AI 资源库 · 已整理 176 项
查看与MCP相关的 AI 资讯、工具、Skill、工作流和开源项目。
Edina3459/claude-code-flow-visualizer · Visualize Claude Code harnesses as interactive flow graphs directly from your repository to map agents, skills, and MCP connections.
该项目依据仓库内容，把 Claude Code 的相关配置以交互式流程图形式呈现，用于梳理 agents、skills 与 MCP 连接之间的关系。适合需要理解或排查 Claude Code 多智能体与工具连接结构的开发者使用。README 摘录仅给出项目名，具体安装、运行与依赖信息未说明。
volt-hq/Volt · A coding agent from terminal to phone. Local runtime, native planning and code review, subagents, and an iOS companion.
Volt 是一个在本地电脑上运行智能体及其工具的 AI 编程智能体，可在终端以 CLI/TUI 方式使用，并通过后台守护进程与加密连接将同一场实时对话接续到 iOS 配套应用，实现桌面与手机交接。它提供原生 Plan 模式与基于快照的代码审查、子智能体与后台任务、文件编辑、shell 执行、网页搜索、LSP 导航与重构以及原生 MCP 集成，支持会话恢复与分支、长历史压缩，并可通过 TypeScript 扩展、技能、提示模板、主题、可安装包、SDK 与 JSON/RPC 模式进行定制。
unyieldingclaw-dev/ai-code-review-agent · Local multi-agent AI code reviewer powered by Ollama — 15 specialist agents review your git diff with zero API calls or cost. Outputs markdown, JSON, SARIF, or GitHub PR annotations; also ships an MCP server and a VS Code/Cursor extension.
AI Code Review Agent 是一个由本地 Ollama 驱动的 15 智能体代码审查工具，针对 git diff 从安全、正确性、性能、设计、依赖、破坏性变更、许可证合规、对抗性输入、集成风险、测试覆盖、测试生成、错误处理、可观测性、数据库迁移安全、密钥检测和代码复杂度等维度产出结构化审查结果，无需调用云端 API。每个专家智能体仅接触经过净化的 diff 和自身系统提示，由编排智能体去重、交叉引用并按置信度分级阈值筛选最终发现。支持 markdown、JSON、SARIF 和 GitHub PR 注解输出，同时提供 MCP 服务器以及 VS Code/Cursor 扩展。
skillberry-ai/cap-evolve · Optimize any AI agent’s skills, tools/MCP, and prompts against your own evals.
cap-evolve 是一个用于优化 AI Agent 能力的 Python 工具与框架：在用户已有的 Agent 和评测之上运行「评测 → 诊断失败 → 生成候选修改 → 验证门控 → 提交」的循环，依据失败轨迹改进系统提示词、工具实现代码、MCP 工具面和技能包（Skill package），只优化 Agent 读取的内容而非模型权重。每次候选修改都是一次 git 提交，可通过终端实时视图和 dashboard 查看差异、成本、时间与逐任务通过/失败热力图；采用 val 显著性门控接受候选、密封测试集只评一次以保证评测诚实性。支持接入自有 Agent（实现 tasks/run_target/score 三个必需方法）以及 Claude Code 插件、多种编码 Agent 宿主等使用路径，并提供 toy_calc 等无需 API Key 的示例。
RPER2001/rigshare-mcp · Model Context Protocol server for RIGShare — browse construction equipment and Robotics & AI hardware rentals from any MCP-compatible AI agent. Also recruits equipment owners.
rigshare-mcp 是 RIGShare 的 Model Context Protocol 服务器，向 Claude Desktop、Cursor、VS Code 等兼容 MCP 的 AI 智能体暴露 20 个工具：4 个无需鉴权的只读工具可搜索和查看工程机械、Robotics & AI 硬件租赁信息，16 个需 RIGShare API Key 及相应 scope 的工具支持预订、发布与管理设备列表，以及在已确认订单上启动、查询、延长和结束远程会话。涉及付款的操作由服务器计算金额、由真人完成支付与审批，智能体不代填卡号、不代批请求、不代替完成 MFA。项目还包含面向设备所有者的入驻介绍工具。
AWS 介绍了最新版 Model Context Protocol（模型上下文协议，简称 MCP）规范的变化。以前远程 MCP 服务器需要靠“会话”记住每个用户，还要求请求固定发到同一台机器（会话亲和性）并额外存会话数据，横向扩容很麻烦。现在规范去掉了协议层会话，请求可以随便发给任意服务器，扩容更简单；但应用状态、重试、可观测性和幂等性这些事就交给其他层自己处理了。
提供的材料未提及具体可用工具。
monte-carlo-data/mc-agent-toolkit · Official Monte Carlo toolkit for AI coding agents. Skills and plugins that bring data and agent observability — monitoring, triaging, troubleshooting, health checks — into Claude Code, Cursor, and more.
