitLab Kanban MCP Server

一个模型上下文协议服务器，可以通过列出、创建、更新和删除任务以及添加评论的工具来管理 GitLab 看板。 (Or, a slightly more formal/technical translation:) 一个模型上下文协议服务器，它允许通过以下工具管理 GitLab 看板：任务列表、创建、更新、删除以及添加评论。

GitHub MCP Server

一个模型上下文协议服务器，使人工智能模型能够与 GitHub 的 API 交互，从而允许通过自然语言命令创建和管理带有描述、主题和网站 URL 的存储库。 Or, a slightly more formal translation: 一个模型上下文协议服务器，旨在使人工智能模型能够与 GitHub API 进行交互，从而允许通过自然语言指令创建和管理代码仓库，并设置其描述、主题标签和网站 URL。

MCP-RAG Server

使用模型上下文协议 (MCP) 将 RAG 应用程序连接到 open-webui，从而通过服务器发送事件 (SSE) 实现服务器到客户端的通信，以便在远程环境中进行上下文检索和工具使用。

MCP-summarization-functions

通过简洁、可扩展的架构提供智能摘要功能。主要用于解决 AI 代理在大代码库中遇到的问题，因为大型文件会占用大量上下文窗口。

NumPy Calculator

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，它使用 NumPy 提供数学计算和运算，使用户能够直接通过 Claude 执行数值计算，例如矩阵运算、统计分析和多项式拟合。

Jira MCP Server

通过模型上下文协议，实现与 Jira 的自然语言交互，从而管理项目、问题、任务和工作流程，允许用户通过 Claude Desktop 委派项目管理任务。

MCP Orchestrator Server

一个用于任务编排和协调的服务器，它能够促进具有依赖关系的任务管理、多实例协作以及持久化的任务跟踪。

WebGL-MCP Server

一个模型上下文协议服务器，提供分析和优化 WebGL 游戏的一系列工具，包括性能洞察、内存使用分析以及特定于模板的优化建议。

Monday.com MCP Server

一个 MCP 服务器，它能够与 Monday.com API 交互，用于管理看板、工作区和项目。它支持单个和批量操作，并提供全面的错误处理。 (Alternatively, a slightly more formal translation:) 一个 MCP 服务器，旨在与 Monday.com API 进行交互，以实现对看板、工作区和项目的管理。该服务器支持单个及批量操作，并具备完善的错误处理机制。

Bloomy MCP

一个模型上下文协议服务器，用于将 AI 助手连接到 Bloom Growth 的 GraphQL API，使它们能够查询数据并对 Bloom Growth 平台执行操作。

Model Control Protocol Server (MCP)

使用 Cloudflare Workers 能够为 Cursor Agent 创建和部署基于 API 的 MCP 工具，从而简化自定义功能的开发和集成。