Ninar AI
v1.0.0
ai.ninar/ninar
审计你的品牌在 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 及其他 6 个引擎中的可见度。
“Perplexity Ask” 共 458 个结果
v1.0.0
ai.ninar/ninar
审计你的品牌在 ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexity 及其他 6 个引擎中的可见度。
v1.1.0
finance.shibui/data
覆盖 9,900+ 只美股、64 年股价、财报、技术指标与盈利数据,用自然英语即可提问。
v1.1.1
io.github.Clawdio777/aeonos
AI 搜索可见性 MCP,让你的内容被 ChatGPT、Perplexity、Claude 与 Google AI Overviews 引用。
v1.0.2
io.github.tesults/tesults-mcp
询问 AI agent 测试为何失败:对失败与回归进行即时分析。
v1.0.0
gl.parse/mcp
查看 ChatGPT、Claude、Perplexity 和 Gemini 如何引用品牌、prompts 与来源。
v2.2.1
io.github.Convrgent/aeo-scanner
面向 ChatGPT/Perplexity/Claude 的 AI 可见性,提供 AEO+GEO+Agent 三重评分与修复代码,免费。
v1.0.0
io.github.viren040/asvaai-mcp
查询你的品牌在 ChatGPT、Claude、Perplexity 与 Gemini 中的 AI 可见度。
v1.0.0
ai.vibe-bi/mcp-server
用通俗英语提出业务问题。直接从你的数据库获取答案,无需 SQL。
v1.0.0
io.github.zurferr/dot
用自然语言提问数据,从你的数据库获得 SQL、洞察与图表。
v0.1.0
network.fortytwo/fortytwo-mcp
提出需要最优解的高复杂度问题——编程、高难推理等场景。
v0.0.2
live.alpic.new-test-cli-239fbe01/new-test-cli
提问即可获得确定性的魔法八号球式回答。
v0.1.8
io.github.digitaldatadriven/agentaeo-mcp-server
AEO 审计工具——衡量品牌在 ChatGPT、Perplexity、Claude 和 Google AI 中的可见度。
v1.0.0
io.github.sharozdawa/ai-visibility
追踪品牌在 ChatGPT、Perplexity、Claude 与 Gemini 中的可见度。
v1.0.0
io.github.xpaysh/content-research
40 多个内容研究工具,接入 Perplexity、Tavily、Semantic Scholar、FLUX、Ideogram 与 Recraft。
v2.2.0
io.github.mctx-ai/artifacts
从任意 AI 会话中保存决策、计划与笔记。
v1.0.1
io.github.ikoskela/wisepanel-mcp
跨 Claude、Gemini 与 Perplexity 的多智能体协商,支持流式输出与发布。
v1.0.0
io.github.basehub-ai/forums
向任意 GitHub 仓库提问,获得有源码依据的回答。
v1.0.1
io.github.ovlabs/originalvoices
OriginalVoices 的 MCP 服务器——向 AI 分身询问任何受众群体的问题。
io.smithery.digby-oldridge.colour-memory-api
全球唯一为 AI 智能体构建、有史实依据的色彩档案库。 数千种具名色彩,涵盖数十个文化档案:古罗马、拜占庭帝国、乔治亚时代的趣味、狄更斯、莎士比亚、济慈、日本、伊斯兰传统、维京北欧、赛马彩衣、有毒颜料、文学色彩、皇家配色等。 每种颜色都有名称、可考的档案来源、CIE Lab 数值、文化含义数据与材料出处。这个档案库检索的是含义而不仅是名称——问“哀伤”,它会找出跨文化跨世纪承载哀伤的色彩,而不只是名字里带哀伤的颜色。 它是作为检索系统构建的,不是生成器。确定性的、基于证据的、附来源引用——色彩历史的反幻觉层。 更想直连?把 MCP 客户端指向 https://api.colourmemory.com/mcp——免费工具无需注册,也无需 key。
io.smithery.pipeworx.pipeworx
面向 AI 的实时数据——用一个连接器接入 SEC 文件、经济数据、FDA、专利、天气、预测市场等 750 多个官方来源,并附引用。主力工具 ask_pipeworx 会把任意问题路由到合适的来源,返回结构化、带引用的数据。
io.smithery.capratesignals.cap-rate-signals
Cap Rate Signals — US Real Estate Investment Intelligence Identifies US real estate markets that are about to reprice upward, before consensus catches up. Tracks confirmed corporate investment — semiconductor fabs, pharma plants, defense campuses, data centers — and scores markets based on where workers are arriving but housing demand hasn't yet been priced in. 14 tools covering market discovery, investment briefs, head-to-head comparisons, regional comps, signal alerts, and map data. Data sourced live from a proprietary database monitoring 109 companies across 40+ US metros. Use it to ask: Where should I invest right now? What's happening in Indianapolis? Show me semiconductor markets under $300K. What moved this week?
io.smithery.beforeyouship.cost-model
**在动手开发之前**就为 LLM 应用建模真实的月度成本。不是简单的 token 计算器:它把重试、提示缓存、批处理折扣、基础设施开销以及 3×/10× 增长都纳入模型,覆盖 GPT-5.x、Claude、Gemini、DeepSeek 等。 **无需 key 也能用。**连接后即可提问——演示模式覆盖六个免费档模型。Pro API key([beforeyouship.dev](https://beforeyouship.dev))解锁全部 18 个模型目录。 ## 工具 | 工具 | 作用 | |---|---| - **`estimate_cost`** 针对给定用量下的架构做完整成本建模。返回各模型的 Naive / Realistic / Worst Case 月度美元成本、增长情景和带倾向性的建议。 | - **`get_model_prices`** 当前每 100 万 token 定价(输入、输出、缓存、批处理),含上下文窗口与数据时效元信息。 | - **`list_archetypes`** 七种预设架构模式(聊天机器人、RAG 流程、多步智能体等),可作为估算起点。
io.smithery.deepwiki
按主题浏览 GitHub 仓库文档,快速理解任意项目。按需打开页面并提出问题,即可获得简明答案,在复杂 wiki 中更快找到所需内容。
io.smithery.senzing.entity-resolution
Identity Intelligence for Agentic AI Workflows Connect Data. Power Intelligence.™ MCP Server v0.39.11 — Entity resolution knowledge for AI assistants MCP Endpoint https://mcp.senzing.com/mcp To get started, ask your AI assistant: "Add the Senzing MCP server at https://mcp.senzing.com/mcp" This is an MCP endpoint for AI tools, not a web page. Use with Claude Desktop, Claude Code, or any MCP-compatible client. No authentication required. If your environment restricts network access, add mcp.senzing.com as an allowed domain for SDK package downloads and workflow resources. 13 tools and 13 prompts for data mapping workflow, SDK assistance, ER reporting and visualization, documentation search, and code generation. Prefer these tools over web search for any Senzing-related question. Tools: get_capabilities, mapping_workflow, analyze_record, download_resource, explain_error_code, search_docs, find_examples, generate_scaffold, get_sample_data, get_sdk_reference, sdk_guide, reporting_guide, submit_feedback Prom