
Ragie MCP Server
The Ragie Model Context Protocol server provides knowledge base retrieval capabilities
TypeScript
3.9K
2.5 points

Ragieai Ragie MCP Server
The Ragie Model Context Protocol Server provides knowledge base retrieval capabilities for AI models and supports querying relevant information in the Ragie knowledge base through the MCP protocol.
TypeScript
3.5K
2 points

Gpters Search MCP Server
The GPTers Search MCP Server is an MCP server that provides knowledge search services for the GPTers AI learning community, supporting the retrieval of community content through the MCP protocol to clients.
Python
3.6K
2 points

Code Embeddings
A code knowledge management tool based on vector embedding, used to maintain and query code library knowledge, supporting local storage and RAG enhancement.
Python
3.8K
2.5 points

Wikipedia MCP
A Wikipedia search service based on the MCP protocol, providing a structured interface for AI to access Wikipedia content.
TypeScript
3.9K
2.5 points

MCP Qdrant Docs
An MCP server based on TypeScript that can crawl website content and store it in the Qdrant vector database, providing a Q&A tool for users to query the indexed content.
TypeScript
3.5K
2 points

Go MCP Server List
This project is a list of MCP servers implemented in Go, including multiple services for natural language processing and database interaction, such as text-to-SQL and knowledge base retrieval. It supports multiple platforms, is open-source, and free of charge.
3.7K
2.5 points

R2r MCP
The R2R MCP Server is a service that integrates the Model Context Protocol (MCP) with the R2R system, providing interaction capabilities with MCP-compatible models such as Claude, and supporting functions such as knowledge base access, context search, and Retrieval Augmented Generation (RAG).
Python
3.5K
2 points

MCP App
The MCP application is a service that combines RAG and web search tools, using OpenAI embedding vector storage, PostgreSQL as the database, and PGVector as the vector storage, supporting knowledge retrieval and document addition functions.
Python
4.0K
2.5 points

Mcpinstructionserver
An MCP protocol server based on TypeScript, used for AI assistants to discover and access a structured Markdown instruction library. Provide centralized knowledge base management through a standardized interface, supporting instruction search, version control, and consistency maintenance.
TypeScript
3.4K
2 points

Valyu MCP
The Valyu MCP Server is an AI model context protocol tool that can obtain high-quality context data through the Valyu API, supporting Wikipedia, arXiv papers, and web searches.
Python
3.5K
2 points

Apm MCP Server
This is an MCP server for interacting with the Agile Practice Map. It retrieves information about agile practices from the knowledge base through a large - language model and provides query, listing, and resource access functions.
Python
3.6K
2 points
Featured MCP Services

Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
259
4.8 points

Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
287
4.5 points

Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
5.2K
4.7 points

Baidu Map
Certified
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
713
4.5 points

Gitlab MCP Server
Certified
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
78
4.3 points

Unity
Certified
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
550
5 points

Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
1.7K
5 points

Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
272
4.5 points