Sfoglia tutti i contenuti nella categoria MCP Servers
Il Kong Konnect MCP Server integra assistenti AI con l'API Gateway di Kong Konnect, abilitando query in linguaggio naturale per analytics, configurazione e gestione del control plane tramite strumenti standardizzati Model Context Protocol (MCP).
Il Kubernetes MCP Server fa da ponte tra assistenti AI e cluster Kubernetes/OpenShift, abilitando la gestione programmata delle risorse, le operazioni sui pod e l'automazione DevOps tramite workflow in linguaggio naturale.
Il server KubeSphere MCP consente agli assistenti AI e agli strumenti di sviluppo LLM di gestire senza interruzioni i cluster KubeSphere, automatizzando attività come la gestione di workspace, cluster, utenti ed estensioni per potenziare lo sviluppo cloud-native e i flussi di lavoro DevOps.
Il server KurrentDB MCP consente agli assistenti AI e agli sviluppatori di interagire senza soluzione di continuità con KurrentDB, un database basato su stream, esponendo potenti strumenti per interrogare, scrivere e proiettare dati di eventi direttamente dal proprio ambiente di sviluppo.
Integra assistenti AI con Label Studio utilizzando il Label Studio MCP Server. Gestisci senza problemi progetti di etichettatura, task e predizioni tramite strumenti MCP standardizzati per flussi di annotazione dati ed ML efficienti.
Lambda Capture MCP Server consente la ricerca semantica e l'interrogazione in tempo reale su dataset macroeconomici per agenti AI di ricerca quantitativa. Collega gli assistenti AI a dati macroeconomici esterni tramite il Model Context Protocol (MCP), offrendo approfondimenti economici avanzati e workflow automatizzati di reportistica.
Langflow-DOC-QA-SERVER è un server MCP per attività di domanda e risposta su documenti, che consente agli assistenti AI di interrogare documenti tramite un backend Langflow. Integra ricerca documenti, Q&A e gestione della conoscenza nei tuoi workflow di sviluppo.
Lara Translate MCP Server collega assistenti AI e applicazioni all’API Lara Translate, abilitando traduzioni professionali, rilevamento della lingua e integrazione fluida nei workflow di FlowHunt.
Il server Lean LSP MCP collega assistenti AI e progetti Lean Theorem Prover tramite il Language Server Protocol, consentendo agli agenti di accedere a diagnostica, stati degli obiettivi, completamento del codice, ricerca di teoremi e altro ancora per un'automazione avanzata dei flussi di lavoro Lean.
Il Linear MCP Server integra la piattaforma di project management Linear con assistenti AI tramite il Model Context Protocol, abilitando automazione, interrogazione e gestione di issue, progetti, team e altro ancora per flussi di lavoro semplificati e maggiore produttività.
Il server lingo.dev MCP collega gli assistenti AI a fonti di dati esterne, API e servizi, consentendo l’accesso strutturato alle risorse, la creazione di template nei prompt e l’esecuzione di strumenti per workflow LLM avanzati.
Il LinkedIn MCP Runner consente agli assistenti AI di connettersi ai tuoi dati pubblici LinkedIn, alimentando la creazione di contenuti personalizzati, analisi e strategie di engagement sfruttando i tuoi veri post e il tuo stile di scrittura.
Il Litmus MCP Server consente un'integrazione senza soluzione di continuità tra Large Language Model (LLM) e Litmus Edge per la configurazione, il monitoraggio e la gestione dei dispositivi industriali. Sfrutta i dati dei dispositivi in tempo reale, automatizza i flussi di lavoro e semplifica le operazioni IoT con questo server ufficiale.
Il server LLM Context MCP collega gli assistenti AI a progetti di codice e testo esterni, abilitando flussi di lavoro contestuali per revisione del codice, generazione di documentazione ed esplorazione dei progetti tramite il Model Context Protocol (MCP).
Il server Logfire MCP collega assistenti AI e LLM ai dati di telemetria tramite OpenTelemetry, consentendo query in tempo reale, monitoraggio delle eccezioni, analisi delle cause radice e SQL personalizzato su tracce e metriche distribuite utilizzando FlowHunt.
Il Loki MCP Server collega gli assistenti AI a Grafana Loki, consentendo interrogazioni e analisi dei dati di log tramite il Model Context Protocol. Potenzia i flussi di lavoro guidati da LLM per esplorazione, troubleshooting e creazione di dashboard sui log.
Il LottieFiles MCP Server consente agli assistenti AI e agli sviluppatori di cercare, recuperare e interagire programmaticamente con le animazioni Lottie, semplificando l'integrazione di contenuti animati di qualità nei flussi di lavoro di design e sviluppo.
