Каталог MCP-серверов

Model Context Protocol — подключайте ИИ-агентов к внешним инструментам и данным.

Найдено: 686 MCP-серверов· стр. 40 из 58

Xquik MCP Server

Xquik MCP Server

Xquik-dev

1069

Xquik MCP Server — инструмент для AI-ассистентов, который подключается к платформе X (Twitter) через протокол MCP. Он заменяет официальный API X и включает более 100 REST-эндпоинтов для поиска, сбора и публикации данных. Сервер ориентирован на разработчиков и DevOps-инженеров, которые хотят автоматизировать работу с X с помощью языковых моделей. Сервер поддерживает как чтение данных (поиск твитов, получение профилей, экспорт подписчиков), так и запись (публикация твитов, ответы, лайки, репосты, подписки, DM). Стоимость использования значительно ниже официального API X — от $0.00015 за запрос. Это делает его доступным для массового сбора данных и автоматизации. Сервер поддерживает подтверждение запись-операций (gate-доступ): AI-агент показывает намерение, пользователь подтверждает. В состав входят 23 инструмента для пакетного извлечения и 2 MCP-инструмента для быстрого запуска. Xquik совместим с более чем 40 AI-агентами, включая Claude Desktop, Cursor, GitHub Copilot и другие.

JavaScriptstreamable-http
AAI Gateway

AAI Gateway

gybob

1045

AAI Gateway — это шлюз для управления возможностями AI-агентов. Он объединяет MCP-серверы и пакеты навыков в единую систему — Agent Apps. Основная задача — избавить разработчика от трёх проблем: раздувания контекста, сложного поиска инструментов и дублирования настроек для разных агентов. Вместо того чтобы вручную искать MCP на GitHub, читать README и копировать JSON-конфиги, можно просто попросить AI-ассистента найти и установить нужное. Поиск работает через естественный язык. Всё, что импортировано один раз, становится доступно всем AI-агентам сразу: Claude, Codex, OpenCode и другим. Экономия токенов достигается за счёт архитектуры: вместо полных схем всех инструментов (в среднем 7500 токенов на 10 MCP) в контекст передаётся краткое описание Agent App (менее 50 токенов). Полные данные подгружаются по запросу, когда агент решает использовать конкретный инструмент. Это даёт заявленную экономию в 99%.

TypeScriptstdio
shellward

shellward

jnMetaCode

10116

ShellWard — это MCP-сервер, который работает как межсетевой экран для AI-агентов. Он встраивается между агентом (Claude Desktop или любой другой MCP-клиент) и его инструментами: командной оболочкой, файловой системой, HTTP-запросами, почтовыми сервисами. Сервер перехватывает каждый вызов инструмента в реальном времени и проверяет его по восьми уровням защиты. ShellWard сканирует данные на наличие персональной информации (PII), анализирует shell-команды на опасность, детектирует промпт-инъекции и блокирует утечки данных (DLP). Это своего рода корпоративный firewall, адаптированный под AI-агентов. Данные внутри системы используются свободно, но наружу ничего не выходит. Одна промпт-инъекция может привести к краже базы клиентов, удалению сервера или отправке данных хакеру. Без такого firewall AI-агент становится уязвимым инструментом. ShellWard решает эту проблему, выступая в роли прокси-слоя безопасности: он даёт агенту доступ к файлам и командам, но блокирует любые попытки использовать этот доступ во вред.

TypeScriptstdio
Open Computer Use

Open Computer Use

Wide-Moat

8820

Open Computer Use — это MCP-сервер, который даёт любой LLM-модели собственный виртуальный компьютер. Внутри изолированного Docker-контейнера с Ubuntu модель может произвольно выполнять bash-команды, запускать Python, Node.js, Java, пользоваться полноценным веб-браузером на основе Playwright, а также создавать профессиональные документы — Word, Excel, PowerPoint, PDF — с помощью специальных скиллов. Для сложных многошаговых задач в сервер встроен автономный саб-агент на базе Claude Code: он может сам управлять терминалом, настраивать MCP-серверы и решать задачи без участия пользователя. Сервер предназначен для разработчиков и DevOps-инженеров, которые хотят автоматизировать рутинные операции в реальной изолированной среде. Вы можете доверить модели тестирование веб-приложений (запуск браузера, скриншоты), создание отчётов (Excel, PDF), сбор и парсинг данных с сайтов, генерацию документов и даже написание кода — всё это в контролируемом окружении, не влияющем на основную систему. Вы сами выбираете, какую LLM подключить: Open Computer Use работает по MCP-протоколу и совместим с любой моделью.

Python