Discover the Best AI Tools

Webotee MCP는 수집된 Amazon 판매자, 브랜드, 틈새시장과 바이박스 이력 조사 데이터를 AI에 제공합니다. 유료 플랜과 OAuth, 사용량 제한이 있는 호스팅 연결이며 실시간 구매나 계정 자동화가 아니므로 결과를 확인해야 합니다.

Marktplaats MCP는 네덜란드 Marktplaats·벨기에 2dehands 중고 검색·가격 비교·새 광고 감시를 제공합니다. 호스팅은 읽기 전용이고 로컬 로그인은 미리보기 확인 뒤 메시지·구속력 있는 입찰이 가능합니다. 비공식 비문서화 API는 바뀔 수 있으며 자동 광고 등록은 지원하지 않습니다.

amazon-in-mcp는 Amazon India 상품 검색·상세 정보·고정 공식의 가치 순위를 제공합니다. 유료 API 없이 공개 HTML을 읽으므로 봇 검사·페이지 변경에 실패할 수 있습니다. 가격 이력은 데이터가 아닌 Keepa 링크이며 상품 URL에 설정 가능한 제휴 태그가 붙습니다.

검색 계획, 웹 자료 읽기, 근거 기록과 인용 보고서 생성을 수행하며 체크포인트에서 재개할 수 있는 연구 에이전트다. 모델 접근 설정이 필요하고 인용은 사실성을 보장하지 않는다. 웹 서비스에는 사용자 인증과 권한 분리가 없다.

점군, 메시와 가우시안 스플랫 뷰어로 MCP를 통해 AI가 장면 열기, 카메라 조정과 스크린샷 검사를 수행할 수 있다. 새 헤드리스 기능에는 개발 소스와 Chromium이 필요하며 큰 장면은 메모리를 많이 사용한다.

Zero-API-Key Web Search는 Python CLI·MCP에서 DuckDuckGo를 기본 사용하며 자체 SearXNG·유료 Bright Data를 선택할 수 있습니다. 로컬 Laya는 재순위·입장 분류를 하며 어휘 방식으로 대체됩니다. Laya는 호스팅 Jev와 별개이고 점수는 보정된 사실 검증이 아닙니다. 인터넷과 제공자 제한은 적용됩니다.

CNKI Research Workflow Tools는 Python SQLite 연구 장부·재개 가능한 선별과 추출 기록·인용 변환·CSV/XLSX 내보내기 및 브라우저 지침을 제공합니다. CNKI는 정당한 로그인·기관 권한이 필요하고 접근 인증은 사람이 처리합니다. 선택적 Jev 선별은 기본 꺼짐이며 논문 읽기의 검증된 대안이 아닙니다.

Decision-Native Agent Runtime는 제한된 모델 선택지를 페이지화·세분화하고 문맥과 도구 실행 검증을 관리하는 연구 구현입니다. 핵심 CLI에는 명시적 계획과 승인이 필요하며 완성된 자율 에이전트가 아니고 최종 라이선스 정책도 미정입니다.

Filter MCP Server는 Bloom, 계수형 Bloom, Cuckoo와 단순화한 SuRF 필터로 포함 여부, 접두사와 범위 조회를 실험하고 비교합니다. 교육·연구용 구현이며 운영 최적화 엔진이나 완전한 SuRF 구현은 아닙니다.

Jev Search는 Jev나 Clef로 웹 질의를 분기하고 Search1API 링크·발췌를 정렬합니다. 필터를 편집하며 답변은 생성하지 않습니다. 네트워크와 검색·판단 서비스 인증이 필요합니다. 관련도는 사실 검증이 아니며 PWA 설치로 오프라인 검색이 되지는 않습니다.

설정 가능한 모델과 학습 옵션으로 수문 데이터에서 신경망을 학습하는 Python 라이브러리입니다. PyTorch 기반이며 Python 3.10 이상이 필요합니다. 사용자가 데이터와 설정을 준비해야 하는 연구 도구로, 즉시 사용하는 경보 서비스는 아닙니다.

