AI и машинное обучение

Blockrun MCP

BlockRunAI

47247

BlockRun MCP — платёжный шлюз и поставщик данных для ИИ-агентов в одном пакете. Он решает фундаментальную проблему языковых моделей — неспособность отвечать на вопросы, требующие текущих данных. Claude, ChatGPT и другие ассистенты не знают актуальные курсы криптовалют, результаты матчей, последние научные открытия или тренды в соцсетях. BlockRun подключает агента к этим источникам. Вместо того чтобы регистрироваться на десятках сайтов (Polymarket, Exa, X/Twitter, Uniswap, OpenAI) и управлять кучей API-ключей, вы ставите один MCP-сервер. Он содержит готовые инструменты для каждого источника. Сервер сам обрабатывает аутентификацию и списывает плату за каждый вызов в USDC на Base. Никаких подписок, никаких дашбордов. Просто пополняете кошелёк, который создаётся автоматически при первом запуске, и задаёте вопросы.

OpenOSINT

OpenOSINT

46085

OpenOSINT — ИИ-агент для открытой разведки (OSINT). Сервер объединяет 16 инструментов сбора данных под управлением языковых моделей. Вы формулируете задачу на естественном языке, а модель решает, какие инструменты запустить и в каком порядке. Это избавляет от ручного перебора команд и ускоряет разведку. Ключевая особенность — структурная защита от галлюцинаций. В отличие от обычных решений, где модель может сгенерировать вывод инструмента, в OpenOSINT код исполняет настоящий бинарник. Результат возвращается в сыром виде из внешнего источника. Вы получаете фактические данные, а не правдоподобный вымысел. Архитектура построена на механизме жёстких остановок (hard stops): модель останавливает генерацию, когда нужен запуск инструмента, код выполняет реальный бинарник, и сырой результат передаётся модели. Сервер поддерживает четыре режима работы: MCP-сервер для Claude Desktop и Claude Code, интерактивный REPL, однострочные команды CLI и веб-интерфейс. Работать можно как с Anthropic Claude через API, так и с локальной Ollama. OpenOSINT предназначен для специалистов по безопасности, пентестеров и разработчиков, автоматизирующих сбор разведданных из открытых источников.

Prometheus MCP Server

pab1it0

45195

Prometheus MCP Server даёт ИИ-ассистентам прямой доступ к метрикам Prometheus. DevOps-инженеры и разработчики больше не переключаются между дашбордами и консолью — они формулируют запрос на естественном языке, а сервер выполняет PromQL-запросы и возвращает точные данные. Сервер работает через протокол MCP, подключается к вашему Prometheus по URL и совместим с любым MCP-клиентом: Claude Desktop, VS Code, Cursor, Windsurf. Сервер решает проблему ручного анализа метрик. Вместо того чтобы писать curl-запросы или искать нужный дашборд в Grafana, вы просите ассистента показать метрики. Сервер обрабатывает запрос, выполняет его в Prometheus и отдаёт результат ассистенту. Весь процесс занимает несколько секунд.

abell

abelljs

43736

Abell MCP — сервер для подключения AI-ассистента к статическому генератору Abell. Вместо ручного набора команд в терминале вы пишете задачу текстом, а ассистент запускает терминал. Создание сайта, добавление страниц, сборка проекта — всё через чат. Сам Abell — низкоуровневый генератор без привязки к фреймворкам. Шаблоны пишутся на HTML, а динамические данные вставляются через JavaScript: {{ page.title }}. MCP-сервер даёт AI-ассистенту доступ к файловой системе и командной строке Abell.

uniprof

indragiek

40411

Uniprof — универсальный CPU-профилировщик. Вы запускаете команду, он сам определяет среду выполнения (Python, Node.js, JVM, .NET, Ruby, PHP, нативный код) и запускает подходящий профилировщик. Никаких изменений кода и установки дополнительных зависимостей в целевое приложение. Uniprof приводит результаты всех профилировщиков к единому формату и проводит статистический анализ. Вы сразу видите узкие места (hotspots) — функции, которые потребляют больше всего процессорного времени. Инструмент работает через командную строку и в режиме MCP-сервера. Благодаря MCP AI-ассистенты могут запускать профилирование по вашей просьбе и показывать результаты прямо в диалоге.

