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提供多种服务的Model Context Protocol (MCP) 服务器集合，支持天气、Notion、Slack、GitHub等集成。

连接大型语言模型与Freshservice，赋能AI自动化处理工单、管理用户及资产等IT服务管理任务。

本仓库演示了如何在 TypeScript 中使用 LangChain 结合 MCP 工具，包含本地 MCP 服务器的启动和配置示例，以及 SSE 认证服务器的测试。

开源框架，用于构建事件驱动的多智能体AI系统，提供灵活接口和内置编排能力。

evo-mcp 是一个网关应用，将 Evolution API 包装成标准的 MCP 服务器，为 LLM 应用提供 WhatsApp 通信能力。

Slack MCP Server为AI助手提供访问Slack API的工具，通过标准化的MCP接口实现与Slack的交互，例如列出频道、发送消息和搜索消息等。

集成Sentry和Monday.com的MCP服务器，为LLM应用提供错误追踪和任务管理的工具与Prompt。

GitHub MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的应用后端，旨在通过标准化的方式向 LLM 客户端提供 GitHub API 的上下文信息和操作能力。

Telegram MCP Server 通过 MCP 协议将个人 Telegram 消息、联系人和发送消息功能集成到 LLM 应用中，提供上下文数据和工具能力。

基于 Model Context Protocol 框架构建，为 LLM 提供访问 GitLab RESTful API 的工具，实现与 GitLab 的深度集成。

Activepieces是一个开源的AI自动化平台，可以作为MCP服务器，为LLM客户端提供资源和工具集成能力。

一个基于Model Context Protocol的服务器，为LLM应用提供与Linear issue跟踪系统的集成能力。

一个用于 Cursor 编辑器的 MCP 服务器，通过集成 Jira 提供任务管理功能。

一个 MCP 服务器，允许 AI 助手通过自然语言与 n8n 工作流交互，管理和执行工作流。

一个将 n8n 工作流作为工具暴露给 LLM 的 MCP 服务器，允许 LLM 客户端调用和管理 n8n 工作流。

mcp-rails 是一个 Rails gem，它通过 MCP 协议将 Rails 应用的功能暴露给 LLM 客户端，简化了 LLM 智能体与 Rails 后端应用的集成。

将Make自动化平台的情景(scenarios)作为工具集成到MCP服务器，使AI助手能够调用和执行Make平台上的自动化工作流。

为Atlassian Data Center产品（Jira、Confluence、Bitbucket）提供MCP服务器集成，使AI助手能够通过标准化接口访问和操作Atlassian资源。

该项目是一个MCP服务器，为LLM提供连接和操作Notion工作空间的能力，支持页面、数据库、Block的CRUD及搜索、评论等功能。

Notion MCP Server是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，它允许LLM客户端通过标准化的方式访问和操作Notion知识库，例如查询数据库、创建页面等。

Linear MCP服务器提供与Linear项目管理工具的集成，允许LLM客户端通过工具调用创建、搜索和管理Linear issues及团队信息。

Jira MCP服务器，允许LLM客户端通过工具调用查询Jira Cloud中的issue信息。

Monday.com MCP服务器，通过MCP协议连接Monday.com与LLM客户端，提供看板和项目管理工具，实现工作流程自动化。

基于MCP协议的Atlassian集成服务器，为LLM应用提供Confluence和Jira工具，实现与Atlassian产品的交互。

Dify MCP Server将Dify应用的工作流转换为MCP工具，为LLM客户端提供调用Dify功能的能力。

Postman MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器，它允许用户通过 LLM 客户端安全访问和管理 Postman API 资源，例如集合、环境和 API 定义。