Lspace MCP Server è un backend open-source e un'applicazione stand-alone che implementa il Model Context Protocol (MCP). Consente di rendere la conoscenza persistente e ricercabile catturando gli insight da qualsiasi sessione AI e integrandoli tra diversi strumenti, permettendo agli sviluppatori di creare workflow intelligenti arricchiti dal contesto.
Il Lucene MCP Server porta la ricerca full-text e la gestione documentale di livello enterprise su FlowHunt tramite Apache Lucene. Integra facilmente una ricerca robusta, indicizzazione e filtraggio dei metadati nei tuoi workflow AI utilizzando questo server Java-based conforme a MCP.
Il Mac Messages MCP Server collega in modo sicuro gli assistenti AI e i LLM al tuo database iMessage su macOS, consentendo interrogazioni, automazione e maggiore produttività tramite analisi dei messaggi, gestione dei contatti e integrazione nei flussi di lavoro.
Il server MCP map-traveler consente ad assistenti AI e flussi di lavoro di interagire con mappe virtuali, simulare viaggi, recuperare informazioni geografiche e fornire contesto spaziale per esperienze AI avanzate.
Il MariaDB MCP Server offre un accesso sicuro in sola lettura ai database MariaDB per assistenti AI, abilitando l'automazione dei workflow, l'analisi dei dati e la business intelligence tramite l'esposizione delle informazioni dello schema e il supporto alle query SELECT, senza rischiare l'integrità del database.
Markdownify MCP Server converte vari tipi di file e contenuti web—come PDF, DOCX, immagini, audio e pagine web—in formato Markdown standardizzato, offrendo ad assistenti AI e workflow contenuti leggibili, condivisibili e processabili dalle macchine.
Il Markitdown MCP Server collega gli assistenti AI ai contenuti markdown, abilitando documentazione automatica, analisi dei contenuti e gestione dei file markdown per flussi di lavoro degli sviluppatori più efficienti.
Il server MasterGo Magic MCP collega gli strumenti di design MasterGo ai modelli AI, consentendo l'accesso diretto ai dati DSL dai file di design per analisi automatizzate, generazione di design, collaborazione e validazione—tutto con una configurazione minima e gestione sicura delle chiavi API.
Il MCP Code Executor MCP Server consente a FlowHunt e ad altri strumenti basati su LLM di eseguire in modo sicuro codice Python in ambienti isolati, gestire le dipendenze e configurare dinamicamente i contesti di esecuzione del codice. È ideale per la valutazione automatizzata del codice, workflow di data science riproducibili e la configurazione dinamica dell'ambiente all'interno dei flow di FlowHunt.
MCP Compass è un servizio di scoperta e raccomandazione per l'ecosistema Model Context Protocol (MCP). Permette agli assistenti AI e agli sviluppatori di trovare e comprendere i server MCP disponibili utilizzando il linguaggio naturale, fornendo metadati in tempo reale e integrazione senza soluzione di continuità per migliorare i flussi di lavoro di sviluppo.
MCP Create è un servizio di gestione dinamica dei server che consente la creazione, l'esecuzione e l'orchestrazione on-demand di più server MCP. Progettato per workflow AI scalabili e modulari, permette agli sviluppatori di avviare, aggiornare e gestire server MCP in modo programmatico, supportando l'esecuzione robusta degli strumenti e la gestione del ciclo di vita.
Il MCP Database Server consente un accesso sicuro e programmabile ai database più diffusi come SQLite, SQL Server, PostgreSQL e MySQL per assistenti AI e strumenti di automazione. Agisce come un ponte, potenziando i flussi di lavoro contestuali e le applicazioni AI a interrogare, gestire e interagire in modo efficiente con dati strutturati.
MCP Discovery è uno strumento da riga di comando basato su Rust che automatizza la scoperta e la documentazione delle capacità, degli strumenti e delle risorse degli MCP Server. Genera documentazione completa e aggiornata in formato Markdown, HTML o testo per un'integrazione fluida nei flussi di lavoro degli sviluppatori e nelle pipeline CI.
Il server MCP Open Library collega gli assistenti AI con l’API Open Library di Internet Archive, consentendo una ricerca e un recupero fluido di dati su libri, autori e media per ricerche bibliografiche, catalogazione ed esperienze digitali avanzate.
