AI 资源库 · 已整理 167 项
查看与MCP相关的 AI 资讯、工具、Skill、工作流和开源项目。
senoldogann/web-research-stack · A production-ready web scraping and AI-powered research tool with full-stack capabilities.
该项目是一个生产就绪的全栈网页抓取与研究工具，后端采用 Python FastAPI，前端采用 React/Next.js，提供 CLI 与 REST API 两种接口。它包含本地网页研究工具（多角度搜索、抓取、站点地图、后台爬取与结构化抽取），并通过 stdio MCP 服务器暴露为 web_search、web_scrape 等工具；同时提供带引用的 LLM 研究能力，支持 SSE 实时进度、SQLite 历史与缓存、Docker 部署、Prometheus/Grafana 监控以及 SSRF 防护。
Google 把 Data Agent Kit 正式开放使用了。这是一套免费工具，包含 MCP 工具和 37 个开源技能，能让写代码的 AI 助手直接连接 Google 数据云的 15 种以上服务。它带了两道护栏，但作用不一样：一道是写在技能里的提示，让 AI 助手自己停下；另一道是 IAM 拒绝策略，在权限层面直接拦掉请求，AI 助手想绕也绕不过。对使用者来说，这意味着能连的服务变多，但需要分清两种护栏的强弱，不能把提示当成硬性限制。
Ayzzz123/mcd-coupon-strategist · 麦麦省钱助手 —— 基于麦当劳 MCP 的点餐成本优化 Skill。算出当前门店最省钱的点餐方案，并主动提示凑单陷阱。
该项目是一个基于麦当劳中国 MCP 的点餐成本助手，通过拉取门店实时菜单与价格、账户可用优惠券和历史订单，枚举并真实计价候选点餐方案，输出最省钱的组合并提示凑单陷阱。同时提供券的沉默成本、消费习惯画像、券包体检、用券排程、可领取券发现、积分体检和活动节奏等长期止损分析。项目为 Python 实现，含零配置 demo 与测试，运行 demo 不需要 MCP Token。
totalwindupflightsystems/gitreins · Git-native AI agent co-harness — MCP server, static guards, and agentic evaluator for LLM-assisted coding
GitReins 以 Git 仓库内的质量护栏形式运行，提供任务生命周期管理的 MCP 工具、按任务验收标准判断代码完整性的 agentic evaluator（代理式评估器），以及阻止检查绕过的 Git hooks。工作流上分两层：Tier 1 静态检查（密钥、构建、Lint、测试，可配置），Tier 2 由 LLM 读取文件、运行测试并逐条给出 PASS/FAIL，判定结果持久化在 .gitreins/history/，可通过 gitreins report 或本地 web 浏览器查看。它还支持通过 manifest 并行运行多个 worktree lane，并在合入前根据判定结果进行门控。
agent-sh/agnix · The missing linter and lsp for AI coding assistants. Validate CLAUDE.md, AGENTS.md, SKILL.md, hooks, MCP. Plugin for all major IDEs included, with autofixes.
agnix 是面向 AI 编码助手的配置检查工具与 LSP，用于在运行前发现 CLAUDE.md、AGENTS.md、SKILL.md、hooks、MCP 配置等文件中的语法或规范问题。项目宣称提供 702 条规则，覆盖 Claude Code、Codex CLI、OpenCode、Cursor、Copilot、Kiro 等工具，支持自动修复、GitHub Action 及 VS Code、JetBrains、Neovim、Zed 编辑器扩展。
skyhook-io/radar · The missing open-source Kubernetes UI with a built-in MCP server for AI agents. See what's broken, why, and what changed. Issues, Topology, event timeline, Helm, GitOps, live service traffic, and cluster audits - all in one Go binary.
Radar 是一个以单一 Go 二进制形式提供的开源 Kubernetes UI，可在本地或集群内运行，通过直接连接 Kubernetes API 展示拓扑、资源、事件时间线、Helm、GitOps、实时服务流量与集群审计等信息，帮助定位故障现象及其原因与变更。项目内置 MCP 服务器，使 AI Agent 能够检查和操作集群；同时支持 Helm 部署以实现团队共享访问与 RBAC 权限控制。
安全公司 Snyk 扫描了上千个企业环境中的 AI 模型，发现近一半环境引用了可能在某种攻击下得分达到严重级别的模型。但作者强调，光看模型分数不够：同一个模型，如果只用来总结会议记录，和用来查询客户数据、触发业务流程，出事的后果完全不同。所以团队应先确认模型是否真的在运行、它能访问哪些数据和工具，再针对具体风险选择换模型或加访问限制、人工审批等控制措施。这项研究来自 Snyk 报告，其中模型分数基于模拟攻击测试，并不代表真实入侵已经发生。
提供的材料未提及具体可用工具。
raster-app/agent-skills · Agent skills that teach AI coding agents to use the Raster API (MCP, REST, GraphQL). Install: npx skills add raster-app/agent-skills
该项目是一组 Agent skills，用于教会 Claude Code、Cursor、Codex、Copilot 等 AI 编程代理通过 MCP 或 REST 方式调用 Raster，完成资产的上传、打标签、搜索与交付，并可用 raster 命令行客户端在终端或 CI 中操作；还支持在用户尚无 Raster 账户时通过一次调用创建组织、库和密钥。仓库同时提供 Cursor 插件清单，内置远程 Raster MCP 服务配置，采用 OAuth 授权。
inkeep/open-knowledge · Beautiful, AI-native markdown IDE and LLM wiki
OpenKnowledge 是一个基于 TypeScript 的 WYSIWYG Markdown 编辑器，提供桌面应用与 Web UI，可与 Claude、Codex、OpenCode 等 AI 工具侧边栏并行编辑，并内置 MCP、skills 与面向 agent 的搜索，用于构建 LLM Wiki、第二大脑和结构化知识库。项目支持打开现有 Markdown/MDX 文件夹，并可选基于 git/GitHub 的团队共享与自动同步。
datawhalechina/easy-vibe · 💻 Vibe Coding 101｜Your First Course For AI Product Builders.
