MCP 工具广场｜Model Context Protocol 服务器目录

mcp-walmart-marketplace 是一个面向 Walmart (沃尔玛) 美国第三方卖家平台的 MCP 服务器实现，旨在把沃尔玛市场数据与运营能力以 MCP 协议暴露给 AI 助手。通过它，开发者或卖家可以在本地搭建服务，直接调用沃尔玛的商品上架、订单管理、库存价格接口等功能，而无需自行封装 API 签名等繁琐逻辑。该项目基于社区维护，部署门槛较低，适合做卖家后台的 AI 运维、自动化选品或数据分析场景；与类似的电商 MCP 服务相比，更聚焦单一平台，接口封装较为细致。需要注意的是，目前仅覆盖沃尔玛的 3P 卖家场景，不支持品牌方直营账号，同时部分接口受到美国地区的限制，国内开发者需做好跨境网络与账号准备。

Ozon MCP Server 是一个面向电商卖家的 MCP 服务实现，封装了 Ozon 卖家平台的 API，包括价格管理、促销活动、广告推广、订单处理、退货管理、财务结算以及数据分析等功能，共计 151 个工具方法。该服务特别适用于需要在多个 Ozon 卖家账号之间统一操作的场景，例如批量更新商品价格、同步广告投放数据或自动化处理退货订单。作为社区维护的开源项目，其上手难度中等，适合具备一定编程经验的用户。与其他电商 MCP 工具相比，它在功能覆盖范围和接口设计上更加贴近俄罗斯以及部分东欧市场的卖家需求，适合希望通过 MCP 协议将 Ozon 平台业务融入本地系统流程的开发者参考使用。

在构建 AI Agent 或 RAG 应用时，如何防止恶意提示词注入和数据投毒是开发者必须面对的硬骨头。Universal Poison Armor 是一款专为 MCP 生态设计的开源安全防火墙。它通过在模型与外部上下文之间建立一层拦截机制，能够实时识别并阻断提示词注入、女巫攻击（Sybil attacks）以及针对 RAG 检索环节的数据投毒。对于正在开发复杂工具调用（Tool Use）或集成大量外部数据的开发者来说，它就像给 LLM 装上了一层“防护服”，在不改变模型底层逻辑的前提下，显著提升了应用在处理不可信数据时的鲁棒性，是保障 AI 应用安全落地的关键中间件。

Jueban 是一款面向 AI 助手的佛教经文伴侣工具，它通过 MCP 协议将专业的佛学资源接入大模型。不同于泛泛而谈的 AI 创作，它主打“有据可查”，通过四个生产级的 MCP 工具，让 AI 能够实时检索经文原文、提供精准的段落引导及权威释义，甚至能根据你的需求生成一次性的修行计划。对于开发者或 AI 爱好者来说，它的上手门槛极低，只需在支持 MCP 的客户端（如 Claude Desktop）中配置即可。它将 AI 的逻辑推理能力与严谨的佛学文献库结合，非常适合在对话中进行深度经文研读或寻求精神慰藉的场景，让 AI 真正成为你的“数字禅师”。

如果你觉得 AI 无法直接处理你的私人邮件，那么 your-mail-mcp 提供了一个安全且高效的桥梁。它通过 IMAP 协议实现只读访问，并将邮件镜像到本地 maildir，利用 notmuch 进行全文索引。这意味着你不需要把敏感邮件直接传给云端模型，而是让 AI 在本地索引的范围内进行检索和分析。对于开发者或对隐私敏感的用户来说，它非常适合构建个人邮件助手，处理信息摘要或搜索特定历史邮件。上手难度中等，需要一定的本地环境配置能力，但它能让你的 AI 助手真正拥有“阅读”邮件的能力，而不仅仅是写草稿。

Octura Solutions Site Tools 是一款面向财务与业务场景的 MCP 服务端工具。它通过标准化的协议，为 AI 模型直接提供了 24 种确定性的计算能力，涵盖了 Odoo ERP 成本估算、美加欧多国销售税计算、加拿大薪资扣除以及库存规划等核心业务逻辑。对于开发者而言，它解决了 AI 在处理复杂财务计算时容易出现的“幻觉”问题，将 AI 从单纯的文本生成器转变为具备专业计算能力的业务助手。上手非常简单，只要你的 IDE 或 AI 客户端支持 MCP 协议，即可直接调用这些精确的计算工具，非常适合需要处理跨境电商、财务审计或供应链管理的专业用户。

Melt 是一个面向财务与工程管理的 MCP 服务，通过接入人数编制与人力成本数据，自动测算部门层面的「价值流失」——即因低效协作、重复劳动或工具链断层导致的隐性浪费。它原生适配 Claude、Cursor 等主流 AI 编码助手，能在对话中直接调用成本模型，输出可量化的 ROI 分析报表，帮助技术负责人在预算审批、团队扩编或工具选型时拿到数据支撑。部署仅需配置 JSON Schema 与 API Key，无需改造现有 CI/CD，上手成本接近零；输出结果可直接导入 Notion、飞书文档或 BI 看板，契合国内团队「落地即用」的工程习惯。