Il MCP Proxy Server aggrega diversi server di risorse MCP in un unico server HTTP, semplificando le connessioni per assistenti AI e sviluppatori. Consente l’accesso unificato a strumenti, API e fonti dati eterogenee, con streaming in tempo reale e autenticazione centralizzata.
MCP Solver è un server Model Context Protocol (MCP) che offre funzionalità avanzate di SAT, SMT e ottimizzazione vincolata per assistenti AI e LLM. Consente la creazione, modifica e risoluzione interattiva di modelli matematici complessi, semplificando i flussi di lavoro nella ricerca, ingegneria e nei processi decisionali.
Il server MCP mcp-google-search collega assistenti AI e web, consentendo ricerca in tempo reale ed estrazione di contenuti tramite Google Custom Search API. Permette ai large language model di accedere, verificare e riassumere informazioni aggiornate direttamente da fonti online.
Il server MCP mcp-hfspace collega assistenti AI con HuggingFace Spaces, consentendo un'integrazione, automazione e gestione senza interruzioni di modelli AI esterni, demo e API all'interno del tuo workflow di sviluppo.
Il server MCP mcp-ical collega gli assistenti AI al tuo Calendario macOS, consentendo la programmazione, la gestione degli eventi e il controllo della disponibilità con linguaggio naturale direttamente dai prompt conversazionali. Supporta più calendari, promemoria intelligenti e integrazione con Google Calendar per una produttività senza interruzioni.
Il server mcp-installer MCP semplifica e automatizza l'installazione di altri server Model Context Protocol, consentendo ad assistenti AI e sviluppatori di espandere rapidamente il proprio set di strumenti distribuendo nuovi server MCP da npm o PyPi con un setup manuale minimo.
Il server MCP mcp-k8s-go consente agli assistenti AI di interagire in modo programmatico con i cluster Kubernetes tramite il Model Context Protocol, automatizzando e semplificando i flussi di lavoro DevOps attraverso un'interfaccia standardizzata.
Il server MCP mcp-local-rag consente una ricerca web RAG (Retrieval-Augmented Generation) locale e rispettosa della privacy per LLM. Permette agli assistenti AI di accedere, incorporare ed estrarre informazioni aggiornate dal web senza API esterne, migliorando processi di ricerca, creazione di contenuti e workflow di risposta alle domande.
mcp-meme-sticky è un server Model Context Protocol (MCP) che permette agli assistenti AI di generare meme e convertirli in sticker per piattaforme come Telegram. Collega i LLM e i servizi di generazione di meme, semplificando i flussi di lavoro personalizzati per i meme e l'automazione degli sticker senza API esterne.
MCP-NixOS è un server Model Context Protocol per NixOS, che consente ad assistenti AI e sviluppatori di accedere e gestire in modo programmatico le configurazioni NixOS, i pacchetti e lo stato del sistema. Semplifica l'automazione dell'infrastruttura, build riproducibili e workflow DevOps potenziati dall'AI.
Il server MCP mcp-proxy collega i trasporti MCP Streamable HTTP e stdio, consentendo un'integrazione senza soluzione di continuità tra assistenti AI e diversi server o client Model Context Protocol (MCP). Espande l'interoperabilità, semplifica l'integrazione di sistemi legacy e migliora i flussi di lavoro AI cross-platform.
Il server MCP mcp-rag-local consente agli assistenti AI di avere una memoria semantica, permettendo l'archiviazione e il recupero di passaggi di testo in base al significato, non solo alle parole chiave. Utilizza Ollama per gli embeddings e ChromaDB per la ricerca vettoriale, supportando una gestione avanzata della conoscenza e il richiamo contestuale nei flussi di lavoro locali.
Il server mcp-rquest MCP offre agli assistenti AI capacità avanzate di richieste HTTP simili a un browser, robuste tecniche di evasione anti-bot e conversione di documenti in Markdown. Alimentato dal motore rquest, consente interazioni web sicure e realistiche e una gestione efficiente di risposte web o documentali di grandi dimensioni.
Il server mcp-searxng MCP consente agli agenti AI di FlowHunt di effettuare ricerche web in tempo reale e rispettose della privacy utilizzando SearXNG, un meta-motore di ricerca open source. Potenzia le capacità degli LLM con dati internet aggiornati e multi-fonte per ricerca, fact-checking e applicazioni dinamiche.
Il server MCP mcp-searxng-public collega gli assistenti AI con istanze pubbliche di metamotore SearXNG, analizzando i risultati di ricerca HTML in JSON pulito per una ricerca web in tempo reale e rispettosa della privacy.
