人工智能代理市场索引搜索Mcp服务器

概览

什么是 AI 代理市场指数 MCP？

AI 代理市场指数 MCP 是一个旨在促进 AI 代理在市场环境中集成和管理的服务器。该平台基于 DeepNLP 原则构建，为开发者和企业提供了一个强大的框架，以高效部署 AI 代理。市场作为各种 AI 解决方案的中心，使用户能够发现、评估和利用根据其特定需求量身定制的 AI 代理。

AI 代理市场指数 MCP 的特点

用户友好的界面：该平台提供直观的界面，简化导航并增强用户体验。
集成能力：与现有系统和 API 无缝集成，便于 AI 代理的轻松部署。
多样化的 AI 解决方案：托管各种 AI 代理，满足不同行业和应用的需求。
实时更新：提供有关新代理、功能和改进的实时更新和通知。
社区支持：一个充满活力的开发者和用户社区，为平台贡献、分享见解并提供支持。

如何使用 AI 代理市场指数 MCP

注册：在平台上创建一个帐户，以访问所有功能和功能。
探索代理：浏览市场，发现可供部署的各种 AI 代理。
集成：按照提供的文档将选定的 AI 代理集成到现有系统中。
自定义：根据您的特定需求和偏好自定义 AI 代理。
启动和监控：部署 AI 代理，并通过平台的分析工具监控其性能。

常见问题解答

市场上可以找到哪些类型的 AI 代理？

市场上有多种 AI 代理，包括聊天机器人、数据分析工具和自动化代理，每种代理都针对特定任务和行业设计。

使用 AI 代理市场指数 MCP 是否需要费用？

虽然某些代理可能是免费的，但其他代理可能需要订阅或一次性付款。定价详情通常在代理页面上提供。

我如何为 AI 代理市场做贡献？

开发者可以通过创建和提交自己的 AI 代理到市场来贡献。平台上提供了详细的指南供潜在贡献者参考。

用户可以获得哪些支持选项？

用户可以访问社区论坛、文档和客户支持，以获取与平台相关的任何问题或疑问的帮助。

我可以跟踪已部署的 AI 代理的性能吗？

是的，该平台提供分析工具，允许用户实时监控已部署 AI 代理的性能和有效性。

详情

AI Agent Marketplace Index Search MCP Server

MCP Marketplace User Review Rating Badge

MCP Server for AI Agent Marketplace Index from DeepNLP, , allowing AI assistants to searches available AI agents Navigation Page function, tools or use cases by "keywords" or "category". such as find all the "AI coding agents", "GUI AI Agents", "Mobile Use Agent", "Desktop Use Agent", etc.

Features

Search AI Agents by query or category, find all available ai agents from the Agent Marketplace Index, such as "AI Coding", "HR AI Agents", "Finance AI Agent", "Healthcare AI Agent", "AI Agents Employees",etc.
Monitor AI Agents Web Traffic Performance, such as Google/Bing ranking, Github Stars, Arxiv Reference.
API to list your AI agents to the AI Agent Marketplace and Index
Comprehensive error handling

Update

Add MCP Marketplace Plugin

Open Project https://github.com/AI-Agent-Hub/mcp-marketplace Open MCP Marketplace DeepNLP Panel

Search Engine for AI Agents

AI Agent Marketplace Directory Search

Tool Listing

Tools Listing

Tool Result

Tools Result

Requirements

Python 3.10 or higher
Microsoft Bing Search API key
MCP-compatible client (e.g., Claude Desktop, Cursor)

Installation

Clone this repository

Install dependencies:

uv venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate
uv pip install -e .

Configuration

Usage

Running the server

uv run -m ai-agent-marketplace-index-mcp

development

cd ./ai-agent-marketplace-index-mcp/src/ai-agent-marketplace-index
mcp dev server.py

Configuring with Claude for Desktop

Add the following to your Claude Desktop configuration file (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json on Windows):

{
    "mcpServers": {
        "ai-agent-marketplace-index-mcp": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/ai-agent-marketplace-index-mcp/src/ai-agent-marketplace-index",
                "run",
                "server.py"
            ]
        }
    }
}

Available Tools

1. search_ai_agent

General search of AI Agents for information, websites, content and metric statistic of web traffic, etc.

search_ai_agent(q: str, limit: int = 100, timeout: int = 5)

Resources

MCP Marketplace API Support

MCP Marketplace User Review Rating Badge

Allow any agent rag workflow to find this MCP Server via python/typescript API
Search relevant servers by query/id/category
Give LLM chances to choose this tools and enhance usage.

Example: Search Server and Tools

    import mcp_marketplace as mcpm
    mcpm.set_endpoint("deepnlp") # choose various open mcp marketplace endpoint

    result_q = mcpm.search(id="ai-agent-marketplace-index-mcp", mode="dict", page_id=0, count_per_page=100)
    result_id = mcpm.search(id="ai-agent-hub/ai-agent-marketplace-index-mcp", mode="dict", page_id=0, count_per_page=100)
    tools = mcpm.list_tools(id="ai-agent-hub/ai-agent-marketplace-index-mcp")

Example: Integrate with LLM e.g. Claude

    import anthropic
    client = anthropic.Anthropic()

    # Step 1. search mcp by query/id to find this mcp

    # Step 2. Calling LLM for Better Usage and MCP Selection
    response = client.messages.create(
        model="claude-3-7-sonnet-20250219", max_tokens=1024, tools=tools, messages=[]
    )
    print(response)
    ## install remote servers if tools from this mcp are chosen

License

MIT License

{ "mcpServers": { "ai-agent-marketplace-index-mcp": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "ghcr.io/metorial/mcp-container--ai-agent-hub--ai-agent-marketplace-index-mcp--ai-agent-marketplace-index-mcp", "python main.py" ], "env": {} } } }