这是一个面向 SAP ABAP 开发的 MCP 服务端，基于 ADT（ABAP Development Tools）协议与 JSON-RPC 实现，让大模型能直接读取、搜索甚至修改后端代码仓库元数据。它填补了 AI 无法直连 SAP 核心层的空白，适合需要自动化代码审查、生成单元测试、辅助重构或快速定位标准表结构的场景。上手需熟悉 ADT 接口配置与 ABAP 权限体系，门槛中等；对比传统 RFC/BAPI 封装，它更贴近现代 IDE 工作流，可与 VS Code、JetBrains 插件或本地 LLM 客户端无缝联动。

agent-identity-mcp 为 AI Agent 提供一次性邮箱与真实英国手机号，适合自动化测试注册、验证码登录、双因子认证等完整链路。基于 MCP 协议接入，无需自建邮件/短信网关，调用即用。适用于 CI/CD 流水线、端到端测试、爬虫账号池维护等场景。上手仅需配置 API Key，兼容主流框架（LangChain、AutoGen、FastAPI 等），对国内开发者友好，无需科学上网即可调用英国号码段。

apillow-mcp 是一款专为 AI Agent 设计的房地产数据插件，通过 Model Context Protocol 协议，让大模型直接具备了查询美国 Zillow 房产数据的能力。它不仅能根据城市或邮编检索房源，还能深入挖掘特定地址的 50 多个维度信息，包括实时房价、Zestimate 估值、价格变动历史及成交记录。对于需要进行房产分析、市场调研或自动化资产评估的开发者来说，它打破了 AI 与实时房产数据库之间的隔阂，无需手动爬取或编写复杂的 API 调用逻辑，即可让 AI 像专家一样处理复杂的地产数据。上手门槛极低，只要配置好 MCP 环境，即可无缝集成到 Claude 等支持该协议的 AI 工具中。

tube-bridge 是一款自托管的 YouTube 研究工具，通过 MCP 协议将 YouTube 的海量视频资源转化为 AI 可直接操作的结构化数据。它提供了 17 个工具，覆盖了从视频搜索、字幕提取、帧级截图到评论抓取的完整链路，特别适合需要深度分析 YouTube 内容的场景，比如市场调研、舆情监控或学术研究。与需要联网的 API 不同，tube-bridge 允许你将数据完全留在本地，构建自己的语义语料库，结合本地大模型实现离线问答和语义搜索。作为社区驱动的 MCP 工具，它能够无缝嵌入到支持 MCP 的 AI 工作流中，上手难度中等，适合有一定开发基础但希望快速搭建 YouTube 数据分析管线的用户。

Leadgen MCP 专注于罗马尼亚商业数据检索，封装了官方 ONRC 注册库查询、董事/股东关联搜索、官网联系方式抓取以及 WHOIS、DNS、SPF/DMARC 域名审计能力。对于需要拓展东欧市场、做 KYC 尽调或竞品情报收集的开发者，它把原本需要拼凑多个 API、处理反爬和解析非结构化页面的工作，统一成标准 MCP Tool 供大模型直接调用。部署仅需 Docker 或本地 Python 环境，配置 ONRC 公开端点即可上手，无需复杂认证；配合现有 CRM、爬虫框架或 LangChain/LlamaIndex 即可快速落地线索清洗与风控流程。

对于经常在不同云服务商之间纠结的开发者来说，vps-choose-mcp 提供了一个非常实用的决策辅助方案。它通过 MCP 协议将云主机选型逻辑集成到了 AI 助手（如 Claude）中，让你可以直接通过对话来获取针对特定场景（如高并发、低延迟或低成本需求）的 VPS 推荐。不同于传统的静态对比网页，它能让 AI 实时理解你的业务需求，并从复杂的云服务市场中快速筛选出最匹配的配置。上手几乎零门槛，只要你会提问，就能让 AI 变成你的专业运维顾问，极大简化了云资源调研的流程。

Obsify 是一款面向 MCP 生态的本地 PII 检测与脱敏工具，主打隐私保护与数据安全。它创新性地采用“模型处理形状，本地代码接触真实值”的架构：模型侧仅看到 Schema、合成副本或掩码后的结果，而实际敏感数据的识别与脱敏由本地代码完成，最终只返回掩码或聚合后的安全结果，确保原始数据不离开本机。工具基于 Presidio 等成熟方案，支持确定性检测，并内置对澳大利亚商业号（ABN）、公司号（ACN）、税号（TFN）等格式的校验能力。全程无 LLM 调用，无运行时网络依赖，非常适合需要本地化、合规性强的开发场景，如测试数据生成、日志脱敏或集成到 MCP 工作流中进行安全的数据处理。上手直观，与现有 MCP 工具链兼容，可作为隐私保护环节的可靠补充。

Auditra 是一个面向 WordPress 插件审计的 MCP 服务器，让 AI 助手能直接读取插件代码、检测安全隐患、分析性能瓶颈并给出修复建议。适合运维、开发或安全审计人员在 IDE 或聊天界面里一次性完成“拉取代码→静态分析→生成报告”全流程，无需在浏览器、WP-CLI 和代码编辑器间反复切换。上手只需在 MCP 客户端配置 GitHub 地址与 WordPress 站点凭据，几分钟即可跑通；对熟悉 WP 插件结构的开发者几乎零学习成本，非 WP 专业人士也能靠自然语言提问快速定位问题。它不替代 WP-CLI、PHPStan 或 Wordfence 等专用工具，而是把它们的能力通过统一协议暴露给大模型，成为“AI 驱动的插件体检助手”。