Il server mcp-server-commands MCP collega gli assistenti AI con l'esecuzione sicura di comandi di sistema, permettendo agli LLM di interagire con la shell, automatizzare attività di sviluppo e gestire file direttamente da FlowHunt e altre piattaforme AI.
Il MCP-Server-Creator è un meta-server che consente la rapida creazione e configurazione di nuovi server Model Context Protocol (MCP). Grazie alla generazione dinamica del codice, alla creazione di strumenti e alla gestione delle risorse, semplifica lo sviluppo di server personalizzati per la connettività e l'integrazione dell'IA, consentendo ai team tecnici di automatizzare i flussi di lavoro e accelerare il deployment.
Il server mcp-server-docker MCP consente agli assistenti AI di gestire i container Docker tramite linguaggio naturale. Integra questo MCP con FlowHunt e altri client per l'orchestrazione automatizzata dei container, introspezione, debug e gestione dei dati persistenti.
MCP-Soccerdata è un server MCP open-source che si connette alla SoccerDataAPI, consentendo approfondimenti in tempo reale sulle partite di calcio per flussi di lavoro AI. Fornisce elenchi di partite in diretta, eventi dettagliati, formazioni delle squadre, quote e metadati dei campionati per l'utilizzo in client compatibili MCP come Claude Desktop, Cursor, Windsurf e Cline.
Il server MCP mcp-stdio-to-streamable-http-adapter funge da ponte di compatibilità, consentendo ai client MCP basati su STDIO di connettersi senza soluzione di continuità a server MCP Streamable HTTP moderni. Semplifica l'integrazione, il testing e la migrazione, offrendo agli sviluppatori accesso immediato alle nuove funzionalità del server senza aggiornamenti lato client.
Il mcp-teams-server porta la funzionalità di Microsoft Teams su FlowHunt tramite il Model Context Protocol (MCP), consentendo agli assistenti AI di leggere, creare e rispondere ai messaggi, menzionare utenti e automatizzare i flussi di lavoro del team all'interno dei canali e delle chat di Teams.
Il server MCP mcp-vision connette i modelli di visione artificiale di HuggingFace—come il rilevamento di oggetti zero-shot—a FlowHunt e ad altre piattaforme AI, potenziando LLM e assistenti AI con capacità visive avanzate come rilevamento oggetti e analisi delle immagini.
Il server MCP mcp-writer-substack consente ad assistenti AI come Claude di accedere, recuperare e riassumere i contenuti delle newsletter Substack all'interno dei flussi di lavoro. Ottimizza la ricerca, la cura dei contenuti, il monitoraggio delle newsletter e l'assistenza alla scrittura automatizzata collegando direttamente gli articoli Substack in ambienti potenziati dall'AI.
Il server MCP mcpignore-filesystem offre un controllo sicuro e granulare sull'accesso ai file da parte degli agenti AI, supportando i pattern di `.mcpignore`. Proteggi i dati sensibili, automatizza attività sui file e abilita flussi di sviluppo guidati da AI con interfacce filesystem robuste e personalizzabili.
Il MediaWiki-MCP-adapter consente ad assistenti AI e strumenti di automazione di recuperare e modificare programmaticamente le pagine MediaWiki tramite un server Model Context Protocol (MCP) semplificato, ideale per l'automazione wiki, la modifica di massa e la gestione delle basi di conoscenza.
Il Meilisearch MCP Server collega gli assistenti AI con la tua istanza Meilisearch, consentendo operazioni sul database, gestione degli indici, configurazione delle impostazioni e controllo delle chiavi API direttamente dai flussi di lavoro AI o dagli strumenti di automazione.
Il mem0 MCP Server connette gli assistenti AI con archiviazione strutturata, recupero e ricerca semantica per snippet di codice, documentazione e best practice di programmazione. Migliora i flussi di lavoro di sviluppo consentendo la memorizzazione persistente delle preferenze di codifica e un'integrazione senza soluzione di continuità con IDE AI-powered.
Il Membase MCP Server fornisce una memoria leggera, decentralizzata e persistente per agenti AI collegandoli al protocollo Membase alimentato da Unibase. Consente agli agenti di memorizzare e recuperare in modo sicuro la cronologia delle conversazioni, gestire più sessioni e garantire registri a prova di manomissione e verificabili.
Il Mesh Agent MCP Server collega assistenti AI a fonti di dati esterne, API e servizi, facendo da ponte tra i large language model (LLM) e informazioni reali per un'integrazione fluida nei flussi di lavoro. Permette attività come query su database, gestione di file e interazioni con API all'interno dell'ecosistema Model Context Protocol (MCP).
Mostrando 6 di 11
