Поиск

Code Index

Regsorm

15121

Rust-native MCP-сервер для AI-агентов. Индексирует код и находит символы за миллисекунды. Вместо десятков последовательных вызовов grep ассистент выполняет один запрос и получает точный ответ с контекстом. Разработчики 1С знакомы с ситуацией, когда поиск нужной функции или реквизита занимает минуты из-за разрозненности выгрузок. Code Index решает эту задачу: он строит единое индексное пространство по всей конфигурации, включая общие модули, документы, справочники и регистры. Сервер собран в статический бинарник без зависимостей — работает на Windows, Linux и macOS без установки рантайма. Из коробки поддерживает десять языков через tree-sitter: Rust, Python, JavaScript, TypeScript, Java, Kotlin, C#, Go, Objective-C, Zig. Для 50+ других форматов работает fallback-индексация. Ключевая фишка — нативная работа с 1С:Предприятие 8.3 (BSL). Сервер парсит XML-выгрузки конфигураций и строит полную картину кода: граф вызовов, граф связей данных, структуру объектов. В сервере 25 инструментов: 18 универсальных для всех языков и 7 заточенных под особенности платформы 1С.

One Search MCP

yokingma

14620

One Search MCP — это сервер для поиска и сбора контента из интернета. Он объединяет несколько поисковых провайдеров и инструментов для парсинга веб-страниц в одном интерфейсе. Разработчик отказался от внешнего сервиса Firecrawl в пользу локального Chromium-браузера. Это значит, что базовый поиск и сбор данных работают бесплатно и без ключей API. Сервер подходит разработчикам, которые автоматизируют сбор новостей, мониторинг цен, анализ контента конкурентов или подготовку данных для языковых моделей. Четыре инструмента — one_search, one_scrape, one_map, one_extract — покрывают весь цикл работы с веб-данными.

Code Pathfinder

shivasurya

14218

Code Pathfinder — это MCP-сервер, который даёт AI-ассистенту инструменты статического анализа кода на Python и Go. Сервер строит граф вызовов (call graph), отслеживает потоки данных между файлами и функциями, находит уязвимости и определяет типы (type inference). В основе сервера — открытый SAST-движок, который парсит код в абстрактные синтаксические деревья (AST) и строит графы зависимостей переменных (VDG). В отличие от обычных статических анализаторов, Code Pathfinder v2.0 специально создан для межфайлового анализа (cross-file dataflow). Он отслеживает заражённые данные по всей цепочке вызовов, от источника до опасного приёмника. Такая глубина анализа помогает находить сложные уязвимости — например, SQL-инъекцию, где пользовательский ввод проходит через несколько слоёв абстракции в разных файлах, прежде чем попасть в опасный контекст.

Apple RAG MCP

BingoWon

1218

Разработчикам под экосистему Apple нужна точная и актуальная документация. Обычный поиск по сайту разработчика часто выдаёт нерелевантные страницы, если запрос сформулирован не дословно. Приходится перебирать десятки страниц, чтобы найти ответ. Apple RAG MCP решает эту проблему принципиально иначе. Сервер использует семантический поиск, RAG (Retrieval-Augmented Generation) и AI-реранжирование. Он понимает смысл вопроса, а не просто ищет совпадения слов. На запрос «Как избежать утечек памяти в SwiftUI?» ассистент получит не общие страницы про память, а конкретные статьи Apple об управлении памятью, захвате замыканий и слабых ссылках. База знаний уже включает полную документацию Apple Developer, справочники по всем фреймворкам и расшифровки сессий WWDC. Вам не нужно ничего настраивать, скачивать индексы или разбираться в эмбеддингах. Просто подключили сервер к любому MCP-клиенту — и начали работать.

MCP Trino

tuannvm

12158

MCP-сервер на Go для Trino — распределённого SQL-движка аналитики больших данных. Trino (бывший PrestoSQL) обрабатывает петабайты данных из разных источников: HDFS, реляционные базы, облачные хранилища. Этот сервер выступает мостом между AI-ассистентами и Trino через стандартный протокол MCP. Зачем это нужно? Разработчик или аналитик общается с AI-ассистентом на естественном языке, а тот напрямую выполняет SQL-запросы, навигирует по каталогам, схемам и таблицам. AI ускоряет разведку данных, написание сложных запросов и составление отчётов. Сервер написан на Go. Код компилируется в один бинарный файл — запуск за миллисекунды, не требует установки интерпретатора. Транспорт stdio делает сервер совместимым с любым MCP-клиентом: Claude Desktop, Cursor, VS Code, JetBrains. Исходный код открыт под лицензией MIT. Сборки заверяются подписью SLSA 3 и проходят сканирование Trivy.

searchcraft

sathergate

107

Searchcraft — MCP-сервер для полнотекстового поиска в приложениях Next.js. Он использует алгоритм BM25 для ранжирования результатов и поддерживает нечёткое совпадение (fuzzy matching). Главное отличие — сервер не требует внешних сервисов. Никакого Elasticsearch, Algolia или Redis. Вся логика поиска работает в рантайме Next.js на чистом TypeScript. Сервер индексирует документы прямо в памяти и настраивает вес полей — заголовок может быть в два раза важнее контента. Это даёт релевантные результаты без сложной инфраструктуры. Searchcraft подходит для блогов, документации, каталогов товаров и любых проектов Next.js, где нужен быстрый поиск по тексту.

