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MCP Server for Worldpay APIs
MCP server for generating Coinbase Commerce payment links
Mirror of
知乎自动发文章MCP服务，一种用于知乎发文章的模型上下文协议（MCP）服务器，使用者可以通过该服务与大模型自动生成文章并在知乎发文章。基于selenium和ChromeDriver实现自动发文章。
Solana-based micropayment server using MCP. 💰 Facilitates direct SOL transfers for resource access control via a Flask API. 🔑 Returns solana-action: URIs for unsigned transactions, validated on-chain.
A Model Context Protocol (MCP) server for PayPal API integration with improved error handling, comprehensive API coverage, and detailed documentation.
This is a TypeScript-based MCP server, which wraps around a python script. together it helps track expenses and payments for social events, making it easy to calculate reimbursements and settle balanc
A Xiaohongshu Content Publishing MCP Server that uses Selenium WebDriver for browser automation, supporting the publishing of both text-and-image notes and video notes.
An MCP server to allow AI agents to send and receive Bitcoin payments.
Create payees, send payments, search payees and get balance using payman mcp server
Key-Value storage MCP server based on unjs/unstorage, support drivers: redis, mongodb, filesystem. http
ContextGem：轻松从文档中提取 LLM ContextGem 是一个免费的开源 LLM 框架，它可以让您以最少的代码更轻松地从文档中提取结构化数据和见解。 💎 为什么选择 Contex
百宝箱Tbox（原芝士饼）是蚂蚁集团（支付宝）推出的一站式 AI 原生应用开发平台，无需任何代码基础，只需通过自然语言，简单几步即可完成应用的创建与发布。百宝箱Tbox集成了多种主流大模型，如通义千问、月之暗面等。百宝箱Tbox不仅可以帮你轻松创建各类智能体（Agent），支持一键发布到支付宝小程序，还能发布到其他平台 百宝箱Tbox的主要功能 0代码开发：用户无需编写代码即可快速搭建AI
技术：小分子 疾病领域：炎症和自身免疫性疾病、肿瘤学和肥胖症 最新消息：获得 EIC Accelerator 提供的 250 万欧元（270 万美元）资助 Iktos总部位于巴黎，致力于利用人工智能和机器人合成自动化技术进行药物研发和设计，快速识别可作为临床候选药物的小分子。通过运用人工智能，Iktos 旨在加快药物研发进程，同时提高候选药物进入临床开发阶段的成功率。Iktos 已
类似 Manus 但基于 Deepseek R1 Agents 的本地模型。 Manus AI 的本地替代品，它是一个具有语音功能的大语言模型秘书，可以 Coding、访问你的电脑文件、浏览网页，并自动修正错误与反省，最重要的是不会向云端传送任何资料。采用 DeepSeek R1 等推理模型构建，完全在本地硬体上运行，进而保证资料的隐私。 Features： 100% 本机运行:
蚂上有创意是支付宝推出的AI设计工具，主要面向商家提供AI电商设计服务。蚂上有创意整合支付宝多年积累的高质量素材和模板，将其产品化，让商家能够轻松创建营销素材。蚂上有创意的功能特点包括免费商用素材、AI图像处理工具、口语化对话生图、创意洞察等，降低了AI使用门槛，提升设计效率和商业效果。 蚂上有创意的主要功能 免费商用素材：提供支付宝多年积累的高质量素材和模板，支持在线编辑和内容替换。
MiniMax-M1是MiniMax团队最新推出的开源推理模型，基于混合专家架构（MoE）与闪电注意力机制（lightning attention）相结合，总参数量达 4560 亿，每个token激活 459 亿参数。模型超过国内的闭源模型，接近海外的最领先模型，具有业内最高的性价比。MiniMax-M1原生支持 100 万token的上下文长度，提供40 和80K两种推理预算版本，适合处理长输入
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