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本地服务
github.com/getvetai搜索与检索

关于 vet

发现并审核 MCP 服务:搜索 20 万+ 个 AI 工具,附带安全验证和 schema。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"ai-getvet-vet": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@getvetai/mcp"
],
"env": {
"VET_API_KEY": "<VET_API_KEY>",
"VET_API_URL": "<VET_API_URL>"
}
}
}
}
启动命令npx -y @getvetai/mcp
需要配置的环境变量
VET_API_KEY密钥Optional Vet API key for full tool input/output schemas. Free at https://getvet.ai/dashboard. Search and discovery work without it.
VET_API_URLOptional Vet API base URL (defaults to https://getvet.ai).

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@getvetai/mcp0.4.2

工具

6

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
typeenum否按工具类型筛选:mcp(MCP 服务)或 skill(Agent 技能)mcp | skill
limitnumber否结果数量
querystring是你要查找什么能力?例如 "database"、"github"、"email"、"file management"
secureboolean否排除被标记为恶意的工具
runtimeenum否按运行时环境筛选node | python
verifiedboolean否仅返回已验证的工具(MCP:通过 Level 2+ 探测验证;Skills:安全扫描通过)

详细介绍

维护者还没有提供详细介绍,可以先查看代码仓库中的 README。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。