MCP-серверы
Серверы Model Context Protocol подключают к AI-моделям файлы, базы данных, поиск, браузер и внешние API. У каждого — транспорт, команда установки и компания-разработчик.
● Обновлено 12 дн. назадОблачная автоматизация браузера: навигация, извлечение данных, заполнение форм и другое.
Beelzebub — фреймворк honeypot-инструментов на MCP для обнаружения prompt-инъекций.
Интеграция с MySQL: гибкий контроль доступа, проверка схемы и рекомендации по безопасности.
Готовая к продакшену RAG-платформа, объединяющая Graph RAG, векторный и полнотекстовый поиск.
Нативный MCP-сервер для Ghidra с GUI, логированием и 31 инструментом.
MCP-сервер для интеграции с официальным аккаунтом LINE.
Запросы и анализ Prometheus — open-source системы мониторинга.
MCPX — продакшен-решение с открытым кодом для управления MCP-серверами в масштабе и централизации обнаружения инструментов.
Подключение AI-ассистентов к Odoo ERP: доступ к бизнес-данным, управление записями и автоматизация процессов.
Изучение наблюдаемости LLM, трассировок и мониторинга Opik на естественном языке.
gitmcp.io — универсальный удалённый MCP-сервер для подключения к любому GitHub-репозиторию или документации.
Сервер для Excel: создание книг, операции с данными, форматирование и расширенные функции.
MCP-сервер для конвертации почти любых файлов или веб-контента в Markdown.
ROS MCP Server управляет роботами, переводя команды на естественном языке в команды ROS/ROS2.
Автоматизация Meta Ads, используемая 10 000+ компаниями: анализ эффективности, тесты креативов и оптимизация.
MCP для Neo4j: выполнение запросов, управление памятью графа знаний и инстансами Neo4j Aura.
Интеграция с ClickHouse: инспекция схемы и выполнение запросов.
MCP-сервер с информацией о пакетах NixOS, опциях системы и конфигурациях Home Manager.
MCP-сервер для дизассемблера Radare2: анализ бинарных файлов для обратной разработки.
Визуализация каталогов с семантическим анализом, ультракомпактными форматами для AI и снижением расхода токенов в 10 раз.
MCP-сервер для Kubernetes с инструментами взаимодействия с кластерами.
MCP-сервер к нескольким OpenAI-совместимым LLM — дебаг-панель для объяснения кода.
Извлечение контента из URL, документов, видео и аудио с умным авто-выбором движка обработки.
Извлечение каркаса кода из больших кодовых баз в формат для AI-агентов — помогает писать код с верными зависимостями.

























