全部 MCP 伺服器 — 第 295 頁

在 Cloudflare Workers 上部署一個遠端、無需驗證的 MCP 伺服器，用於搜尋獎勵航班。

非官方伺服器，用於存取開放目標平台數據，以進行基因-藥物-疾病關聯研究。

透過模型上下文協定載入並驗證 LAML（基於 YAML 的標記語言）文件。

使用 CSV 和 Excel 檔案中的資料更新多種資料庫（PostgreSQL、MySQL、MongoDB、SQLite）。

使用 Todoist API 管理您的任務與專案。

使用 AvaloniaUI 建置跨平台應用程式的工具、資源與指南。

一個為Claude AI設計的自動化記憶管理系統，具備多供應商LLM整合功能與持久化記憶資料庫。

透過 MCP 相容工具整合 Laravel Forge API，以管理伺服器與部署。

透過 Cursor 或 Claude 桌面端的 AI 對話互動，在 Flomo 中建立筆記。

一個用於與 ThingsPanel IoT 平台互動的 MCP 伺服器。

透過安全殼層介面，使用AI助手執行終端機指令。

從arXiv和OpenAlex收集科學論文，提供即時存取元數據和全文的功能。

使用 Genji API 搜尋與分析日本古典文學，具備進階正規化功能。

使用 Azure Cognitive Search 對結構化與非結構化資料提供全文與語意搜尋。

透過互動且結構化的方式，促進軟體開發規劃。

一個支援模型上下文協定（MCP）的 GraphQL 伺服器，可讓大型語言模型（LLM）透過結構描述內省與查詢執行來與 GraphQL API 互動。

使用FEN符號驗證並視覺化西洋棋局面。

一個用於存取 YAPI 介面詳細資訊的 MCP 伺服器，透過環境變數進行設定。

一個透過MTProto API與Telegram互動的伺服器，需要API憑證。

一個用於 Dixa API 的伺服器，可管理對話與標籤。

一個互動式沙盒，用於在隔離的 Docker 容器中安全執行 Python 程式碼並安裝套件。

可在 Cloudflare Workers 上部署的遠端 MCP 伺服器，無需驗證。

使用非官方API與LinkedIn互動，需以電子郵件和密碼進行驗證。

使用 tshark 賦予 LLM 即時網路流量分析能力。需安裝 Wireshark 的 tshark。

專為網頁抓取、爬蟲及瀏覽器自動化設計的AI驅動工具。

使用LLM整合Adobe Express，以簡化創意任務與工作流程。

與 Goodday 專案管理平台整合，透過其 API 管理專案、任務和使用者。

將 Claude Desktop 連接到 Tableau Server，實現以自然語言與 Tableau 資料互動並進行管理操作。

一個用於與 MongoDB 資料庫及 MongoDB Atlas 互動的伺服器。

一個用於 Arduino CLI 的 MCP 伺服器，提供管理草稿碼、開發板、函式庫與檔案的工具。