Serveurs MCP Développement — Page 140

Créer et lire des indicateurs de fonctionnalités, examiner des expériences, générer des types d'indicateurs, rechercher dans la documentation et interagir avec la plateforme de gestion d'indicateurs et d'expérimentation de GrowthBook.

Rechercher des tableaux de bord, enquêter sur des incidents et interroger des sources de données dans votre instance Grafana.

Exécutez Python dans un bac à sable de code.

Exécutez du code dans des environnements sécurisés hébergés par E2B

Serveur MCP avancé de vision par ordinateur et de détection d'objets propulsé par Dino-X, permettant aux agents IA d'analyser des images, de détecter des objets, d'identifier des points clés et d'effectuer des tâches de compréhension visuelle.

Un MCP d'observabilité du code permettant une analyse dynamique du code basée sur les données OTEL/APM pour assister les revues de code, l'identification et la correction de problèmes, la mise en évidence de code risqué, etc.

Gérer et utiliser le contenu du site web au sein de la plateforme CMS DevHub.

Serveur MCP distant sans authentification fournissant du contexte et des réponses de codebase basés sur l'IA.

Permettez à vos agents de génération de code de créer et d'exécuter des tests de bout en bout sans configuration sur les nouvelles modifications de code dans des navigateurs distants via la plateforme de test Debugg AI.

Naviguez vos ressources OpenTelemetry, enquêtez sur les incidents et interrogez les métriques, les logs et les traces sur Dash0.

Améliorez la sécurité de votre cycle de développement grâce à l'analyse SAST, SCA, des secrets et IaC avec Cycode.

Permettre aux agents IA de corriger les échecs de tests Playwright signalés à Currents.

Serveur MCP officiel de Context7 qui intègre une documentation de bibliothèque à jour et spécifique à une version, ainsi que des exemples de code, dans les invites de codage IA.

Interrogez et analysez vos logs Opik, traces, prompts et toutes autres données de télémétrie de vos LLMs en langage naturel.

Permettre aux agents IA de corriger les échecs de build depuis CircleCI.

Prédisez tout avec les agents de prévision et de prédiction Chronulus AI.

Un serveur Model Context Protocol pour générer des graphiques visuels avec AntV.

Gérer les pipelines et les builds de Buildkite.

Serveur MCP officiel pour la plateforme de développement alimentée par l'IA Buildable. Permet aux assistants IA de gérer des tâches, suivre l'avancement, obtenir le contexte du projet et collaborer avec des humains sur des projets logiciels.

Gérez les fonctionnalités, administrez les données de l'entreprise et contrôlez l'accès aux fonctionnalités à l'aide de Bucket.

Apportez toute la puissance de la plateforme de test BrowserStack à vos outils d'IA, rendant les tests plus rapides et plus faciles pour chaque développeur et testeur de votre équipe.

Générer des images avec Amazon Nova Canvas à l'aide de prompts textuels et de guidage des couleurs.

Permettre aux agents IA d'interagir avec l'API Atla pour une évaluation LLMJ de pointe.

Le serveur APIMatic MCP est utilisé pour valider les spécifications OpenAPI via APIMatic. Il traite les fichiers OpenAPI et renvoie des résumés de validation en exploitant l’API d’APIMatic.

Générateur d'animations SVG alimenté par l'IA qui transforme des fichiers statiques en composants SVG animés via la plateforme Allyson

Outils MCP ALAPI, appelez des centaines d'interfaces API via MCP

Créez des composants d'interface utilisateur soignés, inspirés des meilleurs ingénieurs en design de 21st.dev.

Serveur de référence / test avec invites, ressources et outils

DevRev connecte le support client et le développement produit via un graphe de connaissances d'entreprise. Son serveur MCP distant permet aux assistants de rechercher dans les connaissances de l'espace de travail et d'interroger ou de mettre à jour les problèmes, tickets, améliorations, clients et relations produit.

Hugging Face connecte les assistants au Hub Hugging Face et à des milliers d’applications Gradio. Son connecteur intègre le contexte des modèles, des ensembles de données, des Spaces et des applications dans les flux de travail d’IA pour la découverte, l’expérimentation et la recherche en apprentissage automatique.