Tiny TODO MCP
一个模型上下文协议服务器，为 AI 助手提供持久化的任务管理能力，使其能够创建、更新和跟踪超出其通常上下文限制的任务。
README
Tiny TODO MCP
一个模型上下文协议 (MCP) 服务器实现，为 AI 助手提供持久的任务管理能力。
概述
Tiny TODO MCP 是一个专门的服务器，实现了模型上下文协议 (MCP)，允许 AI 助手与持久存储进行任务交互。这使得 AI 模型能够随着时间的推移保持上下文，并创建和管理超出其通常上下文限制的任务。
特性
TODO 系统
- 创建 TODO: 存储具有标题、描述和截止日期的任务
- 更新 TODO: 将任务标记为完成或未完成
- 删除 TODO: 从系统中移除任务
- 搜索 TODO: 通过各种标准查找任务，包括完成状态和截止日期
- 任务管理: 查看即将到来和过期的任务
集成
- 遵循模型上下文协议标准
- 专为与 AI 助手轻松集成而设计
- 提供一致的错误处理和响应
使用场景
- 通过持久的任务跟踪扩展 AI 功能
- 使 AI 助手能够跟踪具有截止日期和完成状态的任务
- 支持时间感知的任务提醒（即将到来和过期的任务）
架构
Tiny Memory MCP 使用 SQLite 数据库进行持久存储，具有清晰的分层架构，将以下内容分离：
- 工具接口（MCP 协议实现）
- 服务层（业务逻辑）
- 存储库层（数据访问）
- 数据库层（存储）
通过 MCP 接口公开的每个工具都提供其功能、参数和返回值的清晰文档。
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议，是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器，它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互，而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具，可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件，并与流行的集成开发环境（IDE）集成，从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互，从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析，包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具，连接你所有喜爱的工具：Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外，还可以将任何内容（从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源）导入到 Graphlit 项目中，然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器，集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI，使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议（MCP）服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。