Easy-Vibe 是一套面向 AI 产品构建者的 Vibe Coding 实战学习教程，提供从零基础到产品上线的完整学习路线、分步图文教程、交互式演示和知识库附录。内容覆盖产品原型验证、全栈开发、Claude Code 与 MCP/Agent 工作流、跨平台应用开发等主题，支持 10 种语言，并提供在线阅读入口和本地运行说明。
vegaload/vegaload
VegaLoad 是一个用 Go 编写的开源负载测试工具，提供单个静态二进制文件和可脚本化的核心引擎，支持 HTTP/1.1、HTTP/2、gRPC、WebSocket、MQTT、Kafka、PostgreSQL、MySQL/MariaDB 以及原始 TCP/UDP 等协议驱动，并生成自包含的 HTML/JSON 报告，无需服务器、账户或遥测。它还支持 MCP 服务注册，使具备 MCP 能力的智能体可通过 CLI 运行测试、读取结果并解释失败；同时提供阈值、检查、基线门禁、JUnit 输出和 CI 摘要等功能。
Harness 发布了一款叫 VegaLoad 的免费开源负载测试工具，采用 Apache 2.0 许可证，由其韧性测试团队开发。以前做负载测试往往要另外找工具、把脚本放在别的仓库，还得提工单排队等运行，很多服务没做压测就上线了。VegaLoad 把压测脚本变成一个放在代码旁边的小文件，AI 编程助手可以直接写测试、运行测试，返回通过或失败结果和一份 HTML 报告，测试在本机跑，还能设延迟和错误率上限拦截合并或发布。对开发者来说，压测能在几分钟内试起来，代码可读可改；不过若需要多机集群压测或跨团队历史记录，则要另用 Harness 的商业产品。
这是 Spring 社区每周例行的动态汇总，作者 Josh Long 盘点了近期与 Java 和 Spring 相关的内容：Craig Walls 写了两篇文章，一篇讲用 Spring 和 JBang 免构建地搭建 MCP 服务，另一篇讲把回答拆成若干声明以便做事实核查；播客采访了 Andrew Lombardi，讨论 Java 能否比 Rust 更快（结论是能）；作者本人发布了 Spring Boot 4.1 中防止服务端请求伪造（SSRF，即攻击者诱导服务器去访问不该访问的地址）的视频，以及用 Mise 一键配好 JDK、环境变量和包的教程；SivaLabs 则分享了在 Spring Boot 中使用 .env 文件、以及用 skills 生成符合期望风格代码的视频；另有一篇讨论模块化单体与微服务如何取舍的文章。读者可以按兴趣挑选这些教程和讨论，全部为社区分享内容，没有发布新的软件版本。
activeing123/mcptoon · One zero-dependency CLI for every MCP server and agent skill. Token optimization, tool discovery and context compression: 71,929 -> 581 tokens (-99.2%, measured), schemas stay out of context. One config for Claude Code, Codex, Cursor, every agent. 341KB, pure Python. | 零依赖 CLI：管所有 MCP 工具与技能，工具发现省 99.2% token。
mcptoon 是一个纯 Python 标准库实现的零依赖命令行工具，用于统一管理本机上的 MCP 服务器工具与 Agent 技能。它把工具描述和技能全文留在磁盘上，只向上下文注入紧凑的名称索引，按 README 的实测数据，255 个工具的描述从 71,929 tokens 降至 581 tokens；完整 schema 与技能文本可通过 inspect、retrieve 等命令按需取回，因此压缩是无损的。它还提供 17,000+ MCP 服务器的自然语言检索安装、统一的 call 调用入口、stdio 诊断、离线 BM25 技能与文档章节路由，并向 Claude Code、Cursor、Codex、Windsurf 等 103+ 客户端写入统一的连接配置。
rongxinzy/RongxinAI · Open-source desktop AI agent: built-in free model, local GGUF models via llama.cpp, dispatch tasks from WeChat/Feishu/DingTalk. Files, browser & MCP tools. | 开源桌面 AI 智能体：内置免费模型，llama.cpp 本地 GGUF 模型，微信/飞书/钉钉直接派任务。
ZhiYuan Agent（仓库 rongxinzy/RongxinAI）是采用 AGPL-3.0 许可的开源桌面 AI 智能体，基于 Electron、React 与 TypeScript 构建。它内置 ZhiYuan 免费模型（需联网，额度在应用内显示），也可通过 llama.cpp 运行时下载并运行本地 GGUF 模型，并支持调整上下文长度、GPU 分配和线程数。智能体可读写文件、执行命令、借助 Playwright 连接器操作浏览器，生成 PPT、Word、PDF、Excel 等产物；可从微信、企业微信、钉钉、飞书/Lark、QQ、Telegram、Discord 及邮件（IMAP/SMTP）接收任务，并通过 Experts、Skills、MCP 与定时任务扩展能力。会话、配置和任务元数据保存在本地，工具执行支持「全部允许」与「逐次询问」两种权限模式。
ssrjkk/agent-skills · 100 curated bilingual (EN + RU) skills in the universal Agent Skills format for Claude Code, OpenCode, Cursor, Windsurf and every LLM/GLM agent — plus Python SDK + CLI with CI-enforced validation and 100% quality scoring. AI, backend, data, DevOps, frontend, mobile, security and more.
