MCP-Server stellen Datenbanken, Dateien, SaaS oder Geschäftsabläufe als Standardwerkzeuge bereit, die KI zugänglich sind. Bei der Auswahl eines Servers ist es notwendig, Datenberechtigungen, Credential-Speicherung, Eingabevalidierung, Protokolle, Rate-Limiting, Bereitstellungsquellen und Wartungsaktivitäten zu überprüfen. Insbesondere sollte die Protokollstandardisierung Risiken durch Drittanbieter-Code nicht übersehen.
ScrapeGraphAI ist eine Web-Daten-Scraping-API für das KI-Zeitalter für Entwickler, Datenteams und Produktteams, die strukturierte Webdaten benötigen, um strukturierte Daten von Websites zu extrahieren, wodurch Agenten, Selektoren und Wartungsaufwand reduziert werden. Es konzentriert sich darauf, den Web-Scraping-Prozess in eine aufrufbare, wartbare Datenschnittstelle zu vereinfachen, mit Schlüsselfunktionen wie der Bereitstellung von ScrapeGraphAI V2, der Beseitigung von Proxys und Selektoren, API-Dokumentation und Startressourcen. Es eignet sich besser für Teams mit klarem Budget und Prozessbedürfnissen. Hinweis vor der Verwendung: Halten Sie sich vor dem Scraping an die Nutzungsbedingungen, Regeln der Roboter und die Datennutzungsautorisierung der Zielwebsite. Wenn Sie planen, es langfristig zu verwenden, wird empfohlen, die Eingabe-Leadzeit, Output-Verfügbarkeit, manuelle Überprüfungskosten und Berechtigungsgrenzen mit echten Beispielen zu testen, bevor Sie entscheiden, ob Sie es in einen festen Prozess einbauen möchten.
ClassroomIO ist ein Open-Source - Lernmanagement-System mit KI-Unterstützung Das Open-Source - LMS, das Kursmanagement und der AI-Support in der Hauptfunktion auf der Startseite der offiziellen Website legen nahe, dass der Schwerpunkt dieses Produkts nicht auf einen allgemeinen KI-Eingang liegt, sondern auf die Zusammenführung von Prozessen um spezifische Aufgaben. Es befasst sich mit dem Problem der fragmentierten Managementprozesse von Ausbildung, Onboarding und Zertifizierung sowie der Uneinheitlichkeit der Kursebranchitektur und der Werkzeuge zur Unterstützung des Lernens. Für Trainingsteams von Unternehmen, Bildungseinrichtungen, Kursbetreiber und Organisationen, die ein eigenes LMS erstellen müssen, kann ClassroomIO einfacher in den Alltag eingesetzt werden als allgemeine Tools, wenn diese Probleme immer wieder auftreten.
MuleRun ist ein Online-Marktplatz für KI-Agenten und KI-Anwendungen, der es Nutzern ermöglicht, verschiedene Agenten entsprechend der jeweiligen Szene für Aufgaben wie Content-Erstellung, Büroeffizienz, Daten und Marketing auszuwählen und direkt auszuführen – ähnlich wie beim Besuch eines App-Stores. MuleRun bietet außerdem MuleRun MCP-Cloud-Service-Funktionalitäten, die es Entwicklern ermöglichen, mehrere MCP-Dienste mithilfe von API-Schlüsseln aufzurufen, Agenten-Tools in ihre Arbeitsabläufe und Produkte zu integrieren und Punkte basierend auf dem Anrufverbrauch abzurechnen. Durch den "Release-Price-Monetize"-Mechanismus unterstützt MuleRun auch Creator, ihre selbst entwickelten Agenten zum Verkauf anzubieten und weiterhin reale Nutzungsdaten und Einnahmen zu erhalten, wodurch MuleRun zu einem KI-Agenten-Marktplatz und einer MCP-Plattform wird, die sowohl Nutzung als auch Erstellung berücksichtigt.
