发现优秀的 MCP 服务器

notion-export-mcp-server

一个 MCP 服务器，它访问 Notion 的非官方 API 来导出页面。

🐢 Lazy Terminal

懒人专属的基于LLM的智能终端 :P

MCP Hello World 👋

好的，这是将这段文字翻译成中文： **一个使用 .NET 启动 ModelContextProtocol (MCP) 的示例项目。包括设置说明和一个使用 MCP Inspector 的基础 "Hello World" 应用程序。** 更详细的翻译，可以根据上下文进行调整，例如： * **更偏重技术细节：** .NET 中使用 ModelContextProtocol (MCP) 的入门示例项目。包含配置指南和一个使用 MCP Inspector 的基础 "Hello World" 应用。 * **更偏重易用性：** .NET MCP 入门示例项目：附带设置教程和使用 MCP Inspector 的 "Hello World" 示例。 总的来说，以上第一个翻译已经足够准确和简洁。

PassportMCP

构建 MCP 服务器，为任何网站提供自动浏览器身份验证同步

腾讯云HAI MCP服务器

腾讯云 HAI 模型上下文协议 (MCP) 服务器

Model Context Protocol (MCP) Tools

使用 GitHub MCP 服务器创建的测试仓库。

GitHub Model Context Protocol (MCP) Test Repository

用于测试 GitHub MCP (机器可读协议) 服务器功能的仓库

MCP Eagle Server

Eagle 应用的 MCP 服务器

repo-template

一个模型上下文协议（MCP）服务器，它与 Adobe Photoshop 的 Python API 接口。使大型语言模型（LLM）能够执行图像编辑操作、自动化工作流程，并通过结构化的命令和上下文感知的交互来管理 Photoshop 任务。

Books Mcp Server

这是一个用于查询书籍的 MCP 服务器，它可以应用于常见的 MCP 客户端，例如 Cherry Studio。

three-js-mcp

用于控制 ThreeJs 源代码的 MCP 服务器，仅包含基本功能。

MCP Server Example

GitBook 的 MCP 服务器

mcp-spine

用于为游戏生成 Spine 2D 动画的 MCP 服务器，并且它工作成功了。

mcp-servers-jos

JOS 的 MCP 服务器，从 MCP 模板开始

mcpterm

一个 MCP 工具服务器，提供有状态的、兼容 TUI 的终端会话。

Chrome Extension Bridge MCP

一个 Chrome 扩展桥梁，允许您连接到 MCP 服务器以使用全局 window 对象。

Tailscale MCP Server

一个实验性的 Tailscale MCP 服务器

Unreal Engine MCP Server for Claude Desktop

用于 Claude Desktop 的虚幻引擎 MCP 服务器（早期 Alpha 预览版）

MCP-server

MCP 服务器 (MCP fúwùqì)