提供 100 个英俄双语 Agent Skills 技能，按 AI、后端、数据、DevOps、前端、移动、安全等 16 个领域组织，采用 SKILL.md 通用格式，可直接用于 Claude Code、OpenCode、Cursor、Windsurf 等兼容工具。库中还附带 Python SDK 和 CLI，用于统计、搜索、校验技能并计算质量分、重建目录，并且校验已在 CI 中强制执行；项目在 PyPI 上以 agent-skills-library 发布。
jiacwng/deskclerk · Permission-aware AI assistant for company documents and databases: LangGraph agent, MCP server, PostgreSQL row-level security.
deskclerk 是一个供公司内部使用的 AI 助手，员工通过公司登录后，可在管理员配置的 MCP 服务器上连接自己的账户并发出请求。它会根据工具 schema、Agent 已见 ID 和员工请求，审慎检查将要写操作的调用；每位员工有预算和请求配额，每个请求都会写入审计日志。项目采用 LangGraph Agent、MCP 服务器和 PostgreSQL 行级安全，README 提供基于 Docker Compose 和开发用 Keycloak 的本地启动步骤。
yagobski/agentleak · Open-source privacy testing for AI agents. Python SDK, CLI and MCP tools to detect data leaks across tool calls, memory, inter-agent messages and logs, with redacted reports and CI gates.
AgentLeak 是一个面向 AI Agent 的开源隐私泄漏测试工具，提供 Python SDK、CLI 和 MCP 工具。它检查工具调用、共享内存、Agent 间消息、日志和生成文件等执行通道中的数据泄漏，每条 trace 会生成脱敏报告，并基于 AgentRisk 给出风险指数；支持 CI 门禁、合规框架映射、本地 Web 平台和多种 Agent 框架集成。检测与评分默认在本地进行，不依赖云端或 LLM。
mobiumdev/mobium-evals · An evaluation of an AI agent driving Mobium over MCP on an Android emulator, graded on the device's own state
mobium-evals 是一套评测框架，用于衡量固定模型通过 MCP 驱动 Mobium 在真实 Android 模拟器上完成任务的效果，评测结果依据设备自身状态判定，而非依赖智能体的自我陈述。项目包含 23 个 MobiumApp 任务（如登录、表单、滑块、弹层遮挡、WebView 表单等）和一个 Morpho Market 重构任务，并设有 reference、null、wrong 三类对照驱动与答案规则校验；还提供本地 Ollama 第二驱动、基于 llama3.1:8b 的答案二次判分，以及面向 Mobium 面向智能体接口（工具描述、错误提示、map 输出）的改进验证循环。仓库 README 给出了在 Android 15 模拟器上的基线结果。
Sahil170595/Chimeraforge · PyPI capacity-planning CLI for LLM deployment. pip install chimeraforge.
Chimeraforge 是一个本地优先、模型无关的 LLM 部署规划器，以 Python CLI 形式提供。用户可输入模型规模、HF 仓库或 Ollama 标签，以及 GPU 硬件与请求速率，工具会在（模型 × 量化 × 后端 × GPU 数量 × 并行策略）空间中搜索，并在 VRAM、质量、延迟、成本、能耗等门控约束下返回满足 SLO 的最便宜配置。每个数值都标注为 measured、extrapolated、derived、estimated 或 unknown 的来源，无需联网即可对本地注册表和目录进行规划。项目还提供 workload 流量画像、markdown 决策简报、MCP 服务器供 Claude/GPT/Cursor 调用，以及 suggest、measure、bench、safety 等共 25 个子命令。