基于 Model Context Protocol (MCP) 实现的服务器,旨在连接 AI 助手与 macOS 上的 Ulysses 写作应用,提供丰富的自动化和内容管理工具。
为AI助手提供对Optimizely CMS内容管理、GraphQL查询及智能内容创建的全面访问,通过标准MCP协议与LLM客户端通信。
连接AI助手与Contentful CMS的桥梁,提供丰富的工具集,使AI能够通过自然语言管理和操作Contentful内容。
一个基于 Model Context Protocol 的服务器,允许 AI 助手通过 WordPress REST API 与 WordPress 网站交互,实现内容和用户管理等功能。
Confluence MCP服务器是一个基于Model Context Protocol的后端实现,旨在让AI助手能够通过标准接口安全访问和操作Confluence知识库中的内容。
将 WordPress 功能以 MCP 协议暴露,使 LLM 客户端能够安全访问和利用 WordPress 的资源与工具。
一个WordPress插件,实现了MCP服务器,允许LLM通过Model Context Protocol访问和操作WordPress内容及功能。
将 Model Context Protocol (MCP) 协议引入 WordPress 和 WP-CLI,通过 WP-CLI 命令行工具实现 AI 与 WordPress 的本地开发环境交互。
通过MCP协议,以标准化的方式将WordPress网站的内容和功能提供给LLM客户端,实现自然语言交互。
为AI助手提供Fingertip网站管理能力的MCP服务器,支持站点和页面信息的查询与管理,以及内容模块的创建和更新。
Confluence MCP Server是一个为AI Agent设计的应用后端,通过Model Context Protocol (MCP) 提供Confluence知识库的访问和管理能力。
该项目演示了如何构建一个基于MCP协议的Markdown文件处理器服务器,提供读取和写入Markdown文件的工具,可供LLM客户端调用。
一个基于MCP协议的WordPress REST API服务器,提供WordPress网站内容和功能的访问能力。
ai-command将WordPress转换为MCP服务器,通过WP-CLI命令行界面为LLM提供内容和功能访问,方便开发者在本地WordPress环境中进行AI应用开发。
vidhupv_x-mcp 是一个 MCP 服务器,它扩展了 Claude 等 LLM 的能力,使用户能够通过自然语言指令直接在 X (Twitter) 平台上创建、管理和发布帖子和线程。
Contentful MCP Server是一个基于Model Context Protocol的应用后端,集成了Contentful内容管理API,为LLM提供内容管理能力,包括内容条目、资产、内容类型和空间的CRUD操作。
wp-mcp 是一个基于 Python 和 FastMCP 框架开发的 MCP 服务器,旨在将 WordPress 内容以结构化的方式提供给 LLM 客户端,目前提供了列出 WordPress 文章和页面的工具。
此项目是一个MCP服务器,为AI助手提供Confluence Cloud内容管理工具,支持空间、页面、搜索和标签操作。
Roam Research MCP Server为 Claude 等 AI 助手提供标准化的接口,使其能够访问和操作 Roam Research 知识库,实现内容检索、编辑和管理等功能。
WordPress MCP Server 允许 AI 助手通过 REST API 与 WordPress 网站交互,实现内容管理、站点配置等操作。
基于Model Context Protocol的Twitter MCP服务器,提供推文发布、搜索、用户管理、列表管理等工具,方便LLM应用集成Twitter功能。
WordPress MCP Server 通过 JSON-RPC 接口,为 LLM 提供对 WordPress 网站内容(如文章)的创建、读取和更新能力,实现 AI 与 WordPress 内容管理的集成。
Strapi MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器,它允许AI助手通过标准接口与Strapi CMS交互,实现内容管理和数据访问。
Contentful MCP Server为LLM应用提供Contentful内容管理平台的集成,支持内容条目、素材、内容模型和空间的CRUD操作及发布管理,通过MCP协议标准化接口与LLM客户端交互。
Transistor MCP Server是一个连接Transistor.fm播客平台的MCP服务器,通过工具集提供播客节目、音频分析和内容管理功能,方便LLM客户端集成和调用。