Finlab AI

koreal6803

37259

FinLab AI — MCP-сервер для количественного анализа данных и алгоритмической торговли. Он превращает обычный диалог с AI-ассистентом в мощную аналитическую сессию для финансового рынка. В вашем распоряжении 900+ дата-колонок из 80+ таблиц. Библиотека включает 60+ готовых примеров стратегий, функции бэктестинга sim(), инструменты для машинного обучения и ресемплинга. Сервер подходит разработчикам, трейдерам и дата-сайентистам, которые хотят быстро проверять гипотезы с помощью AI.

Network Sketcher (Local MCP)

cisco-open

36218

Network Sketcher (Local MCP) — сервер для проектирования схем сетей Cisco через AI-ассистентов. Вы описываете топологию текстом, а сервер генерирует профессиональные диаграммы уровней L1 (физическая), L2 (канальная) и L3 (сетевая). Результат можно сразу сохранить в PowerPoint (.pptx) или SVG. Сервер работает напрямую с LLM-клиентами по протоколу MCP: не нужен браузер или копирование данных. Это ускоряет документирование сети и обновление схем: достаточно описать изменения в чате — схема подстроится. Инструмент подходит инженерам, архитекторам сети и DevOps, которые ведут документацию среднего и крупного масштаба.

Ruv Swarm

ruvnet

360109

ruv-swarm — модуль оркестрации нейросетей из экосистемы ruv-FANN. Он реализует принцип «эфемерного интеллекта»: AI-ассистент через MCP создаёт лёгкую нейросеть под конкретную задачу, решает её и сразу уничтожает сеть. Никакого постоянного потребления памяти, никакого GPU. В отличие от классических серверов, которые просто вызывают API крупных моделей, ruv-swarm сам порождает микро-нейросети. Каждая сеть использует WebAssembly для ускорения на обычном процессоре. Результат — 84.8% решённых задач на тесте SWE-Bench, что на 14.5 пункта выше Claude 3.7. Весь фреймворк написан на Rust без единого unsafe-блока.

PageIndex MCP

VectifyAI

35340

PageIndex MCP — это сервер, который меняет подход к работе с длинными PDF-документами. Вместо стандартного векторного поиска он строит из документа иерархическое древо и затем логически проходит по нему — так же, как человек ищет нужную главу в книге по оглавлению. Это значит, что AI не тратит контекстное окно на случайные совпадения. Он точно знает, где находится нужный раздел, и обращается именно туда с помощью многошагового логического вывода (multi-step reasoning). Благодаря этому отпадает необходимость в сложной инфраструктуре: не нужны векторные базы данных (Pinecone, Weaviate), нет затрат на эмбеддинги. Всё строится на лету прямо внутри диалога. Сервер решает главную боль разработчиков и аналитиков: как обсудить с нейросетью PDF на 200 страниц, не упереться в лимит контекста и не получить кашу из фактов. PageIndex легко интегрируется с Claude Desktop, Cursor, Continue.dev и любыми MCP-агентами.

Godot MCP — tomyud1

tomyud1

35139

Godot MCP подключает редактор Godot 4.x к AI-ассистентам. Работайте без копирования кода и переключения окон. AI читает, пишет и управляет сценами, скриптами и настройками проекта. В сервере 42 инструмента по шести категориям. AI создаёт персонажей, настраивает коллизии, редактирует код, запускает сцены и генерирует спрайты из SVG. Это ускоряет разработку игр: от прототипирования до финальной настройки. Сервер совместим с Claude Desktop, Cursor, Claude Code, Cline и Windsurf.

Touchdesigner MCP Server

8beeeaaat

34831

TouchDesigner MCP — это мост между AI-агентами и средой визуального программирования TouchDesigner. Сервер работает по протоколу MCP и взаимодействует с нодом WebServer DAT. Вместо ручных операций вы отдаёте текстовые команды ассистенту, а тот выполняет их в проекте. Инструмент рассчитан на VJ-художников, моушен-дизайнеров и разработчиков интерактивных инсталляций. Он ускоряет прототипирование, автоматизирует рутину и упрощает работу с Python API TouchDesigner.

DeepSeek MCP Server

DMontgomery40

33952

Официальный MCP-сервер для работы с API DeepSeek V4. Если вы используете MCP-совместимые инструменты (Claude Desktop, Cursor, Codex CLI, VS Code) и хотите получить доступ к последним моделям DeepSeek — Flash и Pro — это готовое решение. Сервер обращается только к публичным задокументированным эндпоинтам. Никаких скрытых функций или экспериментальных модулей — только стабильные методы для чата, генерации кода, списка моделей и проверки баланса. Подходит для продакшена и ежедневной разработки.