전 지구·지역 지구 시스템 예측용 연구 프레임워크로 학습·추론 스크립트를 제공합니다. 준비된 데이터, 체크포인트, 문서의 CUDA 환경이 필요합니다. README에서는 해양·대기 결합 코드를 아직 미공개로 안내합니다.

재료 모델과 원자간 포텐셜을 위한 그래프 학습 라이브러리입니다. 현재 버전은 PyTorch Geometric을 사용하며 DGL 지원은 제거되었습니다. Python 3.11 이상과 적절한 가중치가 필요하고 선택적 가속은 하드웨어·모델에 따라 달라집니다.

사전 학습된 원자간 포텐셜, ASE 계산기, 학습 도구를 제공하는 재료 모델링 패키지입니다. JAX와 선택적 PyTorch 백엔드를 지원하며 해석적 Hessian은 현재 JAX에서만 가능합니다. Python 3.10 이상, 적절한 모델 가중치와 과학 계산 의존성이 필요합니다.

서열 데이터에서 바이러스와 플라스미드를 식별하고 바이러스 분류, 프로바이러스 탐지, 단백질 주석을 제공하는 연구 소프트웨어입니다. 별도 참조 데이터베이스와 계산 의존성이 필요합니다. 라이선스는 공인 학술기관의 내부 비상업적 연구개발로 사용을 제한하며 상업적 사용에는 별도 허가가 필요합니다.

코딩 에이전트를 수정하고 SWE-bench, Polyglot 등의 코딩 벤치마크에서 변형을 평가하는 연구 프레임워크입니다. Docker, 벤치마크 환경, 모델 API 인증 정보가 필요합니다. 실험적 연구 시스템으로 신뢰할 수 있는 자율 개선을 보장하지 않습니다.

CLI와 웹 화면, 도구, 스킬, 영구 상태를 갖춘 연구 에이전트 앱입니다. 모델 제공자가 필요하며 파일 수정과 명령 실행이 가능하므로 연구 결과를 독립적으로 검증해야 합니다.

선형 어텐션 구조를 제안·구현·평가하는 다중 에이전트 연구 파이프라인입니다. 모델 설정, 데이터베이스, 검색 서비스와 실험 계산 자원이 필요하며 논문 결과는 성능 보장이 아닙니다.

점수 함수로 프로그램을 진화시키고 명세에서 시스템을 합성하는 연구 프레임워크입니다. 최적화에는 모델, 합성에는 코딩 에이전트가 필요하며 결과는 평가기, 작업 부하, 검증에 좌우됩니다.

언어 모델과 사용자 평가기로 프로그램 변형을 생성하고 점수를 매기는 진화형 코딩 라이브러리와 CLI입니다. 모델과 평가 자원이 필요하며 점수 향상이 일반적 정확성을 증명하지는 않습니다.

호스팅된 SciAtlas API로 문헌과 지식 그래프 연구를 수행하는 Python 클라이언트와 CLI입니다. 토큰이 필요하며 전체 검토·아이디어 워크플로에는 저장소 코드가 필요합니다. 서버 데이터는 포함되지 않습니다.

DC Hub 데이터센터·전력망·광섬유·용량 조사 MCP입니다. 익명/키 할당량과 출처별 갱신성이 적용됩니다. 약관 동의 후 소개는 기업 요구를 제공자에게 공유할 수 있어 전체 읽기 전용이 아니며 용량 가용성 보장도 없습니다.

헤드리스 PyMOL로 분자 뷰·렌더 이미지를 제공하며 선택적으로 GROMACS/LAMMPS 궤적과 포접 수화물을 분석합니다. 보통 conda의 pymol2 지원 인터프리터가 필요하고 일반 격리 실행기는 이 의존성이 없습니다. 임의 코드 전달은 기본 비활성화이며 MDAnalysis 연결에는 별도 GPL이 적용됩니다.

FDA 기기 근거·리콜·시판 후 기록, 지급 참고와 NHTSA 차량 자료를 조회하는 호스팅 연구 서비스와 stdio 브리지입니다. 익명 한도는 작업 단위로 계산하며 키 기반 한도도 있습니다. 호출은 할당량·텔레메트리를 갱신하고 위험 신호는 조사 보조이지 규제 조언이나 기기 안전 증명이 아닙니다.