XiaoZhi AI ist ein Open-Source-KI-Hardwareprojekt und Konsolendienst für Entwickler und Hardwarehersteller, das sich auf latenzarme Sprachgespräche und skalierbare Agentenfunktionen konzentriert. Basierend auf dem Model Context Protocol (MCP) verbindet Xiaozhi AI Spracherkennung, Absichtsverständnis, Speicher und Werkzeugaufrufe in Reihe und passt sich an verschiedene gängige Chips und Entwicklungsplatinen an, was es bequem und schnell macht, Produkte wie emotionale Kameradschaft, Smart-Home-Steuerung, Desktop-Sprachassistenten und Roboter im Fahrzeug herzustellen. Über die Xiaozhi-KI-Konsole können Nutzer Agenten erstellen, Rollen und Verhaltensweisen konfigurieren sowie die Gerätebindung und -verwaltung abschließen, wodurch Xiaozhi-KI von Prototyping bis Massenproduktion unkomplizierter wird.
HiMCP.ai ist eine KI-Tool-Integrationsplattform, die sich auf das Model Context Protocol (MCP) konzentriert und über 11.000 MCP-Server in verschiedenen Bereichen wie KI-Inferenz, Inhaltsgenerierung, Datenanalyse und Browserautomatisierung zusammenbringt. Die Plattform bietet Entwicklern einheitliche MCP-Client- und Serverressourcen, unterstützt die nahtlose Integration mit gängigen KI-Assistenten wie Claude, Cursor und Cline und vereinfacht den Erkennungs-, Bereitstellungs- und Aufrufprozess von KI-Tools. HiMCP.ai verbindet KI-Modelle über standardisierte Protokolle mit externen Datenquellen, APIs und Systemen, verbessert so die Skalierbarkeit und Kollaborationseffizienz von KI-Anwendungen und eignet sich somit für den Aufbau von RAG-Systemen, automatisierten Workflows und multimodalen KI-Anwendungen.
MCP.so ist eine MCP-Ressourcen-Hosting-Plattform (Model Context Protocol), die vom inländischen Entwickler idoubi entwickelt wurde und Entwicklern und Benutzern von KI-Anwendungen dabei helfen soll, verschiedene MCP-Dienste zu entdecken, zu teilen und zu nutzen, wodurch die Konnektivität und der Nutzen von großen Sprachmodellen (LLMs) verbessert werden. Die Plattform bietet eine umfassende Liste von MCP-Servern, die verschiedene Funktionen wie Dateisystemzugriff, Datenbankoperationen, Webautomatisierung, Kartendienste und mehr abdeckt. Benutzer können die benötigten MCP-Dienste durch Stichwortsuchen schnell finden und unterstützen die mehrdimensionale Filterung nach Funktion, Protokolltyp und anderen Dimensionen. Die Plattform ermutigt die Nutzer, ihre eigenen MCP-Serverprojekte einzureichen und sich an Diskussionen und Feedback zu beteiligen, um die gemeinsame Entwicklung der Community zu fördern. MCP.so empfiehlt auch eine Vielzahl von MCP-Client-Tools wie Claude Desktop, Cherry Studio, Cursor usw., um Benutzern den Zugriff auf und die Nutzung von MCP-Diensten zu erleichtern.
Die MCP-Server-Seite von API Tracker vereint über 100 offizielle und von der Community veröffentlichte MCP-Server (Model Context Protocol). Die Seite bietet Präsentationstools nach Kategorien (z. B. Datenbank, Browserautomatisierung, Suchmaschine, Blockchain usw.), die es Entwicklern erleichtern, schnell kontextbezogene Dienste zu entdecken und zu vergleichen, die in große Sprachmodelle (z. B. Claude, Cursor, Windsurf usw.) integriert werden können. Jeder MCP-Server wird mit Informationen zum Integrationsstatus, zur Dokumentation und zur Plattformunterstützung geliefert, um Entwicklern den effizienten Zugriff auf externe APIs in IDE- und KI-Agentenumgebungen zu erleichtern. Dieser Katalog eignet sich für technische Teams, die eine hohe Verfügbarkeit, standardisierte Bereitstellung und schnelle Tool-Integration suchen, was ihn zu einer unverzichtbaren Ressource für den Aufbau von KI-Toolchains macht.
MCP Servers ist eine Open-Source-Server-Aggregationsplattform, die sich auf das Model Context Protocol (MCP) konzentriert und Tausende von offiziellen und von der Community erstellten MCP-Servern zusammenführt, die Datenbanken, Browserautomatisierung, Cloud-Dienste, Suchmaschinen, Kommunikation, Dateisysteme und mehr abdecken. Die Plattform unterstützt die nahtlose Integration mit KI-Clients wie Claude, Cursor, VS Code und Windsurf und hilft Entwicklern, schnell auf externe Tools und Datenquellen für große Sprachmodelle (LLMs) zuzugreifen. MCP Servers bietet standardisierte Schnittstellen und Tool-Discovery-Mechanismen, unterstützt lokale Bereitstellung und Remote-Aufrufe und eignet sich für den Aufbau von RAG-Systemen, KI-Assistenten, automatisierten Workflows und anderen Anwendungsszenarien, wodurch die Skalierbarkeit und Kollaborationseffizienz von KI-Anwendungen erheblich verbessert wird.
