Gotify RMCP
v0.1.3
ai.dinglebear/gotify-rmcp
基于 Rust 的 MCP 服务器与 CLI,用于 Gotify 推送通知与消息管理。
“Context Management” 共 734 个结果
v0.1.3
ai.dinglebear/gotify-rmcp
基于 Rust 的 MCP 服务器与 CLI,用于 Gotify 推送通知与消息管理。
v0.4.2
ai.dinglebear/arcane-rmcp
基于 Rust 的 MCP 服务器与 CLI,用于 Arcane 的 Docker 与容器管理。
v0.0.13
com.pulsemcp/monarch-money
Monarch Money 的 MCP 服务器——账户、交易与预算管理。
v0.3.3
io.github.davet47/heddle
内容寻址的契约与校验缓存,通过跳过已验证过的代码来压缩智能体上下文。
v18.0.1
io.github.umbraco/Umbraco-CMS-MCP-Dev
面向开发者的 Umbraco CMS 模型上下文协议(MCP)服务。
v0.4.0
io.github.markoblogo/id
可移植的人机上下文协议参考实现工具集。
v2.5.0
com.dustforge/demipass
智能体的凭证保管库:盲用密钥(ssh/http/smtp/git/db),密文永不进入上下文。
v0.1.1
io.github.apexapi/apexapi-mcp
用一把密钥即可从任意 MCP 客户端调用 120 多个 AI 模型与实时网页上下文(抓取/爬取/抽取)。
v0.1.4
io.github.nickjlamb/opengate-mcp
检查 AI 回答是否有上下文依据——确定性判定,不使用 LLM 评审。
v1.1.1
io.github.ontorata/ratary
为 AI 助手提供持久编码记忆,支持 MCP stdio、混合检索、图谱与上下文。
v4.0.1
io.github.fluidumber/autopm
18 个 AI 产品管理机器人,用于市场调研、财务测算与执行规格说明,无需 API 密钥。
v2.5.0
io.github.Wolfe-Jam/gemini-faf-mcp
为 Google Gemini 提供持久化项目上下文。基于 Python/FastMCP,采用 IANA 注册的 .faf 格式。
v0.1.2
io.github.pedrot95dev/twitterapi
通过 twitterapi.io 读写 X(Twitter):提及、推文串上下文、发帖与删帖。
v0.3.5
io.github.davidmosiah/wellness-cycle-coach
本地优先的周期管理 MCP,为分阶段营养与训练提供周期背景信息。
v1.10.1
io.github.Vortiago/mcp-outline
将 AI 助手连接到 Outline,实现文档搜索、阅读与管理。
v0.1.2
io.github.edithatogo/fyi-mcp
FYI 信息公开申请管理,提供申请、主管机关、往来函件、同步与健康检查等工具。
v0.5.0
io.github.ravi-labs/mindmap-mcp-server
本地优先的记忆与上下文交接:在一个 AI 工具中记录,可在另一个工具中继续,不经过云端。
v0.2.0
io.github.pudge-studio/pudge-ui
查询 pudge-ui 收录的 93 套 2000 年代拟物化 UI 组件规范,为编程智能体提供上下文。
v1.0.10
io.github.CSOAI-ORG/basel-ai-overlay-mcp
面向在信贷、资本等领域部署 AI 的银行的 Basel III + SR 11-7 + ECB TRIM AI/ML 模型风险管理。
v1.0.0
io.github.webtoolbox/websitetoolbox-mcp
通过 Website Toolbox API 管理社区论坛——帖子、用户、搜索与内容审核。
v1.0.3
io.github.lanternrow/facebook-pages-mcp
通过 Meta Graph API v25.0 获取 Facebook 主页自然流量数据、管理帖子并查看洞察。
v0.2.4
io.github.sapientsai/power-automate-mcp-server
在智能体上下文中检查、操作并编写 Microsoft Power Automate 云端流。
v0.1.1
io.github.sanjeevkkansal/solfleet
为独立 Solana 验证者与 RPC 节点提供智能体友好的机队管理。
v7.19.0
io.github.rajamohan1950/cls-memory
跨大模型的持久记忆:上下文只需存储一次,即可在任意 AI 模型中调用。