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

Matih MCP

作者:matih-labs版本 0.2.1i★ –i电脑或云端
注册名称ai.matih/mcp

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

The grounded data layer for any LLM: governed SQL, metrics, lineage and catalog over your data.

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。

  • 连接方式: 电脑或云端
  • 传输方式: stdio, Streamable HTTP
  • 分类: 搜索与 AI 记忆
  • 你需要填写:MATIH_MCP_TOKEN

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

标为机密的值是你账户的钥匙。千万不要分享给别人,也不要粘贴到聊天里。

你需要

  • 在云端运行无需安装任何东西,通过互联网连接
  • npm已安装 Node.js(用于 npx 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.matih.ai/api/v1/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": {
    "matih": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@matihlabs/mcp"
      ],
      "env": {
        "MATIH_MCP_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http matih https://mcp.matih.ai/api/v1/mcp

或者在你的电脑上运行

claude mcp add matih --env MATIH_MCP_TOKEN=your-value -- npx -y @matihlabs/mcp

运行前请先填写空着的值。

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": {
    "matih": {
      "url": "https://mcp.matih.ai/api/v1/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": {
    "matih": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@matihlabs/mcp"
      ],
      "env": {
        "MATIH_MCP_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "matih": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.matih.ai/api/v1/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": {
    "matih": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@matihlabs/mcp"
      ],
      "env": {
        "MATIH_MCP_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.matih.ai/api/v1/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。

需要你填写的值

  • MATIH_MCP_TOKEN 机密 必填 env
    Matih developer token (mat_agt_…), minted in Settings → Developer Tokens. Bearer credential, scoped to your connections + tools.

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

    注册名称已通过域名 matih.ai 验证(注册中心会核实域名所有权)

  • … 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 7249 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 7249 个服务器的 20% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 7249 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

Matih MCP 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?

你需要填写:MATIH_MCP_TOKEN

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(0.2.1)于4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。

@matihlabs/mcp

Connect AI clients (Claude Desktop, ChatGPT, Cursor, …) to the Matih data platform over the Model Context Protocol. Write SQL, profile tables, run analyses + charts, manage dashboards, and upload files — all through MCP tools, with OAuth/PKCE auth and PII-safe egress.

New here? See [QUICKSTART.md](./QUICKSTART.md) for a step-by-step customer

guide — create a token, connect Claude Desktop / Cursor, and copy-paste curl

smoke tests — plus a troubleshooting table.

Use as a stdio MCP server (Claude Desktop / Cursor)

Add to your client's MCP config. The token is delivered via the environment — never as a CLI flag (which leaks into the OS process list):

{

"mcpServers": { "matih": { "command": "npx", "args": ["-y", "@matihlabs/mcp", "https:// .app.matih.ai/api/v1/mcp"], "env": { "MATIH_MCP_TOKEN": " " } } } }

The bridge turns the remote Matih HTTP MCP endpoint into a local stdio MCP server, forwarding every tools/call, resources/read, and prompts/get to Matih.

Endpoint: replace with your workspace slug — your Matih app lives at

https:// .app.matih.ai (the bare app.matih.ai host does not resolve).

Get a mat_agt_… token from Settings → Developer Tokens. See

QUICKSTART.md for the full walkthrough.

Use as a library

import { McpClient, MatihTools, StaticTokenProvider } from "@matihlabs/mcp";

const client = new McpClient({ endpoint: "https:// .app.matih.ai/api/v1/mcp", tokenProvider: new StaticTokenProvider(process.env.MATIH_MCP_TOKEN!), });

// discovery-first: fetch the LIVE tool surface (auto-initializes + caches) const live = await client.tools(); console.log(live.map((t) => t.name));

// call ANY tool generically — including Beta tools with no typed wrapper const hot = await client.callTool("get_hot_context", {});

// typed convenience wrappers for the 34 STABLE tools const graph = await new MatihTools(client).exploreGraph({ query: "orders", depth: 2 }); const matih = new MatihTools(client); const result = await matih.runSql({ connection_id: " ", sql: "select 1" });

OAuth (PKCE) instead of a static token
import { McpClient, OAuthTokenProvider } from "@matihlabs/mcp";

const tokenProvider = new OAuthTokenProvider({ resourceMetadataUrl: "https:// .app.matih.ai/.well-known/oauth-protected-resource/api/v1/mcp", clientId: " ", acquire: async ({ metadata, clientId, resource }) => { // open metadata.authorization_endpoint (PKCE S256, resource= ), // capture the code at your redirect_uri, return { code, verifier, redirectUri }. }, });

The provider runs RFC 9728 → RFC 8414 discovery, PKCE S256, RFC 8707 resource-bound tokens, caches, and refreshes; a 401 invalid_token triggers one re-auth.

Tools

Discovery is the primary API — await client.tools() returns the live tool descriptors and client.callTool(name, args) reaches every advertised tool. The typed facade (MatihTools) covers the 34 stable tools (STABLE_TOOL_NAMES):

  • Query & SQL: ask (natural-language → grounded answer + the SQL it ran), run_sql, run_analysis, get_query_result, export_result
  • Catalog & discovery: list_connections, list_databases, list_schemas, list_tables, describe_table, profile_table
  • Ontology & semantic layer: search_ontology, get_entity, get_relationships, get_semantic_model, get_glossary, explore_graph
  • Governed metrics & taxonomy: get_metric, run_metric, draft_metric (write-class — proposes a DRAFT metric_def into the human-gated DRAFT → REVIEW → APPROVED → SHIP pipeline), list_metric_drafts, export_semantic_model (OSI), get_taxonomy, export_taxonomy (SKOS)
  • Dashboards & charts: create_chart, create_dashboard, get_dashboard, publish_dashboard
  • Uploads: upload_file, upload_status, create_upload_url, finalize_upload
  • Identity & scope: whoami, get_scope

The 1 Beta tool (BETA_TOOL_NAMES: get_hot_context) is deliberately not hard-typed while its shape may evolve — call it via client.callTool(name, args). The governed metrics & taxonomy group and explore_graph were promoted from Beta to stable in July 2026 (PDR W3-1).

Plus catalog / lineage resources and the explain_metric prompt. Every tool is bounded by the developer token's scope (connections + capabilities you grant in Settings) and never exceeds your own permissions — get_scope shows exactly what a token allows.

Notes

  • Egress consent. Matih gates third-party-LLM data egress per tenant. If your tenant hasn't accepted the data-processing agreement, calls return a clear EGRESS_CONSENT_REQUIRED error with a link to accept it.
  • Node ≥ 20 (uses native fetch + node:crypto; zero runtime dependencies).

License: Apache-2.0 · https://matih.ai

问 PopNx