AIbase ist eine Open-Source-MCP-Ressourcenplattform (Model Context Protocol) für Entwickler und KI-Worker, die mehr als 120.000 MCP-Serverbeispiele aus der ganzen Welt zusammenbringt und Karten (z. B. Baidu Maps), Suche (DuckDuckGo, Exa), Datenspeicherung, Browserautomatisierung (Playwright, BrowserTools), Bild- und Videoverarbeitung, Datenbankanbindung (MongoDB, PostgreSQL, Supabase), Figma-Designzugriff und viele andere Szenarien. Die Plattform bietet detaillierte Klassifizierung, Dokumentation, Bewertungen und standardisierte Schnittstellenbeschreibungen und unterstützt chinesische Schnittstellen und Community-Tutorials, um Benutzern die Suche und Bereitstellung nach Tags zu erleichtern. AIbase verwendet die WebAssembly-Sandbox-Isolation, um MCP-Dienste auszuführen, um Sicherheit und Stabilität zu gewährleisten, und unterstützt die Click-and-Click-Bereitstellung zwischen offiziellen und Community-Servern und bietet Entwicklern eine One-Stop-Lösung, um schnell mehrere Tool-Funktionen in AI Agent-Anwendungen zu integrieren.
Smithery ist eine MCP-Serverregistrierungs- und -verwaltungsplattform (Model Context Protocol), die für LLMs (Large Language Models) und Agentensysteme entwickelt wurde. Es bietet über 200 Open-Source-MCP-Tools für GitHub, Google Drive, Slack, PostgreSQL und mehr und ermöglicht es Benutzern, sich mit einer einzigen Codezeile einfach in Claude Desktop-, Cursor- oder benutzerdefinierte Proxy-Systeme zu integrieren. Smithery unterstützt sowohl lokale als auch gehostete Bereitstellungen, um Datensicherheit und Flexibilität zu gewährleisten, und bietet ein CLI-Installationsprogramm und ein TypeScript SDK, um den Entwicklungsprozess zu vereinfachen. Die Plattform hat es sich zur Aufgabe gemacht, den Aufbau eines Agenten-Ökosystems zu beschleunigen und die Skalierbarkeit und den Nutzen von KI-Systemen zu verbessern.
MCP-Get ist ein Befehlszeilentool, das speziell für Entwickler entwickelt wurde und den Prozess der Erkennung, Installation, Aktualisierung und Verwaltung von MCP-Servern (Model Context Protocol) vereinfachen soll. Mit MCP-Get können Benutzer große Sprachmodelle wie Claude problemlos in externe Dienste, Datenbanken und APIs integrieren und so die Fähigkeiten ihrer KI-Anwendungen erweitern. Die Plattform bietet einen umfangreichen MCP-Serverkatalog, der verschiedene Anwendungsszenarien abdeckt, die Installation und Konfiguration mit einem Klick unterstützt und die Entwicklungseffizienz verbessert. MCP-Get setzt sich für den Aufbau eines offenen und kollaborativen MCP-Ökosystems ein, das die Interoperabilität und die erweiterten Fähigkeiten von KI-Tools fördert.
Glama MCP ist eine KI-Tool-Integrationsplattform, die sich auf das Model Context Protocol (MCP) konzentriert und über 5.000 Open-Source-MCP-Server bietet, die verschiedene kontextbezogene Dienste wie Dateizugriff, Datenbankverbindungen, API-Integration und mehr abdecken. Benutzer können diese Server über eine einheitliche Oberfläche suchen, vergleichen und sich mit ihnen verbinden, wodurch die Fähigkeiten von KI-Modellen für umfangreichere kontextbezogene Interaktionen erweitert werden. Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von Clients und Tools, wodurch sie sich für den Aufbau kontextbezogener KI-Systeme eignet und in der Entwicklung, Büroautomatisierung, Suchmaschinen und Datenanalyse weit verbreitet ist. Glama MCP hat es sich zur Aufgabe gemacht, den Integrationsprozess von KI mit externen Tools und Datenquellen zu vereinfachen und KI-Anwendungen intelligenter und automatisierter zu machen.