Monte Carlo 官方推出的 AI 编程代理工具包，将数据可观测性（数据血缘、监控、校验、告警与元数据采集）带入开发工作流。工具包以单一插件形式打包多项技能（skill），涵盖资产健康检查、事件响应与分诊、根因分析、修复、代理链路排障、监控覆盖分析与监控器创建、Monitors-as-Code 管理、dbt/SQL 变更防护、存储成本分析、性能诊断、元数据推送采集、连接认证规则、AI 代理埋点以及仓库接入引导等，支持 Claude Code、Cursor、Copilot CLI、OpenCode、Codex 等编码代理，也可单独安装技能使用。
mochow13/keen-code · A context-aware terminal-based coding agent written in Go. Supports multiple-providers, MCPs, Subagents, Agent Skills, controllable tool output retention, hashline edits, and more.
Keen Code 是一个用 Go 编写的终端 AI 编程 Agent，面向常规软件工程任务，支持多家模型提供商、MCP、子代理、技能系统、哈希行编辑、上下文压缩与会话管理等能力，可通过脚本或 npm 安装并以命令行交互或 headless 模式运行。
数据库管理员（DBA）未来可能不再亲手管数据库，而是管一群替他们干活的 AI 代理。现在的问题是：AI 代理会带来大量零散、时忙时闲的数据库工作负载，没人手逐个开通和照看。Yugabyte 推出 YugabyteDB AMP（Agentic Multitenant PostgreSQL），把成百上千个小 Postgres 工作负载打包到共享分布式设施上、同时保持隔离，生命周期操作可通过 MCP 交给代理，另有 Meko 提供跨代理持久记忆。对读者来说，这意味着如果这套做法成立，小团队也能照看大得多的数据库资产，闲时代理不耗算力、按 CPU 分钟付费，且可从 serverless Postgres 平滑过渡到完整分布式 YugabyteDB。
Kyaw-Min-Thant/plux · Plux: AI-powered filetree that lets you grab files with one click and save insights in a built-in notepad. Reduce copy-paste friction, boost productivity. 🐙
Plux 是一个基于文件树的桌面工具，将可点击的文件树、一键把文件推送给 AI 对话的加号按钮、用于记录洞察的内置魔法笔记本，以及用于连接 AI 模型的 MCP 系统整合在一个工作区中，旨在减少复制粘贴操作、提升 AI 辅助工作效率。它支持多种大语言模型和本地推理引擎，可跨 Windows、macOS、Linux 运行。
摩根士丹利的 Jim Gough 和 Andreea Niculcea 在一场演讲中介绍了他们如何用“架构即代码”（Architecture as Code）和 CALM 来改造公司的 API 体系。原来的问题是：企业里 API 数量多、管理复杂，接入 AI Agent 后更难保证安全和一致性。他们的做法是把 Model Context Protocol（MCP，一种让模型调用外部工具的通用接口）和 Agent-to-Agent（A2A，即 Agent 之间互相通信）接进来，并通过部署闸门自动检查是否合规，还实现了平台升级不中断服务。对读者的意义是：这套思路展示了大型企业怎样在可控、安全的前提下把 AI Agent 接入现有系统并规模化运行。
api-evangelist/knit · Knit — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. Knit is a unified API platform for B2B products, AI agents, and MCP clients, providing integrations infrastructure for HR, recruitment, and collaboration tools. Knit manages cron jobs, rate limits, and retries out of the box for predictable data syncing at scale.
