一個基於Replicate API的FastMCP服務器實現，專注於提供資源化的AI模型推理訪問，特別擅長圖像生成功能。

Auto Causal Inference是一個利用大型語言模型(LLM)自動進行因果推斷的項目，用戶只需指定處理變量和結果變量，系統就能自動完成變量角色識別、因果圖構建、效應估計和模型驗證等全流程分析。項目提供兩種代理架構(LangGraph和MCP)來實現這一功能，特別適用於銀行場景下的因果問題分析。

一個用於X（推特）集成的MCP服務器，提供讀取時間線和互動推文的功能，專為Claude桌面應用設計。

iReader MCP是一個提供互聯網內容讀取和提取工具的MCP服務器，支持網頁、YouTube視頻、推特線程和PDF文件的文本提取。

通過谷歌表格作為數據源，實現從X（推特）自動發佈推文的服務器

Spotify播放列表MCP服務器，支持自然語言創建播放列表和多種相似度算法的音樂推薦，包括音頻特徵分析和流派匹配功能

一個基於Apex的X（推特）管理服務器，提供推文獲取、搜索、生成回覆及發佈等功能

X_MCP是一個用於在X平臺（原推特）上自動發佈內容的服務器項目。

一個基於MCP協議、Express.js和Gemini API的對話式AI代理，支持自動化推特發帖及動態交互。

一個基於MCP協議的Spotify播放列表管理服務器，通過分析現有曲目特徵並利用Claude AI智能推薦歌曲，幫助用戶優化播放列表。

本分析報告總結了2025年3月19日在X平臺上討論的最有趣的MCP（模型上下文協議）服務器，重點關注了它們在AI驅動工作流程中的實用性。報告通過X平臺的討論和博客文章，識別了最受歡迎和推薦的MCP服務器，包括Reddit、Notion、Google Sheets、Gmail和Discord等，這些服務器因其自動化能力和易用性而受到青睞。此外，還提到了SendAI Kit和Dolphin-MCP等具有特定功能的服務器，以及Anthropic提供的預構建服務器。

通過Google表格作為數據源，實現從X（推特）自動發佈推文的服務器