MCP Servers Directory

将 HTTP 的 GET、POST、HEAD 请求操作结果整理为带类型的 JSON 输出，方便程序化调用与解析。

✎ 把零散的 HTTP GET、POST、HEAD 响应统一整理成带类型 JSON，特别适合脚本化调用和稳定解析，省去手写转换的麻烦

Pare Test ג€” Auto-detects test framework (pytest, jest, vitest, mocha), returns typed JSON.

✎ 省去手动适配 pytest、jest 等测试框架的麻烦，能自动识别并统一输出类型化 JSON，多技术栈项目做测试集成更顺手。

将 Rust cargo 的 build、test、clippy、fmt、doc 等操作结果整理为带类型的 JSON 输出。

✎ 做 Rust 自动化开发时，pare-cargo 可把 build、test、clippy 等结果统一整理成带类型 JSON，让日志解析更稳，集成 CI 更省心。

将 Rust cargo 的 build、test、clippy 等操作结果输出为结构化、带类型的 JSON。

✎ 把 Rust 的 build、test、clippy 输出直接变成结构化强类型 JSON，做 CI、IDE 集成和自动化分析时，比啃日志省心得多。

将 ruff、mypy、pip、uv、black、pytest 的输出整理为带类型的 JSON，便于程序解析与自动化处理。

✎ 把 ruff、mypy、black、pytest 等输出统一整理成带类型 JSON，特别适合 CI 与自动化流程稳定解析 Python 工具链结果。

将 Docker 的 ps、images、logs、build、compose 等操作结果整理为带类型的 JSON 输出。

✎ 把 Docker 常用命令结果统一整理成带类型 JSON，省去手写解析和正则折腾，做自动化调试、日志处理与工具链集成更顺手。

将 ESLint 与 format-check 的检查结果输出为结构化、带类型的 JSON diagnostics。

✎ 把 ESLint 和格式校验结果统一转成带类型的 JSON diagnostics，接入编辑器、CI 或自动修复流程会省心很多。

Auto-detects test framework (pytest, jest, vitest) and returns structured results.

✎ 帮你自动识别 pytest、jest、vitest，统一输出结构化测试结果，省去手动适配流程，调试联动更顺手。

通过 MCP 实现 Microsoft Word 实时编辑，支持 tracked changes、undo、comments 等 40+ 工具。

Augments MCP Server，为 Claude Code 提供全面的框架文档查询与参考支持。

✎ 让 Claude Code 直接查框架文档和参考资料，省去来回搜索，多技术栈开发时尤其省心。

为 Claude Code 提供全面框架文档的 Augments MCP Server，帮助 AI 获取准确开发上下文。

✎ 为 Claude Code 补齐权威框架文档上下文，减少 AI 写代码时的误解和幻觉，胜在覆盖全面、接入顺手。

用于 Schema 转换与基于 Schema 的代码生成的 MCP 服务器，适合数据模型迁移与多语言开发。

✎ Avrotize把 Schema 转换和代码生成整合进同一套 MCP 流程，做数据模型迁移和多语言开发时能省下不少重复劳动。

提供多种猴类数据、活动轨迹与位置服务的 MCP server，适用于查询不同猴种信息。

✎ 把猴类数据查询、活动轨迹和位置服务统一接入 MCP，做物种检索或研究类应用时省去大量数据整合工作。

可模拟 HTTP、GraphQL、gRPC、WebSocket、MQTT、SSE 与 SOAP API，并内置 16 个 AI 工具。

把 Reddit 的混乱信息转成结构化洞察，并附带完整引用，适合开展可追溯的 Reddit 研究的 MCP 服务器

✎ 面对 Reddit 海量又混乱的讨论，它能快速提炼结构化结论并保留完整引用，特别适合需要可追溯证据的研究工作

面向代码的 Graph-Native 智能层，帮助以图结构方式理解、组织并分析代码关系。

✎ 用图结构把分散的代码关系串起来，帮你更快看懂复杂项目与依赖脉络；Graph-Native 智能层让跨文件分析和重构决策都更有把握。

自动生成美观的 Excalidraw 架构图，支持自动布局与组件样式统一。

✎ 想快速产出清晰好看的系统架构图，Excalidraw Architect 能自动生成 Excalidraw 图并统一布局与组件样式，省下大量手工整理时间。

Dynatrace 的 Model Context Protocol Server，可通过 MCP 访问 Dynatrace 中的日志、事件与指标数据。

✎ 想让AI直接用上Dynatrace里的日志、事件和指标，Dynatrace-mcp用MCP把监控数据接入模型上下文，排障分析更快更顺手。

通过集成式 MCP server 管理 JFrog 仓库、追踪 builds 与发布生命周期，使用强大的 AQL 查询搜索 artifacts，并有效监控 runtime clusters。

✎ 把 JFrog 仓库管理、构建发布追踪和集群监控串成一条线，配合集成式 MCP Server 与 AQL 查询，制品治理效率明显更高。

集成 agent-browser、SearXNG、Tavily、DuckDuckGo、Bing 等的 Web 搜索、crawl、scrape 与 extract 工具。

✎ 把 Web 搜索、爬取和信息提取整合进一套 MCP 工具链，聚合 SearXNG、Tavily、DuckDuckGo、Bing 等多源结果，给 Agent 找资料更省心。

基于 Nano Banana 的 AI 图像生成 MCP server，支持智能增强 prompt，帮助产出更优图片效果。

✎ 想把图像生成接入 MCP 工作流时，mcp-image 能直接提供基于 Nano Banana 的出图能力，还会智能增强 prompt，让成片效果更稳更好。

一个简单的工具，可对网页执行 fetch 请求，适合抓取页面内容或获取远程资源响应。

✎ 做网页抓取或获取远程资源响应时，它能直接执行 fetch 请求，轻量直接，特别适合快速验证与自动化采集。

Notion 工作区是团队协作环境，可组织工作、管理项目与知识内容，帮助成员统一规划并协同推进任务。

✎ 把项目管理、知识沉淀和团队协作放进同一套Notion工作区里，能减少信息分散，让规划与推进更顺手。

支持与 Slack 工作区交互，并可通过 Resources 订阅 Slack 事件，便于构建消息与通知自动化流程。

✎ 把Slack消息交互和基于Resources的事件订阅整合起来，帮你更省心地搭建通知与流程自动化，做实时响应尤其顺手。