Knit 是一个统一 API 平台，为 B2B 产品、AI Agent 和 MCP 客户端提供 HR、招聘与协作工具的集成基础设施。它通过单一标准化接口访问员工数据、部门、地点、休假记录、职位发布和同步状态，并内置 cron 任务、限流与重试管理，以支持大规模数据的可预测同步。本仓库由 API Evangelist 维护，是对 Knit 公开 API 表面的独立第三方档案，仅包含文本和机器可读的 API 描述，不含任何软件。
datadog-labs/agent-skills · Public repository for Datadog Agent Skills
该项目是 Datadog 官方开源的 AI Agent 技能集合，面向 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Cursor、Windsurf、OpenCode 等代理工具，以可复用技能形式提供 Datadog 平台的查询与操作能力。技能覆盖监控器管理、日志搜索、APM 追踪与 SSI 单步埋点、官方文档检索、Agent Observability（实验分析、eval 生成与流水线、会话分类、trace 回放）、浏览器 SDK/RUM 埋点与版本迁移、Audit Trail 安全与合规调查、CI/CD 与 flaky 测试排查、Datadog Apps 构建等；同时提供 dd-pup CLI 与 MCP 两种后端接入方式。
SonarSource/sonarqube-agent-plugins · SonarQube Plugin for AI Agents
这是 SonarSource 官方提供的 SonarQube Agent 集成插件集合，让编码 Agent 在编写循环中接入 SonarQube 的代码质量与安全验证能力。插件通过 SonarQube CLI 和 SonarQube MCP Server 连接平台，支持问题检测、质量门禁、覆盖率、重复率、依赖风险查看以及密钥扫描，并提供 sonar-integrate、sonar-quality-gate、sonar-analyze 等技能。已说明可对接 Claude Code、GitHub Copilot CLI、Cursor、Antigravity、Codex CLI、Kiro 和（遗留的）Gemini CLI。
superdesigndev/treg · OpenRouter for agent tools. Join community here: https://discord.gg/6mQYYfFMAn
Treg 是一个面向 AI Agent 的工具目录与调用代理，被其自身描述为“工具领域的 OpenRouter”。它汇集 3000+ 个来自 60+ 提供方的可调用端点（涵盖 SEO 与外链、社交与趋势、人物与公司信息补全、广告、抓取、图像与视频生成等），支持按调用计费，并统一使用单一 base URL 与 token 调用，无需单独注册各提供方账号。同时支持团队注册自有密钥、CLI 与 SKILL.md 技能，由服务端注入凭证，调用者无需持有密钥。项目提供 CLI、Claude Code 插件、MCP 接口与自托管方式。
Datadog 为它的 MCP Server 加了一个叫 Code Execution 的功能，让 AI Agent 查日志、指标、链路时可以在一个沙箱里写 JavaScript 代码自己跑查询、合并结果，只把最终需要的证据交回给模型，而不是每一步都来回问模型。以前用传统 MCP 工具做多数据源排查，模型要反复处理工具说明和原始响应，既占上下文又贵。Datadog 用 25 个排查任务、四个模型对比发现，答案正确率平均提升 15.6 个百分点，输入 token 少 73.2%，工具调用少 39.6%。该功能已 generally available，在 MCP Server 里启用 code-exec 工具集即可使用，代码在隔离沙箱中运行、不接触调用者凭证。
Snyk 发布了 Evo MCP 服务器，让你可以在自己已经使用的 AI 客户端（如 Cursor、Claude Code）里直接查询 Evo 中的 AI 资产情况。以前，想了解团队用了哪些模型、MCP 服务器和技能，以及它们有没有安全风险，你得跳出当前工具、打开网页筛选、导出表格，再重新做图，每次都很麻烦。现在，这个远程服务器把库存、策略、违规和态势变化都变成一句提问就能得到的答案，而且不装到你电脑上、也看不到你的文件。它用你的身份和权限运行，写操作需要审批，还能把违规自动变成团队工单。
zebbern/claude-code-guide · Claude Code Guide - Setup, Commands, workflows, agents, skills & tips-n-tricks from beginner to power user!
该项目是一份面向 Anthropic Claude Code 的社区指南，汇集安装、配置、命令、工作流、子代理、技能、MCP 集成、自动化、安全权限与排错等内容，覆盖从初学者到高级用户的使用路径，并链接到官方文档及其他相关资源仓库。
strands-agents/harness-sdk · Build an agent harness and control it end-to-end. Open-source SDK for production AI agents in Python & TypeScript - any model, any cloud.
Strands Agents 是一个开源 SDK，用于在 Python 和 TypeScript 中构建和运行 AI Agent。它提供完整组装的 harness（通过 create_harness() / createHarness() 调用），内置模型、工具、记忆、会话和上下文管理的默认配置，同时也支持开发者深入 SDK 自行掌控 agent loop、工具、模型提供方、记忆和 hooks。核心能力包括生命周期控制（轮次上限、token 预算、取消、停止原因）、工具与结构化输出、MCP、多 Agent 模式、记忆与会话、模型可移植性、流式输出、guardrails、追踪和评估。项目不依赖托管控制平面，在你的进程中运行，支持 Amazon Bedrock、Anthropic、OpenAI、Gemini 等多种模型提供方。
clouatre-labs/decisions-judge-mcp · Typed decisions for AI agents as an MCP tool: yes/no probability (noul), choice, and score in one fast request. Backed by the TypeSafe System One model.
decisions-judge-mcp 是一个 MCP 服务器，让 AI Agent 通过单次快速请求对任意 JSON 应用状态做出类型化判断：yes/no 概率（noul）、多选项选择（choice）以及有序等级评分（score）。问题与答案均按 schema 校验，失败时返回 {fallback: true, error} 而不阻塞，便于嵌入 Agent 工作流。当前由 TypeSafe System One 模型（Jev）通过 @typesafe-ai/sdk 提供支持。