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Introduction  简介

Smithery is a platform to help developers find and ship agentic services. An agentic service is a server designed to communicate with language model agents. All our listed services follow the Model Context Protocols (MCP) specification. Our mission is to make agentic services accessible and accelerate the development of agentic AI.
Smithery 是一个帮助开发者寻找和发布代理服务的平台。代理服务是一种设计用于与语言模型代理通信的服务器。我们列出的所有服务都遵循模型上下文协议(MCP)规范。我们的使命是使代理服务易于访问并加速代理人工智能的发展。

Smithery addresses this challenge by providing:
Smithery 通过以下方式解决这一挑战:

  • A centralized hub for discovering MCP servers
    一个集中式平台,用于发现 MCP 服务器
  • Hosting and distribution for MCP servers
    MCP 服务器的托管和分发
  • Standardized interfaces for tool integration and configs
    工具集成和配置的标准化接口
Using MCP Servers  使用 MCP 服务器
Learn how to integrate MCP servers into your applications and AI systems
学习如何将 MCP 服务器集成到您的应用程序和 AI 系统中

Connect to tools and data sources through a standardized protocol.
通过标准化协议连接到工具和数据源。

Building MCP Servers  建立 MCP 服务器
Create and deploy your own MCP servers to Smithery
在 Smithery 中创建和部署您自己的 MCP 服务器

Build MCP servers that can be discovered and used by thousands of AI applications.
构建可被成千上万的 AI 应用程序发现和使用的 MCP 服务器。

Model Context Protocol  模型上下文协议

The Model Context Protocol (MCP) is an open protocol that enables seamless integration between LLMs and external data sources and tools. It is a universal standard for connecting AI systems with the context they need, eliminating information silos and fragmented integrations.
模型上下文协议(MCP)是一个开放的协议,它使得LLMs和外部数据源及工具之间的无缝集成成为可能。它是连接 AI 系统与其所需上下文的通用标准,消除了信息孤岛和碎片化的集成。

By providing a standard way to connect AI systems with data sources, MCP simplifies the development and maintenance of agentic applications. This makes it easier to build agents like intelligent IDEs, chat interfaces and custom AI workflows.
通过提供一个标准化的方式连接 AI 系统与数据源,MCP 简化了智能体应用的开发和维护。这使得构建智能 IDE、聊天界面和定制 AI 工作流等智能体变得更加容易。

Instead of writing custom implementations for each new data source, developers can use MCP as a single, standardized protocol. This approach not only makes systems more maintainable but also ensures better scalability as your AI applications grow and evolve.
开发者无需为每个新的数据源编写定制实现,而是可以使用 MCP 作为单一、标准化的协议。这种方法不仅使系统更易于维护,还确保了随着 AI 应用的成长和演变,系统具有更好的可扩展性。

Team  团队

Henry Mao

Henry Mao  亨利·毛

Founder  创始人

@calclavia
Arjun Kumar

Arjun Kumar  阿琼·库马尔

Founding Engineer  创始工程师

@arjunkmrm