关于 mcp-server-find
mcp-server-find 帮助 AI Agent 发现、评估和安装 MCP 服务。它汇集 Official MCP Registry、Glama 和 Smithery 的服务条目,并提供搜索、分类浏览、详情查询和安装配置工具。
主要功能
- 01按关键词搜索 MCP 服务
- 02查看服务详情
- 03生成平台安装配置
- 04浏览服务分类
- 05汇集三个来源的条目
适用场景
- 01查找符合开发需求的服务
- 02安装前查看服务信息
- 03生成服务安装配置
- 04按分类浏览服务
MCP 相关
该 MCP 服务提供搜索和浏览服务条目、查询详情及生成安装配置的工具。数据来自 Official MCP Registry、Glama 和 Smithery。
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。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
mcp-server-find
MCP 服务发现——从 Official Registry、Glama 和 Smithery 查找并安装 MCP 服务。
mcp-name: io.github.daedalus/mcp-server-find
安装
pip install mcp-server-find
MCP 服务
mcp-server-find 是一个 MCP 服务,可帮助 AI Agent 发现、评估并安装其他 MCP 服务。它汇总了以下来源的数据:
- Official MCP Registry
- Glama(glama.ai)
- Smithery(registry.smithery.ai)
Claude Desktop
{
"mcpServers": {
"mcp-server-find": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_server_find"]
}
}
}
用法
from mcp_server_find import search_servers, get_server_details, get_install_config
# Initialize database
from mcp_server_find.db import init_database
conn = init_database()
# Search for MCP servers
results = search_servers(conn, "postgres", 10)
# Get server details
detail = get_server_details(conn, "io.modelcontextprotocol/filesystem")
# Generate install config
config = get_install_config(conn, "io.modelcontextprotocol/filesystem", "claude-desktop")
MCP 工具
search_mcp_servers:按关键词搜索 MCP 服务get_server_details:获取详细的服务信息get_install_config:为某个平台生成安装配置browse_categories:浏览 MCP 服务类别
API
核心函数
init_database(db_path?: str) -> sqlite3.Connection- 使用 FTS5 初始化 SQLitesearch_servers(conn, query, limit?, filters?) -> list[SearchResult]- 搜索 MCP 服务get_server_details(conn, name_or_slug) -> ServerDetail | None- 获取详细的服务信息get_install_config(conn, name_or_slug, platform) -> InstallConfig- 生成安装配置list_categories(conn) -> list[Category]- 列出所有类别get_servers_by_category(conn, category, limit?) -> list[dict]- 获取指定类别中的服务
开发
git clone https://github.com/daedalus/mcp-server-find.git
cd mcp-server-find
pip install -e ".[test]"
# Run tests
pytest
# Format
ruff format src/ tests/
# Lint
ruff check src/ tests/
# Type check
mypy src/
评论
支持 Markdown
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。