MCP Junction

mcpjunction.ai

一个 Model Context Protocol 服务目录，每晚根据公开的 GitHub 元数据重新生成。 约有 1,800 个服务，按人工维护的分类体系整理，也可按仓库主题浏览，并以网站、可下载数据集和 MCP 端点的形式发布，供你的 Agent 直接查询。

mcpjunction.ai · 数据集 · 分类 · 许可

与 Anthropic 或 Model Context Protocol 项目无关联。

本仓库包含全部内容：用于构建数据集的流水线、负责呈现数据的 Astro 网站，以及提供数据的 Cloudflare Worker。

使用数据

有三种方式可以获取，全部公开且可免费阅读。

批量下载。 完整目录每晚重新生成，并附带 generated_at 时间戳。

curl -O https://mcpjunction.ai/data/mcp_servers.json

• mcp_servers.json — 约 2.3 MB，每个服务有 28 个字段，另有包含计数和各分类总数的数据集封装
• mcp_servers.csv — 相同的数据，采用 16 个扁平列

通过 Agent 查询。 /mcp 本身就是一个 MCP 服务——采用可流式传输的 HTTP、无状态 JSON-RPC over POST、协议版本 2025-06-18，无需身份验证。

claude mcp add --transport http mcpjunction https://mcpjunction.ai/mcp

工具	功能
search_servers	全文搜索，可选按 category 和 language 筛选
get_server	根据 id 获取一个服务（owner--repo，例如 microsoft--playwright-mcp）
list_categories	列出所有分类及其活跃数量
get_dataset_info	获取计数、generated_at、来源和许可条款

GET /mcp 按设计返回 405；请通过 POST 发送 JSON-RPC 消息。不支持 JSON-RPC 批处理——此功能已在协议 2025-06-18 中移除。

以 Markdown 格式阅读。 每个服务和分类页面都有简洁的 Markdown 版本，无需去除导航或样式。你可以通过内容协商获取：

curl -H 'Accept: text/markdown' https://mcpjunction.ai/servers/microsoft--playwright-mcp

……也可以直接在规范 URL 后追加 .md — /servers/microsoft--playwright-mcp.md、 /categories/databases.md。每个 HTML 页面都通过 <link rel="alternate" type="text/markdown"> 声明对应的 Markdown 版本。

机器可读的入口汇总在 llms.txt 中。

服务如何被收录

收录过程全自动。没有提交表单，也无计划提供——流水线会运行五条 GitHub 搜索查询（topic:mcp-server、topic:model-context-protocol、topic:mcp，以及两条名称／描述短语搜索），然后保留至少有 2 个 star 且符合 Model Context Protocol 名称／主题启发式规则的仓库。如果你的服务托管在 GitHub 上且符合这一标准，就会在下一次夜间运行后收录。

更正、移除和许可问题： [email protected]，三个工作日内确认收到。

贡献

欢迎阅读和复用；但对接受哪些贡献有意保持严格。

修正是你能提供的最有用的帮助。 安装提示有误、许可证过时、仓库已迁移、服务分类错误——请提交 issue，或发送邮件到上方的地址，并注明服务 ID（owner--repo）以及错误之处。一位维护者无法手动检查 1,800 条记录，而最先发现问题的往往正是遇到问题的人。

欢迎为软件提交拉取请求——src/、worker/、scripts/、docs/。修复 Bug 无须事先说明。对于任何会改变渲染结果或数据集结构的内容，请先提交 issue，因为下一节中的约束至关重要，而且很容易被意外破坏。

以下三项不接受拉取请求，原因在于实际需要，而非形式：

• public/data/ — 每晚都会重新生成，因此修改会在一天内消失。如果缺少某个服务，应该在上游修复：给仓库添加标签，下次运行时就会找到它。
• editorial/summaries.md — 摘要由内部撰写。一个会被他人引用的目录，成败取决于其文字是否可信；妥善审核一份摘要所需的成本，与撰写一份摘要大致相当。
• categories.json and topics.json — 每个 slug 都是永久公开 URL，而类别顺序代表匹配优先级，不是展示顺序。请在 issue 中提出建议，并列出该类别涵盖的服务；添加类别是一项决策，不是一个补丁。

