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精选高质量 Model Context Protocol Server,让 AI Agent 连接外部工具和数据源
找到 365 个 MCP Server
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by rencosta2025
可直接获取官方来源的最新、特定版本文档与代码示例,便于准确开发与集成。
by ai.smithery
可即时发送友好问候,并了解“Hello, World”的由来,为消息增添有趣的冷知识。
by ai.smithery
可按需发送友好且个性化的问候语,并了解“Hello, World”的起源,快速补充有趣知识。
by arjunkmrm
即时查看当前时间,并按地区探索全球时区;还可浏览可用的大洲与区域列表。
by xiaobenyang-com
生成完整的 PRD、代码库与缺陷分析模板,支持按技术栈和严重级别定制输出,帮助团队高效规划、评审、分诊并统一最佳实践流程。
by arjunkmrm
按姓名生成友好的问候语,可选海盗口吻,并顺带了解“Hello, World”这句经典示例的起源。
by xiaobenyang-com
在一处完成文本转换与分析,支持大小写转换、裁剪空白、反转文本、回文检查、单词首字母大写,并即时统计词数和字符数。
by mbpfws
基于 multi-agent 架构协调复杂 AI 软件开发流程,支持分析、设计、调试与改进代码,并结合知识图谱、语义搜索和 Smithery.ai 部署。
by a-ariff
快速访问 Canvas 的课程、作业与成绩,跟踪即将截止的学习任务,并简化日常课程管理。
by ai.smithery
统一管理 CenterPoint Connect 中的物业、公司、员工、发票、材料等多类核心业务数据和相关记录信息。
by ai.smithery
将复杂问题拆解为清晰可执行的步骤,并可在过程中持续迭代、修订与调整,帮助高效推进任务。
根据任务描述生成定制化质量标准与评分指南,帮助细化目标并提升评估一致性。
by Vivek-k3
发现并比较各类模型与提供商,查看最新价格、限制、模态与能力,并按 reasoning、tool calling、context length 等特性筛选。
by badroobot
查询任意城市的当前天气,并根据提示词生成图片,帮助高效完成规划、汇报与创意制作。
by polydev-ai
可并行查询多个 AI 模型,如 GPT-4、Claude、Gemini 与 Grok,以获得更丰富的多元观点。
by ai.seltz
为 AI assistants 接入 Seltz 强大的 Web Search 能力,便于快速检索与获取信息。
by pictomancer.ai
为 AI agents 提供图像处理能力,支持 Resize、格式转换、压缩和图像 pipeline。
by fiber-ai
让你的 AI agent 搜索公司、丰富联系人信息,并挖掘邮箱与电话号码等线索。
by ai.perplexity
通过Perplexity API提供实时web search、reasoning与research能力,适合构建智能检索应用。
by ai.mino
由AI驱动的网页自动化工具,可用Agent操作网站,既能处理单页任务,也能批量执行上千页面流程。
by obris-dev
无需反复向AI解释自己;知识保存一次,即可在每次对话中复用,保持回答更连贯、更懂你。
by ai.llmse
面向 LLM Search Engine 的公共 MCP server,为模型和应用提供统一的搜索能力接入。
by zhaoganghao
Greet people by name with friendly, concise messages. Explore the origin of 'Hello, World' for fun…
by harshapalnati
RemoteAgent MCP Server is a lightweight, containerized runtime designed to bridge Model Context Protocol (MCP) with modern AI platforms. It enables developers to connect large language models (LLMs) like OpenAI, Anthropic, and local models to external tools, APIs, and data sources through a secure, persistent session layer. With built-in RBAC, session isolation, and support for JSON tool-calling, Raworc MCP Server makes it simple to run deep, multi-agent workflows across frameworks such as LangC