Telegram Group & Telegram Channel
✔️ 13 полезных MCP-серверов, которые стоит попробовать

MCP (Model Context Protocol) меняет то, как ИИ-модели и агенты взаимодействуют с инструментами.

1. Agentset MCP
🔗 https://github.com/agentset-ai/mcp-server
Быстрое создание интеллектуальных приложений на основе документов (RAG) с open-source платформой Agentset.

2. GitHub MCP Server
🔗 https://github.com/github/github-mcp-server
Интеграция с API GitHub — можно строить ИИ-инструменты, работающие с экосистемой GitHub.

3. arXiv MCP
🔗 https://github.com/andybrandt/mcp-simple-arxiv
Работа с научными статьями arXiv: поиск, метаданные, аннотации, ссылки — всё через MCP.

4. MCP Run Python
🔗 https://github.com/pydantic/pydantic-ai/tree/main/mcp-run-python
Запуск Python-кода в песочнице через Pyodide (Deno). Полная изоляция от ОС.

5. Safe Local Python Executor
🔗 https://github.com/maxim-saplin/mcp_safe_local_python_executor
Безопасный локальный запуск Python-кода, сгенерированного LLM, через LocalPythonExecutor (от smolagents).

6. Cursor MCP Installer
🔗 https://github.com/matthewdcage/cursor-mcp-installer
Автоматическое добавление MCP-серверов в редактор Cursor — удобно для разработчиков.

7. Basic Memory
🔗 https://memory.basicmachines.co/docs/introduction
Система управления знаниями: создаёт устойчивый семантический граф из диалогов ИИ-агентов.

8. Filesystem MCP Server
🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/HEAD/src/filesystem
Чтение, запись, поиск файлов, создание, удаление и перемещение директорий — всё через MCP.

9. Notion MCP Server
🔗 https://github.com/makenotion/notion-mcp-server
Позволяет моделям управлять вашим рабочим пространством в Notion: поиск, чтение, создание и обновление страниц и баз.

10. Markdownify MCP Server
🔗 https://github.com/zcaceres/markdownify-mcp
Конвертирует PDF, изображения, аудио и веб-страницы в Markdown.

11. Fetch MCP Server
🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/fetch
Позволяет LLM извлекать данные с веб-страниц и автоматически преобразовывать HTML в Markdown.

12. Mobile Next MCP Server
🔗 https://github.com/mobile-next/mobile-mcp
Взаимодействие с iOS/Android-приложениями: распознавание UI по скриншотам, автоматизация кликов.

13. MCP Installer
🔗 https://github.com/anaisbetts/mcp-installer
Шутливо, но по делу: «MCP для установки MCP». Модель сама ставит MCP-серверы из npm и PyPi по вашему запросу.

🧠 Вывод:
MCP-серверы — это мост между LLM и реальными действиями: код, браузер, мобильные приложения, знания, GitHub, файлы.
Их можно комбинировать в цепочки, расширять ассистентов, строить автономные агенты.

@data_analysis_ml

#ml #ai #MCP
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/data_analysis_ml/3617
Create:
Last Update:

✔️ 13 полезных MCP-серверов, которые стоит попробовать

MCP (Model Context Protocol) меняет то, как ИИ-модели и агенты взаимодействуют с инструментами.

1. Agentset MCP
🔗 https://github.com/agentset-ai/mcp-server
Быстрое создание интеллектуальных приложений на основе документов (RAG) с open-source платформой Agentset.

2. GitHub MCP Server
🔗 https://github.com/github/github-mcp-server
Интеграция с API GitHub — можно строить ИИ-инструменты, работающие с экосистемой GitHub.

3. arXiv MCP
🔗 https://github.com/andybrandt/mcp-simple-arxiv
Работа с научными статьями arXiv: поиск, метаданные, аннотации, ссылки — всё через MCP.

4. MCP Run Python
🔗 https://github.com/pydantic/pydantic-ai/tree/main/mcp-run-python
Запуск Python-кода в песочнице через Pyodide (Deno). Полная изоляция от ОС.

5. Safe Local Python Executor
🔗 https://github.com/maxim-saplin/mcp_safe_local_python_executor
Безопасный локальный запуск Python-кода, сгенерированного LLM, через LocalPythonExecutor (от smolagents).

6. Cursor MCP Installer
🔗 https://github.com/matthewdcage/cursor-mcp-installer
Автоматическое добавление MCP-серверов в редактор Cursor — удобно для разработчиков.

7. Basic Memory
🔗 https://memory.basicmachines.co/docs/introduction
Система управления знаниями: создаёт устойчивый семантический граф из диалогов ИИ-агентов.

8. Filesystem MCP Server
🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/HEAD/src/filesystem
Чтение, запись, поиск файлов, создание, удаление и перемещение директорий — всё через MCP.

9. Notion MCP Server
🔗 https://github.com/makenotion/notion-mcp-server
Позволяет моделям управлять вашим рабочим пространством в Notion: поиск, чтение, создание и обновление страниц и баз.

10. Markdownify MCP Server
🔗 https://github.com/zcaceres/markdownify-mcp
Конвертирует PDF, изображения, аудио и веб-страницы в Markdown.

11. Fetch MCP Server
🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/fetch
Позволяет LLM извлекать данные с веб-страниц и автоматически преобразовывать HTML в Markdown.

12. Mobile Next MCP Server
🔗 https://github.com/mobile-next/mobile-mcp
Взаимодействие с iOS/Android-приложениями: распознавание UI по скриншотам, автоматизация кликов.

13. MCP Installer
🔗 https://github.com/anaisbetts/mcp-installer
Шутливо, но по делу: «MCP для установки MCP». Модель сама ставит MCP-серверы из npm и PyPi по вашему запросу.

🧠 Вывод:
MCP-серверы — это мост между LLM и реальными действиями: код, браузер, мобильные приложения, знания, GitHub, файлы.
Их можно комбинировать в цепочки, расширять ассистентов, строить автономные агенты.

@data_analysis_ml

#ml #ai #MCP

BY Анализ данных (Data analysis)




Share with your friend now:
tg-me.com/data_analysis_ml/3617

View MORE
Open in Telegram


Анализ данных Data analysis Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Traders also expressed uncertainty about the situation with China Evergrande, as the indebted property company has not provided clarification about a key interest payment.In economic news, the Commerce Department reported an unexpected increase in U.S. new home sales in August.Crude oil prices climbed Friday and front-month WTI oil futures contracts saw gains for a fifth straight week amid tighter supplies. West Texas Intermediate Crude oil futures for November rose $0.68 or 0.9 percent at 73.98 a barrel. WTI Crude futures gained 2.8 percent for the week.

How Does Bitcoin Mining Work?

Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.

Анализ данных Data analysis from us


Telegram Анализ данных (Data analysis)
FROM USA