让 AI 通过 SSH 安全操作远程服务器的 MCP Server——凭证本地管理,不暴露给模型
「看看生产机最近 10 分钟的 nginx 错误日志」——AI 直接 SSH 执行并分析结果
「把这个构建产物传到测试机 /opt/app 并重启服务」——upload + execute-command 一条龙
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让 AI 通过 SSH 安全操作远程服务器的 MCP Server——凭证本地管理,不暴露给模型
「看看生产机最近 10 分钟的 nginx 错误日志」——AI 直接 SSH 执行并分析结果
「把这个构建产物传到测试机 /opt/app 并重启服务」——upload + execute-command 一条龙
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安装与使用详情 通用数据库 MCP Server——一个 DSN 连通 PostgreSQL/MySQL/MariaDB/SQL Server/SQLite,让 AI 直接查询和分析数据库
「昨天新注册了多少用户?」——AI 自己写 SQL 查询并解读结果
「这条 SQL 为什么慢?」——开启 explain_sql 看执行计划、给优化建议
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通用数据库 MCP Server——一个 DSN 连通 PostgreSQL/MySQL/MariaDB/SQL Server/SQLite,让 AI 直接查询和分析数据库
「昨天新注册了多少用户?」——AI 自己写 SQL 查询并解读结果
「这条 SQL 为什么慢?」——开启 explain_sql 看执行计划、给优化建议
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安装与使用详情 Chrome 官方出品的 DevTools MCP——让 AI 打开真实浏览器调试页面:截图、控制台、网络请求、性能 trace
「打开这个页面看看控制台报什么错」——直接读控制台消息定位报错
「首页 LCP 怎么这么慢?」——录性能 trace,AI 分析瓶颈给优化建议
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Chrome 官方出品的 DevTools MCP——让 AI 打开真实浏览器调试页面:截图、控制台、网络请求、性能 trace
「打开这个页面看看控制台报什么错」——直接读控制台消息定位报错
「首页 LCP 怎么这么慢?」——录性能 trace,AI 分析瓶颈给优化建议
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安装与使用详情 全本地代码知识图谱 MCP——tree-sitter 解析全仓符号与调用边存进 SQLite,AI 一次调用拿到源码+调用链+影响面
「X 功能是怎么工作的?」——codegraph_explore 一次返回相关符号源码和调用路径
「改这个函数会影响哪些地方?」——影响面分析列出所有依赖方
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全本地代码知识图谱 MCP——tree-sitter 解析全仓符号与调用边存进 SQLite,AI 一次调用拿到源码+调用链+影响面
「X 功能是怎么工作的?」——codegraph_explore 一次返回相关符号源码和调用路径
「改这个函数会影响哪些地方?」——影响面分析列出所有依赖方
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安装与使用详情 免费无鉴权的远程 MCP——把任意公开 GitHub 仓库的 DeepWiki 文档喂给 AI:读目录、读全文、直接提问
「问下 vercel/next.js:App Router 的缓存分层是怎么设计的?」——ask_question 直接得到基于仓库的回答
「这个开源库的文档都有哪些主题?」——read_wiki_structure 先看目录再深入
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免费无鉴权的远程 MCP——把任意公开 GitHub 仓库的 DeepWiki 文档喂给 AI:读目录、读全文、直接提问
「问下 vercel/next.js:App Router 的缓存分层是怎么设计的?」——ask_question 直接得到基于仓库的回答
「这个开源库的文档都有哪些主题?」——read_wiki_structure 先看目录再深入
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安装与使用详情 Upstash 出品的库文档 MCP——按版本拉取最新官方文档与代码示例喂给 AI,治「训练数据过期写出老 API」
「用 Next.js 16 的写法实现这个页面」——先查当前版本文档再动手,不靠记忆写老 API
「这个库刚发的新版本怎么迁移?」——按 /org/project/version 精确查对应版本文档
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Upstash 出品的库文档 MCP——按版本拉取最新官方文档与代码示例喂给 AI,治「训练数据过期写出老 API」
「用 Next.js 16 的写法实现这个页面」——先查当前版本文档再动手,不靠记忆写老 API
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安装与使用详情 Exa 官方搜索 MCP——给 AI 实时联网能力:语义搜索引擎检索 + 整页抓取成干净 Markdown
「查一下这个报错最新的解决方案」——web_search_exa 语义检索,直接返回可用正文
「把这几篇文档全文抓下来对比」——web_fetch_exa 批量抓整页转 Markdown
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