原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

HyperStore

作者:deficlow版本 0.1.1i★ –i电脑或云端
注册名称io.github.deficlow/hyperstore-mcp

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

Search and inspect 6,500+ curated AI apps from the HyperStore directory.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

你需要

  • 在云端运行无需安装任何东西,通过互联网连接
  • PyPI已安装 Python 的 uv(用于 uvx 命令)

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

适用于网页版、桌面版和手机版 Claude:

  1. 打开 Settings → Connectors
  2. 点击 Add custom connector
  3. 粘贴下面的地址,然后点击 Add
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp

或者在你的电脑上运行

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "hyperstore": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hyperstore-mcp"
      ]
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http hyperstore https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp

或者在你的电脑上运行

claude mcp add hyperstore -- uvx hyperstore-mcp

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "hyperstore": {
      "url": "https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp"
    }
  }
}

或者在你的电脑上运行

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "hyperstore": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hyperstore-mcp"
      ]
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "hyperstore": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp"
    }
  }
}

或者在你的电脑上运行

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "hyperstore": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hyperstore-mcp"
      ]
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

ChatGPT 只能连接互联网上的服务器:

  1. 打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
  2. 点击 Create 或 Add(部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode)
  3. 粘贴下面的地址,起个名字,然后保存
  4. 如果要求登录,请登录作者的服务
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp

菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

我们还没有读取这个服务器的工具列表;我们会轮流检查各个端点。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 deficlow 验证,该账户拥有此仓库

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    端点有响应

    尚未检查;我们会轮流检查各个端点

  • … 尚未检查

    使用 OAuth 登录

    尚未检查;我们会轮流检查各个端点

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    尚未检查;我们会在检查端点时读取工具列表

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 7251 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 7251 个服务器的 12% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 7251 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

HyperStore 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

两种方式都可以:安装在你的电脑上,或者连接云端版本。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.1)于6个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接,所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用,例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

电脑或云端★ 64,224MIT今天更新
安装

Codebase Memory

作者:DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

在你的电脑上运行★ 48,148MIT20天前更新
安装

Exa

作者:exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

在云端运行★ 5,213MIT上个月更新
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

HyperStore MCP

Plug 6,500+ AI apps into any LLM via the Model Context Protocol.

HyperStore is a curated directory of 6,500+ AI applications, developed by HyperGPT. This MCP server exposes the HyperStore catalog to any LLM client — Claude, ChatGPT, Cursor, Windsurf, Cline, Zed, Gemini, and anything else that speaks MCP.

Ask your LLM:

*"Find me a free AI tool that summarises PDFs."*

*"Compare ChatGPT, Claude, and Gemini side-by-side."*

*"Show me the top 5 image-generation apps with an API."*

The LLM calls HyperStore MCP behind the scenes and answers with up-to-date, curated results.


What you get

13 tools:

ToolPurpose
search_appsFull-text keyword search
ai_searchEmbedding-based semantic search
get_appFull app detail (features, screenshots, pricing)
list_appsPaginated apps with filters (category, pricing)
list_categoriesBrowse all 30+ categories
category_appsApps within a category
browse_appsA-Z directory listing
get_homepageTrending + top categories overview
get_alternativesCurated alternatives to an app
list_audiencesAudience segments (developers, lawyers, …)
apps_for_audienceBest AI tools for an audience
list_use_casesUse-case taxonomies (legal-contracts, …)
apps_for_use_caseAI tools for a use case

3 resources:

  • hyperstore://app/{slug} — markdown rendering of any app
  • hyperstore://category/{slug} — top apps in a category
  • hyperstore://catalog — full category index

3 prompts:

  • find_tool_for_task — guided discovery for a task
  • compare_apps — side-by-side app comparison
  • discover_category — explore a topic

Install

Option A — uvx (zero install, recommended)

Requires uv. One command and you're done:

uvx hyperstore-mcp
Option B — pipx
pipx install hyperstore-mcp

hyperstore-mcp

Option C — Docker (for remote hosting)
docker run --rm -p 8080:8080 ghcr.io/deficlow/hyperstore-mcp

Now MCP Streamable HTTP at http://localhost:8080/mcp

Option D — Hosted endpoint (no install)

Use our managed Streamable HTTP server:

https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp

Connect from your LLM client

Claude Desktop

Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

{

"mcpServers": { "hyperstore": { "command": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } }

Restart Claude → tools appear in the 🛠 menu.

Claude Code
claude mcp add hyperstore -- uvx hyperstore-mcp
Cursor

.cursor/mcp.json (project) or ~/.cursor/mcp.json (global):

{

"mcpServers": { "hyperstore": { "command": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } }

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{

"mcpServers": { "hyperstore": { "command": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } }

Cline (VS Code)

settings.json:

{

"cline.mcpServers": { "hyperstore": { "command": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } }

Zed

~/.config/zed/settings.json:

{

"context_servers": { "hyperstore": { "command": { "path": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } } }

Gemini CLI

~/.gemini/settings.json:

{

"mcpServers": { "hyperstore": { "command": "uvx", "args": ["hyperstore-mcp"] } } }

ChatGPT (Pro / Team / Enterprise)

Settings → Connectors → Add custom connector:

  • Name: HyperStore
  • MCP Server URL: https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp
  • Authentication: None
OpenAI Responses API
from openai import OpenAI

client = OpenAI() response = client.responses.create( model="gpt-4.1", tools=[{ "type": "mcp", "server_label": "hyperstore", "server_url": "https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp", "require_approval": "never", }], input="Find me 3 free AI tools for writing unit tests.", ) print(response.output_text)

Anthropic Messages API
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic() response = client.messages.create( model="claude-opus-4-7", max_tokens=1024, mcp_servers=[{ "type": "url", "url": "https://mcp.store.hypergpt.ai/mcp", "name": "hyperstore", }], messages=[{"role": "user", "content": "Top 5 AI image generators?"}], )

See examples/ for ready-to-paste configs for every supported client.


Self-hosting

For self-hosting, use the Docker image. For direct invocation without Docker, the CLI accepts --transport http|sse (see hyperstore-mcp --help).


Configuration

When self-hosting, these environment variables can be set (see .env.example for the full list):

VariableDefaultPurpose
MCP_HOST0.0.0.0Bind host (http/sse transports)
MCP_PORT8080Bind port (http/sse transports)
LOG_LEVELINFOLogging level (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR)

Development

git clone https://github.com/deficlow/HyperStore-MCP

cd HyperStore-MCP uv sync --all-extras uv run pytest uv run hyperstore-mcp # stdio mode for local testing

Inspect the running server with the official MCP Inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector uvx hyperstore-mcp

How it works

HyperStore MCP is a thin async wrapper around the HyperStore public REST API. It is read-only — no credentials, no writes, no PII. The same data that powers the website powers the MCP server. Updates land in your LLM the moment they land on the site.

LLM client ──MCP──▶ hyperstore-mcp ──HTTPS──▶ store.hypergpt.ai/api

License

MIT © HyperGPT

问 PopNx