MCP

n8n-MCP是一个 模型上下文协议（MCP） 服务器，为 AI 助手提供对 n8n 节点文档、属性和操作的全面访问。几分钟内即可部署，让 Claude 及其他 AI 助手深入了解 n8n 的 545 个 工作流自动化节点。

Metorial 的目标不是替代 MCP，而是让 MCP 真正可用、可运维、可扩展。它将协议的潜力转化为开发者可落地的工程能力。

谷歌正式发布 Data Commons MCP服务器，为 AI 开发者提供一种标准化方式，直接调用其整合的全球公共数据集。该服务器降低大语言模型（LLM）因缺乏事实依据而产生“幻觉”的风险，同时加速数据驱动型 AI 应用的开发。

chrome-devtools-mcp 让你的编码代理（如 Gemini、Claude、Cursor 或 Copilot）控制并检查实时 Chrome 浏览器。它充当 Model-Context-Protocol (MCP) 服务器，让你的 AI 编码助手访问 Chrome DevTools 的全部功能，用于可靠的自动化、深入调试和性能分析。

Disco是一个使用MCP管理 AI 集成的集中式平台，通过 MCP 服务器将新工具连接到 AI 智能体。集成不应该复杂。这个中心简化了您浏览、连接和共享 AI 集成的过程。

Rube 是一个MCP服务器，它将您的 AI 工具连接到 500 多个应用，如 Gmail、Slack、GitHub 和 Notion。只需在您的 AI 客户端中安装它，一次认证您的应用，然后开始要求您的 AI 执行真实操作，如“发送一封电子邮件”或“创建任务”。

ContextForge MCP Gateway 是一个功能丰富的网关、代理和 MCP 注册表，它联合 MCP 和 REST 服务——将发现、认证、速率限制、可观测性、虚拟服务器、多传输协议以及可选的 Admin UI 统一到一个干净的端点，用于您的 AI 客户端。

xiaohongshu-mcp 这款基于 MCP 协议的第三方工具实现，允许 AI 模型通过标准化接口与小红书进行交互，实现登录、内容发布、信息获取等操作。

UltraRAG 2.0 （UR-2.0）是首个基于 Model Context Protocol (MCP) 架构设计的 RAG 框架。这一设计让科研人员只需编写 YAML 文件，就可以直接声明串行、循环、条件分支等复杂逻辑，从而以极低的代码量快速实现多阶段推理系统。

Blender MCP VXAI 不只是一个插件，它代表了一种新的创作方式：从“手动操作”到“意图表达”。你不再需要精通 Blender 的每一个菜单和快捷键，只需要清楚你想做什么。AI 会帮你完成中间的技术实现，而你可以专注于创意本身。

Pixelle MCP是一款全模态融合智能体框架，基于 MCP 协议的 AIGC 方案，0代码将 ComfyUI 工作流无缝转化为 MCP Tool，让 LLM 与 ComfyUI 强强联合。

MCPEval是基于模型上下文协议（MCP）的LLM深度评估框架，此项目提供了一个使用模型上下文协议评估大型语言模型的框架。它能够自动化端到端的任务生成，并在多个维度上对大语言模型代理进行深入评估。

mcp2mqtt 是一个将物联网设备接入AI大模型的项目，它通过 Model Context Protocol (MCP) 和 MQTT 协议将物理世界与 AI 大模型无缝连接。

MCP-B 是一种新的实现方式，它将模型上下文协议直接运行在浏览器中，使得AI助手无需复杂配置即可访问网页功能和数据。MCP-B 的核心思想是：把MCP服务器直接嵌入浏览器页面中 ，借助浏览器已有的认证机制，让AI助手像用户一样访问Web应用。

Recraft MCP 服务器是一个集成了图像生成与编辑能力的中间件服务。它将 Recraft 提供的图像生成 API 与 MCP 协议结合，允许开发者通过支持 MCP 的客户端工具，直接调用图像生成与处理功能，而无需切换平台或手动操作。

12306 MCP Server​​ 是一个基于 ​​Model Context Protocol (MCP)​​ 的高性能火车票查询后端系统。它通过标准化接口提供官方 12306 的实时数据服务，包括余票查询、车站信息、列车经停站、中转换乘方案等核心功能。

n8n-MCP是一个模型上下文协议（MCP）服务器，为 AI 助手提供对 n8n 节点文档、属性和操作的全面访问。几分钟内即可部署，让 Claude 和其他 AI 助手深入了解 n8n 的 525 多个工作流自动化节点。

MCP Toolbox for Databases 是一个符合 模型上下文协议（MCP） 的数据库服务端实现。它封装了数据库连接、认证、查询执行等底层逻辑，让 AI 智能体可以像调用本地函数一样安全地访问数据库。

微软面向初学者的模型上下文协议（MCP）课程，通过 C#、Java、JavaScript、Python 和 TypeScript 的实战代码示例学习 MCP。

DXT 不仅简化了本地 MCP 服务器的分发和集成流程，也为开发者提供了一个统一的标准格式。无论是本地服务开发者还是终端应用开发者，都可以通过 DXT 快速实现 MCP 功能的部署与使用。

Office-PowerPoint-MCP-Server是一个用于通过 python-pptx 进行 PowerPoint 操作的 MCP（模型上下文协议）服务器。该服务器提供通过 MCP 协议创建、编辑和操作 PowerPoint 演示文稿的工具。

MCP Server Chart 是一个专为 AI 工作流设计的轻量级图表生成工具，结合了 MCP 协议的灵活性与 AntV 的强大可视化能力。无论你是想增强 AI 助手的数据理解能力，还是希望为你的平台添加自动化图表生成功能，MCP Server Chart 都是一个值得尝试的解决方案。

VibeVideo-MCP 是一套面向未来视频编辑自动化的开源解决方案。它不仅提供了可视化的前端编辑器，还引入了基于 MCP 协议的 AI 视频编辑代理，让开发者能够通过自然语言控制复杂的视频处理流程。

MCP Filesystem Server 是一套功能齐全、结构清晰、安全性高的文件系统访问解决方案。无论是用于开发调试、自动化脚本还是远程管理，都能提供稳定可靠的支持。

Klavis AI致力于打造开源的基础设施，让MCP（模型上下文协议）的使用、构建和扩展变得轻松便捷，为每个人服务。其提供Slack/Discord等多平台客户端、托管的MCP服务器以及简易的网页用户界面，有效降低了MCP入门的门槛。

Hugging Face推出了一门全新的MCP免费在线课程，帮助你从零开始理解 MCP 的核心概念，并动手构建基于 MCP 的 AI 应用。

MCP Boilerplate是一个启动套件，帮助您快速创建和部署自己的远程 MCP（模型上下文协议）服务器。它包括 Cloudflare 部署、用户认证（Google/GitHub）和 Stripe 支付集成等功能。

MCP Prompt Server是一个基于MCP的服务器，用于根据用户任务需求提供预设的Prompt模板，帮助Cline/Cursor/Windsurf等工具更高效地执行各种任务。服务器将预设的Prompt作为工具（tools）返回，以便在Cursor和Windsurf等编辑器中更好地使用。

大模型生态广场就像一个“大模型工具超市”，集成了众多高质量的 MCP 协议适配工具，涵盖搜索、数据库、业务系统 API 等高频场景，可以实现大模型应用“搭积木”式的开发。

OpenMemory MCP 服务器为支持 MCP 的工具带来了内存支持，同时不牺牲控制权或隐私。它解决了现代 LLM 工作流程中的一个基础限制：跨工具、会话和环境的上下文丢失。