ShadowCrawl

cortex-works

709

ShadowCrawl — MCP-сервер на Rust для скрытного сбора данных из интернета. Он решает главную проблему AI-агентов: как получить контент со страниц, защищённых Cloudflare, DataDome или требующих входа на LinkedIn. В основе сервера лежит прогрессивная стратегия обхода блокировок. Сначала выполняется обычный HTTP-запрос. Если страница не открывается, подключается рендеринг через браузер Chromium (CDP). Если и это не помогло, запускается stateful E2E-автоматизация. В самых сложных случаях сервер запрашивает помощь человека (Human-in-the-Loop). Такой гибридный подход — Cyborg — добывает данные оттуда, куда обычные парсеры не пробиваются. ShadowCrawl подходит для анализа конкурентов, сбора данных для обучения моделей, мониторинга цен и проверки доступности сайтов.

Paper Distill MCP

Eclipse-Cj

674

Paper Distill MCP — это MCP-сервер для поиска и отбора научных статей. Вместо того чтобы вручную опрашивать arXiv, PubMed, Semantic Scholar и другие базы, вы даёте задание ассистенту. Сервер опрашивает все 11 источников параллельно. Он собирает аннотации, прогоняет статьи через ИИ-фильтры и возвращает ранжированную подборку. Система подходит для исследователей, аспирантов и инженеров, которые ежедневно отслеживают новые публикации по своей теме.

Memory Vault

MihaiBuilds

6514

Каждый сеанс работы с ChatGPT или Claude стартует с нуля — ассистент не помнит, что вы обсуждали неделю назад, какие решения приняли и с какими проблемами столкнулись. Без внешней памяти приходится каждый раз заново загружать контекст. Memory Vault решает эту задачу. Вы сохраняете заметки, решения и контекст проектов в локальную базу PostgreSQL с расширением pgvector. Поиск по записям гибридный — семантический (по смыслу) плюс полнотекстовый (по ключевым словам). Встроенный граф знаний автоматически связывает записи между собой. Сервер работает локально — ваши данные не уходят на сторонние серверы.

Research Hub

WenyuChiou

6513

Research-hub объединяет инструменты исследователя — Zotero, Obsidian и NotebookLM — в единое AI-управляемое рабочее пространство. Ваш AI-ассистент получает прямой доступ к библиотеке статей и заметок, может искать, фильтровать и синхронизировать данные без переключения между приложениями. Сервер решает проблему разрозненности исследовательских данных. Вы работаете в Zotero, заметки ведёте в Obsidian, а обзоры создаёте в NotebookLM. Research-hub связывает эти инструменты в единый пайплайн через MCP-интерфейс. Проект активно используется в реальных научных задачах и постоянно развивается.

Adam Framework

strangeadvancedmarketing

469

Adam Framework — MCP-сервер для Claude Desktop, который дает вашему AI-ассистенту долговременную память. Теперь Claude помнит предыдущие разговоры, ваши предпочтения и контекст, даже после завершения сессии. Амнезия AI больше не проблема: данные о личности и истории хранятся в файлах на вашем компьютере — под вашим полным контролем. Сервер интегрируется с Obsidian. Во время диалога вы можете попросить Claude найти нужную заметку в вашем vault, не отвлекаясь на ручной поиск. Система проверена в реальной эксплуатации: более 350 сессий без потери контекста. Разработчик утверждает, что фреймворк решает проблему когерентной деградации — ответы остаются последовательными даже в длинных разговорах.

seekstone

shaqmughal

334

Seekstone — MCP-сервер для прямого доступа ИИ к Obsidian. Ему не нужен запущенный Obsidian и плагин Local REST API. Сервер читает файлы хранилища напрямую с диска. Главная проблема интеграции ИИ с Obsidian — расход контекста. Обычные серверы возвращают полный текст всех заметок по запросу. Один поиск может выдать 1.75 Мбайт текста (примерно 459 тысяч токенов). Почти всё окно контекста модели уходит на обработку ответа, а не на задачу пользователя. Seekstone решает это иначе. Он ищет напрямую в файлах и возвращает только метаданные и релевантные фрагменты. Результат: 3 Кбайт и 800 токенов вместо 1.75 Мбайт. Экономия в 575 раз. Ассистент тратит контекст на вашу задачу.