代码采用 MIT 许可证，并按这些条款接受贡献。数据集采用单独的许可证——请参阅许可。

如何确保数据可信

一个会被他人引用的目录必须安全失败。代码实际执行以下约束：

• 自动化不能提升任何内容。 security_reviewed、verified_badge、sponsor_tier、editorial_notes 和 editorial_summary 均由人工设置，只会由流水线向后传递——绝不会由流水线写入。机器不能在这里授予徽章或安全审查资格。目前，整个数据集中的这些字段均未设置；如果有文字摘要，它只是描述，不是安全审查。
• 骤减保护。 如果活跃服务数量较上一版数据集下降超过 10%，或者一次性有超过 50 个服务将被新列入移除名单，运行就会中止。另有一项检查会拒绝部署少于 200 个服务的版本。GitHub API 出现异常时，不应悄无声息地大幅删减目录。
• 列入移除名单的仓库会保留 30 天，状态为 status: archived_or_removed，并带有 delisted_at 时间戳，然后才会删除。这样既能保持 URL 稳定，又不会无限增长。
• 身份保护。 如果仓库在同一个 owner--repo 名称下的 GitHub 数字 ID 发生变化——例如仓库重命名，或已释放的用户名被他人认领——则会丢弃编辑状态，而不是继承。
• CSV 注入已被中和。 以 =、+、- 或 @ 开头的单元格会在发布前添加引号前缀。仓库描述可由攻击者控制：任何人都可以为 GitHub 仓库命名。
• 安装提示绝不自动确认为可信。 不使用 npx -y，也不使用 --yes。与仓库同名的注册表软件包可能完全属于其他人，因此发布的提示均标记为未经验证的建议。
• 没有失效链接。 站点地图只列出构建时磁盘上存在的文件。
• 单一数据源，按文档使用。 官方 GitHub REST API，经过身份验证并考虑速率限制，仅使用公开仓库元数据。

构建方式

src/              Astro static site — pages, layouts, components
worker/           Cloudflare Worker — the /mcp server and markdown negotiation
scripts/          pipeline.py (GitHub API → dataset), build_sitemap.py
categories.json   Taxonomy: human-owned, first match in file order wins
topics.json       Approved /topics/<tag> pages — vetted GitHub repository topics
server.json       Registry metadata for registry.modelcontextprotocol.io
editorial/        Human-written server summaries (summaries.md)
public/           Passthrough assets — robots.txt, license.xml, llms.txt, _headers, data/
dist/             Build output and the Worker's asset root (not committed)

每晚，GitHub Action 都会运行 pipeline.py，使用 Astro 构建网站、生成站点地图、提交刷新的数据集、部署 Worker，随后验证线上结果——许可信息、/mcp 握手、爬虫访问规则和 Markdown 内容协商——之后才会将运行标记为成功。

本地运行：

npm ci && npm run dev

流水线需要 Python 3 和 GITHUB_TOKEN；部署需要 Cloudflare 凭据。请参阅docs/OPERATIONS.md。

许可

代码采用 MIT 许可证。 src/、worker/、scripts/ 和配置均可供你复用——请参阅 LICENSE。

数据集不可复用。 public/data/** 不在 MIT 许可范围内，受 public/license.xml 中的 RSL 条款约束：搜索索引免费；在上线阶段，整个站点范围内的 Agent 和推理时使用均免费，但须注明出处；AI 训练则需要获得许可。批量检索 /data/ 受更严格的条款约束。详情请访问 mcpjunction.ai/licensing；另请参阅 NOTICE。

引用我们很简单，也备受感谢：经由 mcpjunction.ai。