MCP Server Hub ist eine Plattform, die sich auf die Erkennung und Integration von MCP-Servern (Model Context Protocol) konzentriert und eine Vielzahl von Diensten zusammenführt, die von Beamten und der Community bereitgestellt werden. Die Plattform unterstützt mehrsprachige Tools, darunter Datenbanken (z. B. SQLite, PostgreSQL), Versionskontrolle (Git/GitHub/GitLab), Browserautomatisierung (Puppeteer/Playwright), Suche (Brave, OpenAPI, ArXiv) und Cloud-Dienste (Google Drive, Cloudflare usw.). Benutzer können nach Labels filtern, Dokumentationen, Bereitstellungsfunktionen und Anwendungsfälle anzeigen, um schnell das richtige Kontexterweiterungstool für ihre KI-Projekte zu finden. Hub aggregiert auch Community-Innovationsserver (z. B. NLP-Agent, Kubernetes-Management) und offizielle Implementierungen, um Entwicklern einen effizienten und sicheren MCP-Service aus einer Hand zu bieten. Die Plattform zielt darauf ab, die Integration von KI-Anwendungen mit externen Ressourcen durch einen einheitlichen Katalog zu beschleunigen und ein offenes und kollaboratives MCP-Netzwerk aufzubauen.
MCP Server Finder ist eine umfassende MCP-Servicekatalog-Plattform (Model Context Protocol) für Entwickler und KI-Techniker. Es vereint und kategorisiert mehr als 1.000 offizielle und von der Community bereitgestellte MCP-Server, darunter Datenbanken (z. B. PostgreSQL, MongoDB), Browserautomatisierung, Suchmaschinenschnittstellen, Entwicklungstools, Blockchains, Produktivitätsanwendungen und mehr. Jeder Server wird mit Funktionsbeschreibungen, Integrations-Tags, Community-Bewertungen und Nutzungsbeispielen zum schnellen Durchsuchen und Vergleichen geliefert. Die Plattform bietet auch granulare Filterfunktionen, mit denen Benutzer die am besten geeigneten MCP-Dienste nach Zweck, Sprache, Plattform und Aufgabentyp finden können. Mit seiner umfangreichen Ressourcenbibliothek und den strukturierten Indizes bietet MCP Server Finder effiziente Unterstützung für die Erstellung von KI-Anwendungen mit externer Tool-Konnektivität und ist damit ein wichtiger Einstiegspunkt für KI-Ingenieure, um die Interaktion zwischen KI und Tool zu erforschen und zu implementieren.
Der Alibaba Cloud Bailian MCP Marketplace ist ein offener Tool-Marktplatz für Unternehmen und Entwickler, der darauf abzielt, große Modelle über das Model Context Protocol (MCP) nahtlos mit externen Ressourcen zu verbinden. Die Plattform bietet zwei Methoden: offizielles Hosting und Community-Selbstaufbau, und Benutzer können die Aktivierung oder Bereitstellung des Dienstes in wenigen Minuten abschließen, ohne Server verwalten zu müssen. Der Basar hat inzwischen 15 offizielle MCPs eingeführt, darunter Alibaba Cloud CloudOps, und 61 Community-Beitragsdienste vorgestellt, die Karten, Datenbanken, Web-Crawling, Office-Software und andere Funktionen abdecken. Mit der Serverless Function Computing Environment können Benutzer den gesamten Lebenszyklusprozess der Tool-Registrierung, der Berechtigungskonfiguration und der Integration mit AI Agent auf der Plattform abschließen, wodurch die Effizienz der Agentenerstellung erheblich verbessert wird. Bailian MCP Market hat ein einheitliches, elastisches und sicheres MCP-Anwendungsökosystem aufgebaut, das eine wichtige Infrastruktur für die Förderung der effizienten Integration von KI-Tool-Ökosystemen darstellt.
