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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器集合，提供以 JSON-RPC 方式向 LLM 客户端暴露的资源管理、工具执行与提示渲染等能力，用以构建端到端的性能测试、分析与报告管线。仓库中包含多路 MCP 服务器实现（如 JMeter、BlazeMeter、Datadog、Perf Analysis、Confluence、Microsoft Graph 等），实现资源、工具、提示的注册与执行，以及 JMeter JMX 生成、数据汇总、报表输出等功能，支持多种传输协议（如 stdio、WebSocket、SSE），具备会话管理、能力声明与跨服务器协作能力，旨在为 LLM 驱动的性能测试流水线提供稳定的后端上下文与接口服务。

基于Spring AI的企业级数据分析MCP服务器，提供智能数据查询、SQL生成和报告生成功能

GPT Researcher MCP Server 是一个基于 MCP 协议的服务器，为 LLM 应用提供深度网络研究能力，支持高质量信息检索和报告生成。

该项目是Weights & Biases Weave的MCP服务器实现，允许LLM客户端查询Weave traces数据并创建W&B报告。

深度研究MCP服务器，通过结构化流程辅助用户进行全面的研究，并生成包含引用的研究报告。

Squirrel 是一个高性能的代码分析和报告系统，通过 MCP 协议提供上下文服务，支持 LLM 客户端进行代码分析、安全扫描和性能评估等任务。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，提供AI驱动的深度网络研究工具，可通过 Claude Desktop 等 MCP 客户端调用。

一个基于模型上下文协议(MCP)的服务器，提供AI驱动的深度研究工具，通过集成搜索引擎、网页抓取和Gemini LLM，为AI Agent生态系统提供研究能力。

Deep Research MCP Server是一个AI驱动的深度研究助手，通过MCP协议集成，为AI agent生态系统提供强大的研究工具，支持迭代式查询优化和报告生成。

一个连接美国财政部财政数据API的MCP服务器，提供工具、资源和Prompt模板，用于获取和分析美国财政数据。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的 AI 驱动深度研究服务器，提供通过工具进行多轮迭代研究并生成报告的功能。