mcp-test

好的，以下是一些关于将 MCP (Minecraft Protocol) 服务器与 LLM (大型语言模型) 应用集成的教程方向，以及一些相关的资源和思路： **核心概念：** * **MCP (Minecraft Protocol):** Minecraft 客户端和服务器之间通信的协议。你需要理解如何解析和生成 MCP 数据包，才能与 Minecraft 服务器进行交互。 * **LLM (Large Language Model):** 大型语言模型，例如 GPT-3、LLaMA、文心一言等。你需要使用 LLM 来理解用户的自然语言指令，并将其转化为 Minecraft 服务器可以理解的命令。 * **中间件/桥梁:** 你需要一个中间件或桥梁来连接 MCP 服务器和 LLM 应用。这个中间件负责： * 接收来自 Minecraft 服务器的数据 (例如，玩家聊天信息)。 * 将数据传递给 LLM 进行处理。 * 接收来自 LLM 的指令。 * 将指令转化为 MCP 数据包，发送给 Minecraft 服务器。 **教程方向和思路：** 1. **基础：MCP 协议理解和数据包解析** * **目标:** 学习如何读取和写入 Minecraft 服务器的数据包。 * **内容:** * MCP 协议的结构和数据类型。 * 使用 Python (例如，`mcstatus`, `nbt`) 或 Java (例如，`netty`) 等编程语言解析和生成 MCP 数据包。 * 监听 Minecraft 服务器的特定事件 (例如，聊天消息、玩家加入/离开)。 * **资源:** * **Wiki.vg:** Minecraft 协议的官方文档：[https://wiki.vg/Protocol](https://wiki.vg/Protocol) * **Python `mcstatus` 库:** 用于查询 Minecraft 服务器状态的 Python 库，可以作为学习 MCP 协议的起点：[https://pypi.org/project/mcstatus/](https://pypi.org/project/mcstatus/) * **Python `nbt` 库:** 用于读取和写入 Minecraft 的 NBT 数据格式，例如玩家数据和世界数据：[https://pypi.org/project/nbt/](https://pypi.org/project/nbt/) * **Netty:** 一个流行的 Java 网络框架，常用于 Minecraft 服务器开发和协议处理。 2. **LLM 集成：自然语言指令处理** * **目标:** 使用 LLM 将自然语言指令转化为 Minecraft 命令。 * **内容:** * 选择一个合适的 LLM (例如，GPT-3, LLaMA, 文心一言)。 * 设计一个 prompt 工程方案，让 LLM 能够理解 Minecraft 相关的指令。 * 使用 LLM 的 API (例如，OpenAI API) 将用户指令发送给 LLM。 * 解析 LLM 的输出，提取 Minecraft 命令。 * **示例 Prompt:** ``` 你是一个 Minecraft 助手。你的任务是将用户的自然语言指令转化为 Minecraft 命令。 用户指令: "帮我挖一个 10x10 的坑。" Minecraft 命令: "/fill ~ ~ ~ ~10 ~ ~10 air replace stone" 用户指令: "在我的位置放一个红色的羊毛方块。" Minecraft 命令: "/setblock ~ ~ ~ minecraft:red_wool" 用户指令: "{用户指令}" Minecraft 命令: ``` * **资源:** * **OpenAI API 文档:** [https://platform.openai.com/docs/api-reference](https://platform.openai.com/docs/api-reference) * **LLaMA 文档:** (取决于你选择的 LLaMA 版本和部署方式) * **文心一言 API 文档:** (取决于你选择的文心一言版本和部署方式) * **Prompt Engineering 指南:** 搜索 "prompt engineering guide" 可以找到很多关于如何设计有效 prompt 的资源。 3. **中间件开发：连接 MCP 和 LLM** * **目标:** 创建一个中间件，负责 MCP 数据包的接收和发送，以及与 LLM 的通信。 * **内容:** * 使用 Python, Java, 或 Node.js 等编程语言开发中间件。 * 中间件需要监听 Minecraft 服务器的聊天消息。 * 将聊天消息发送给 LLM 进行处理。 * 接收 LLM 返回的 Minecraft 命令。 * 将 Minecraft 命令转化为 MCP 数据包，发送给 Minecraft 服务器。 * 处理错误和异常情况。 * **架构示例:** ``` [Minecraft Client] <--> [Minecraft Server] <--> [中间件] <--> [LLM API] ``` * **技术选型:** * **Python:** 易于使用，有很多相关的库 (例如，`mcstatus`, `requests`)。 * **Java:** 性能更好，适合处理高并发的场景。 * **Node.js:** 适合构建实时应用。 4. **进阶：更复杂的功能和优化** * **目标:** 实现更复杂的功能，例如： * 根据玩家的位置和状态，生成更智能的指令。 * 使用 LLM 生成 Minecraft 的故事或对话。 * 优化性能，减少延迟。 * **内容:** * 使用 Minecraft 的 API (例如，Bukkit API, Spigot API) 获取更多关于玩家和世界的信息。 * 使用 LLM 进行文本生成和对话。 * 使用缓存和异步处理来提高性能。 * 添加错误处理和日志记录。 **示例代码 (Python):** 这是一个非常简化的示例，展示了如何监听 Minecraft 服务器的聊天消息，并将消息发送给 LLM。 ```python import mcstatus import requests import json # Minecraft 服务器信息 SERVER_ADDRESS = "your_server_address" SERVER_PORT = 25565 # OpenAI API 密钥 OPENAI_API_KEY = "your_openai_api_key" def get_chat_messages(): """ 监听 Minecraft 服务器的聊天消息。 (需要使用 Minecraft 服务器插件或修改服务器代码来实现) """ # 这是一个占位符，你需要根据你的服务器设置来实现 # 例如，你可以使用 RCON 或 WebSocket 来获取聊天消息 # 这里假设你已经获取到了聊天消息列表 chat_messages = ["Player1: Hello!", "Player2: Can you help me build a house?"] return chat_messages def generate_minecraft_command(user_message): """ 使用 OpenAI API 将用户消息转化为 Minecraft 命令。 """ url = "https://api.openai.com/v1/completions" headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {OPENAI_API_KEY}" } prompt = f""" 你是一个 Minecraft 助手。你的任务是将用户的自然语言指令转化为 Minecraft 命令。 用户指令: "帮我挖一个 10x10 的坑。" Minecraft 命令: "/fill ~ ~ ~ ~10 ~ ~10 air replace stone" 用户指令: "在我的位置放一个红色的羊毛方块。" Minecraft 命令: "/setblock ~ ~ ~ minecraft:red_wool" 用户指令: "{user_message}" Minecraft 命令: """ data = { "model": "text-davinci-003", # 选择合适的模型 "prompt": prompt, "max_tokens": 100, "n": 1, "stop": None, "temperature": 0.5, } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) response_json = response.json() if "choices" in response_json: return response_json["choices"][0]["text"].strip() else: print(f"Error: {response_json}") return None def send_minecraft_command(command): """ 将 Minecraft 命令发送给服务器。 (需要使用 Minecraft 服务器插件或修改服务器代码来实现) """ # 这是一个占位符，你需要根据你的服务器设置来实现 # 例如，你可以使用 RCON 或 WebSocket 来发送命令 print(f"Sending command: {command}") if __name__ == "__main__": while True: chat_messages = get_chat_messages() for message in chat_messages: print(f"Received message: {message}") minecraft_command = generate_minecraft_command(message) if minecraft_command: print(f"Generated command: {minecraft_command}") send_minecraft_command(minecraft_command) # 暂停一段时间，避免过度请求 import time time.sleep(5) ``` **重要提示:** * **安全性:** 在生产环境中，务必注意安全性。不要将 API 密钥硬编码到代码中。使用环境变量或配置文件来存储敏感信息。 * **服务器插件/修改:** 你需要使用 Minecraft 服务器插件 (例如，Bukkit, Spigot, Paper) 或修改服务器代码，才能监听聊天消息和发送命令。 * **错误处理:** 添加完善的错误处理机制，以应对各种异常情况。 * **速率限制:** 注意 LLM API 的速率限制，避免过度请求。 **总结:** 将 MCP 服务器与 LLM 应用集成是一个复杂但有趣的项目。你需要理解 MCP 协议，掌握 LLM 的使用方法，并开发一个可靠的中间件。希望这些教程方向和资源能够帮助你入门。 祝你成功！ --- **中文翻译：** 好的，以下是一些关于将 MCP (Minecraft 协议) 服务器与 LLM (大型语言模型) 应用集成的教程方向，以及一些相关的资源和思路： **核心概念：** * **MCP (Minecraft Protocol):** Minecraft 客户端和服务器之间通信的协议。你需要理解如何解析和生成 MCP 数据包，才能与 Minecraft 服务器进行交互。 * **LLM (Large Language Model):** 大型语言模型，例如 GPT-3、LLaMA、文心一言等。你需要使用 LLM 来理解用户的自然语言指令，并将其转化为 Minecraft 服务器可以理解的命令。 * **中间件/桥梁:** 你需要一个中间件或桥梁来连接 MCP 服务器和 LLM 应用。这个中间件负责： * 接收来自 Minecraft 服务器的数据 (例如，玩家聊天信息)。 * 将数据传递给 LLM 进行处理。 * 接收来自 LLM 的指令。 * 将指令转化为 MCP 数据包，发送给 Minecraft 服务器。 **教程方向和思路：** 1. **基础：MCP 协议理解和数据包解析** * **目标:** 学习如何读取和写入 Minecraft 服务器的数据包。 * **内容:** * MCP 协议的结构和数据类型。 * 使用 Python (例如，`mcstatus`, `nbt`) 或 Java (例如，`netty`) 等编程语言解析和生成 MCP 数据包。 * 监听 Minecraft 服务器的特定事件 (例如，聊天消息、玩家加入/离开)。 * **资源:** * **Wiki.vg:** Minecraft 协议的官方文档：[https://wiki.vg/Protocol](https://wiki.vg/Protocol) * **Python `mcstatus` 库:** 用于查询 Minecraft 服务器状态的 Python 库，可以作为学习 MCP 协议的起点：[https://pypi.org/project/mcstatus/](https://pypi.org/project/mcstatus/) * **Python `nbt` 库:** 用于读取和写入 Minecraft 的 NBT 数据格式，例如玩家数据和世界数据：[https://pypi.org/project/nbt/](https://pypi.org/project/nbt/) * **Netty:** 一个流行的 Java 网络框架，常用于 Minecraft 服务器开发和协议处理。 2. **LLM 集成：自然语言指令处理** * **目标:** 使用 LLM 将自然语言指令转化为 Minecraft 命令。 * **内容:** * 选择一个合适的 LLM (例如，GPT-3, LLaMA, 文心一言)。 * 设计一个 prompt 工程方案，让 LLM 能够理解 Minecraft 相关的指令。 * 使用 LLM 的 API (例如，OpenAI API) 将用户指令发送给 LLM。 * 解析 LLM 的输出，提取 Minecraft 命令。 * **示例 Prompt:** ``` 你是一个 Minecraft 助手。你的任务是将用户的自然语言指令转化为 Minecraft 命令。 用户指令: "帮我挖一个 10x10 的坑。" Minecraft 命令: "/fill ~ ~ ~ ~10 ~ ~10 air replace stone" 用户指令: "在我的位置放一个红色的羊毛方块。" Minecraft 命令: "/setblock ~ ~ ~ minecraft:red_wool" 用户指令: "{用户指令}" Minecraft 命令: ``` * **资源:** * **OpenAI API 文档:** [https://platform.openai.com/docs/api-reference](https://platform.openai.com/docs/api-reference) * **LLaMA 文档:** (取决于你选择的 LLaMA 版本和部署方式) * **文心一言 API 文档:** (取决于你选择的文心一言版本和部署方式) * **Prompt Engineering 指南:** 搜索 "prompt engineering guide" 可以找到很多关于如何设计有效 prompt 的资源。 3. **中间件开发：连接 MCP 和 LLM** * **目标:** 创建一个中间件，负责 MCP 数据包的接收和发送，以及与 LLM 的通信。 * **内容:** * 使用 Python, Java, 或 Node.js 等编程语言开发中间件。 * 中间件需要监听 Minecraft 服务器的聊天消息。 * 将聊天消息发送给 LLM 进行处理。 * 接收 LLM 返回的 Minecraft 命令。 * 将 Minecraft 命令转化为 MCP 数据包，发送给 Minecraft 服务器。 * 处理错误和异常情况。 * **架构示例:** ``` [Minecraft Client] <--> [Minecraft Server] <--> [中间件] <--> [LLM API] ``` * **技术选型:** * **Python:** 易于使用，有很多相关的库 (例如，`mcstatus`, `requests`)。 * **Java:** 性能更好，适合处理高并发的场景。 * **Node.js:** 适合构建实时应用。 4. **进阶：更复杂的功能和优化** * **目标:** 实现更复杂的功能，例如： * 根据玩家的位置和状态，生成更智能的指令。 * 使用 LLM 生成 Minecraft 的故事或对话。 * 优化性能，减少延迟。 * **内容:** * 使用 Minecraft 的 API (例如，Bukkit API, Spigot API) 获取更多关于玩家和世界的信息。 * 使用 LLM 进行文本生成和对话。 * 使用缓存和异步处理来提高性能。 * 添加错误处理和日志记录。 **示例代码 (Python):** 这是一个非常简化的示例，展示了如何监听 Minecraft 服务器的聊天消息，并将消息发送给 LLM。 ```python import mcstatus import requests import json # Minecraft 服务器信息 SERVER_ADDRESS = "你的服务器地址" SERVER_PORT = 25565 # OpenAI API 密钥 OPENAI_API_KEY = "你的 OpenAI API 密钥" def get_chat_messages(): """ 监听 Minecraft 服务器的聊天消息。 (需要使用 Minecraft 服务器插件或修改服务器代码来实现) """ # 这是一个占位符，你需要根据你的服务器设置来实现 # 例如，你可以使用 RCON 或 WebSocket 来获取聊天消息 # 这里假设你已经获取到了聊天消息列表 chat_messages = ["Player1: Hello!", "Player2: Can you help me build a house?"] return chat_messages def generate_minecraft_command(user_message): """ 使用 OpenAI API 将用户消息转化为 Minecraft 命令。 """ url = "https://api.openai.com/v1/completions" headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {OPENAI_API_KEY}" } prompt = f""" 你是一个 Minecraft 助手。你的任务是将用户的自然语言指令转化为 Minecraft 命令。 用户指令: "帮我挖一个 10x10 的坑。" Minecraft 命令: "/fill ~ ~ ~ ~10 ~ ~10 air replace stone" 用户指令: "在我的位置放一个红色的羊毛方块。" Minecraft 命令: "/setblock ~ ~ ~ minecraft:red_wool" 用户指令: "{user_message}" Minecraft 命令: """ data = { "model": "text-davinci-003", # 选择合适的模型 "prompt": prompt, "max_tokens": 100, "n": 1, "stop": None, "temperature": 0.5, } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) response_json = response.json() if "choices" in response_json: return response_json["choices"][0]["text"].strip() else: print(f"Error: {response_json}") return None def send_minecraft_command(command): """ 将 Minecraft 命令发送给服务器。 (需要使用 Minecraft 服务器插件或修改服务器代码来实现) """ # 这是一个占位符，你需要根据你的服务器设置来实现 # 例如，你可以使用 RCON 或 WebSocket 来发送命令 print(f"Sending command: {command}") if __name__ == "__main__": while True: chat_messages = get_chat_messages() for message in chat_messages: print(f"Received message: {message}") minecraft_command = generate_minecraft_command(message) if minecraft_command: print(f"Generated command: {minecraft_command}") send_minecraft_command(minecraft_command) # 暂停一段时间，避免过度请求 import time time.sleep(5) ``` **重要提示:** * **安全性:** 在生产环境中，务必注意安全性。不要将 API 密钥硬编码到代码中。使用环境变量或配置文件来存储敏感信息。 * **服务器插件/修改:** 你需要使用 Minecraft 服务器插件 (例如，Bukkit, Spigot, Paper) 或修改服务器代码，才能监听聊天消息和发送命令。 * **错误处理:** 添加完善的错误处理机制，以应对各种异常情况。 * **速率限制:** 注意 LLM API 的速率限制，避免过度请求。 **总结:** 将 MCP 服务器与 LLM 应用集成是一个复杂但有趣的项目。你需要理解 MCP 协议，掌握 LLM 的使用方法，并开发一个可靠的中间件。希望这些教程方向和资源能够帮助你入门。 祝你成功！

Automated-Webflow

将 MCP 服务器连接到 Webflow 项目