PulseMCP ist eine Open-Source-Ökosystem-Plattform, die sich auf das Model Context Protocol (MCP) konzentriert und über 4.500 MCP-Server und fast 300 MCP-Clients zusammenbringt und verschiedene KI-Tools wie Datenbankzugriff, Browserautomatisierung, Dateisystemoperationen, Zeitverarbeitung, Integration von Design-Tools und mehr abdeckt. Die Plattform bietet einheitliche Such-, Filter- und Integrationsfunktionen, die es Entwicklern ermöglichen, die benötigten MCP-Dienste schnell zu finden und sich mit ihnen zu verbinden. PulseMCP bietet auch offizielle SDKs (TypeScript, Python, Java, Kotlin) und Dokumentation, um Entwicklern bei der Erstellung und Bereitstellung von MCP-konformen KI-Anwendungen zu helfen. Durch standardisierte Protokolle zielt PulseMCP darauf ab, die Skalierbarkeit und Kollaborationseffizienz von KI-Systemen zu verbessern und eine nahtlose Integration von KI mit externen Tools und Datenquellen zu ermöglichen.
Portkey MCP Servers ist ein umfassender Katalog von Model Context Protocol (MCP)-Servern, der Entwicklern eine Fülle von Ressourcen für die Integration von KI-Tools zur Verfügung stellt. Die Plattform umfasst mehr als 40 MCP-Server, die Datenspeicherung, Cloud-Infrastruktur, Entwicklungstools, Inhaltssuche, KI-Speicher, Produktivitätsanwendungen und mehr abdecken. Jeder Server unterstützt die nahtlose Konnektivität mit großen Sprachmodellen (LLMs) über standardisierte Schnittstellen, wodurch das Aufrufen von Tools und die Kontextverwaltung vereinfacht werden. Portkey bietet intuitive Browsing- und Suchfunktionen, die es den Benutzern erleichtern, den benötigten Server schnell zu finden, und unterstützt die Integration mit einem Klick in KI-Programmierumgebungen wie Claude und Cursor. Die Plattform widmet sich dem Aufbau eines offenen und kollaborativen MCP-Ökosystems, der Förderung der Interoperabilität und der erweiterten Fähigkeiten von KI-Tools.
ModelScope MCP ist eine modellkontextuelle Protokollplattform, die von der Alibaba Cloud Magic Community ins Leben gerufen wurde und darauf abzielt, eine standardisierte Verbindungsschnittstelle zwischen großen Sprachmodellen (LLMs) und externen Tools und Datenquellen zu schaffen. Die Plattform ermöglicht es KI-Modellen, über das MCP-Protokoll einheitlich auf externe Dienste wie Suchmaschinen, Karten, Dateisysteme usw. zuzugreifen und diese aufzurufen, wodurch der Nutzen und die Skalierbarkeit des Modells verbessert werden. Derzeit hat ModelScope MCP fast 1.500 MCP-Services auf den Markt gebracht, die viele beliebte Bereiche wie Suche, Karten, Dateisysteme und Entwicklertools abdecken. Die Plattform bietet auch ein MCP-Labor, um Entwickler beim schnellen Testen und Integrieren von MCP-Diensten zu unterstützen, die Entwicklungsschwelle zu senken und den Aufbau und die Bereitstellung von KI-Anwendungen zu beschleunigen.
21st.dev ist eine Plattform zur Erkennung und Verwaltung von UI-Komponenten, die für Frontend-Design- und Entwicklungsteams entwickelt wurde und intelligente KI-Agenten integriert, um hochwertige Komponenten in Mainstream-IDEs mit einem Klick abzurufen und zu importieren. Benutzer können Open-Source-Komponenten mit Echtzeitvorschau und Versionskontrolle durchsuchen, freigeben, replizieren und anpassen, um den visuellen Stil und die Entwicklungsspezifikationen des Teams zu vereinheitlichen. Die Plattform bietet umfassende API-Schnittstellen und Magic MCP-Funktionen, unterstützt die Batch-Generierung, parametrische Anpassung und schnelle Prototyp-Iteration und verbindet nahtlos Design- und Code-Prozesse. Die benutzerfreundliche Oberfläche und das Community-gesteuerte Ökosystem ermöglichen es Designingenieuren und "Vibe-Programmierern", ihrer Kreativität in der Zusammenarbeit freien Lauf zu lassen und so die Effizienz und Konsistenz der Projektentwicklung zu verbessern. Da keine lokale Bereitstellung erforderlich ist, ermöglichen Cloud-Zusammenarbeit und exportierbare Seed-Projekte Teams, Komponentenbibliotheken einfach zu erweitern und zu verwalten und die Projektlaufzeit zu verkürzen.
