kaggle-MCP vs everything
并排对比，帮你在这两个 MCP server 之间做选择。
kaggle-MCP by Dishant27 | everything by modelcontextprotocol | |
|---|---|---|
| Stars | ★ 9 | ★ 85,748 |
| 30天用量 | — | — |
| 综合分 | 34 | 77 |
| 官方 | — | ✓ |
| 分类 | AI / LLM 工具开发者工具data-science | 开发者工具AI / LLM 工具其它 |
| 实现语言 | TypeScript | TypeScript |
| 最近提交 | 14 个月前 | 本月 |
kaggle-MCP · 概述
MCP 服务器让 AI 助手能够通过命令和 API 访问 Kaggle 竞赛。
everything · 概述
官方 MCP 测试服务器，展示协议全部功能，供客户端开发者使用。
kaggle-MCP · 使用场景
- 数据科学家可以快速下载竞赛数据集，无需离开 AI 编程环境
- AI 助手可以通过自然语言命令帮助准备和提交竞赛条目
- 研究人员可以及时了解 Kaggle 竞赛信息并跟踪提交历史
everything · 使用场景
- 测试 MCP 客户端实现是否支持所有协议功能
- 通过参考服务器学习 MCP 协议能力
- 验证客户端对不同传输方式的兼容性
kaggle-MCP · 安装
安装
- 安装先决条件:
```bash # 安装 Kaggle CLI pip install kaggle
# 安装 Node.js 16+ 和 TypeScript # (根据您的操作系统遵循说明) ```
- 获取 Kaggle API 凭据:
- 访问 https://www.kaggle.com/account 并点击 "Create New API Token" - 这将下载一个 kaggle.json 文件 - 将其放在 ~/.kaggle/ 目录下(Linux/Mac)或 %USERPROFILE%\.kaggle\ 下(Windows)
- 安装 MCP 服务器:
``bash git clone https://github.com/Dishant27/kaggle-MCP.git cd kaggle-MCP npm install npm run build ``
- 配置 Claude Desktop:
``json { "mcpServers": { "kaggle": { "command": "node", "args": ["/path/to/kaggle-MCP/build/index.js"], "env": { "KAGGLE_USERNAME": "your-kaggle-username", "KAGGLE_KEY": "your-kaggle-api-key" } } } } ``
everything · 安装
NPX（推荐）
{
"mcpServers": {
"everything": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-everything"]
}
}
}Windows 用户请使用 cmd /c：
{
"mcpServers": {
"everything": {
"command": "cmd",
"args": ["/c", "npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-everything"]
}
}
}Docker
{
"mcpServers": {
"everything": {
"command": "docker",
"args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/everything"]
}
}
}全局安装
npm install -g @modelcontextprotocol/server-everything@latest
npx @modelcontextprotocol/server-everything