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

RocketList

作者:rocketlist-ai版本 1.0.0i★ –i在云端运行
注册名称ai.rocketlist/rocketlist

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

Search current startup jobs and hiring companies through RocketList's public read-only 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: 在云端运行
  • 传输方式: Streamable HTTP
  • 分类: 搜索与 AI 记忆

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

你需要

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://rocketlist.ai/mcp

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http rocketlist https://rocketlist.ai/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": {
    "rocketlist": {
      "url": "https://rocketlist.ai/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": {
    "rocketlist": {
      "type": "http",
      "url": "https://rocketlist.ai/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://rocketlist.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6日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过域名 rocketlist.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 7226 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 7226 个服务器的 45% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 7226 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

RocketList 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?

它在作者的云端运行。通过互联网连接,无需安装,但你发送的内容会经过作者的服务器。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(1.0.0)于2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★ 64,224MIT3天前更新
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★ 5,213MIT44天前更新
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。

RocketList Startup Jobs

The open data layer for startup hiring. Updated every day by [RocketList](https://rocketlist.ai).

Live roles from funded startups around the world, normalized into one documented dataset for job seekers, researchers, developers, and AI agents.

109,695 active jobs · 7,297 companies · generated 2026-10-27 09:49:00 UTC

Top locations in this snapshot: Albania: 5 · Algeria: 8 · Argentina: 193 · Australia: 899 · Austria: 131.

Download

The full snapshot lives in the stable latest release, not Git history. SHA-256 checksums, generation metadata, and the complete audit result ship beside every snapshot.

wget https://github.com/rocketlist-ai/startup-jobs/releases/latest/download/jobs.parquet
import pandas as pd

jobs = pd.read_parquet( "https://github.com/rocketlist-ai/startup-jobs/releases/latest/download/jobs.parquet" )

berlin_ai = jobs[ jobs["city"].fillna("").str.contains("Berlin", case=False) & jobs["category"].fillna("").str.contains("AI|Data|Engineering", case=False) ] print(berlin_ai[["company_name", "title", "url"]].head(20))

What is included

The jobs dataset contains factual discovery metadata: company, title, normalized role and seniority, location, compensation when explicitly available, skills, canonical application URL, source platform, and first/last-seen timestamps. The companies dataset adds stage, funding, investors, industry, headquarters, and careers URLs where available.

Schemas are versioned in schema/jobs.schema.json and schema/companies.schema.json. A browsable 100-record sample is committed under sample/, while daily aggregate changes live under changes/. See the public methodology and quality checks for provenance, denominators, audit guarantees, and limitations.

What is deliberately excluded

  • Full job descriptions or copied HTML
  • Raw ATS responses and crawler payloads
  • Embeddings, prompts, traces, or enrichment internals
  • Candidate, account, saved-job, application, or matching data
  • RocketList's ranking and recommendation logic

The exporter uses an explicit allowlist and the audit fails if a forbidden field appears.

Use it with agents

Install the user-facing RocketList skill in Claude Code, Codex, Cursor, or another compatible agent:

npx skills add rocketlist-ai/startup-jobs --skill rocketlist-job-search

It searches and filters the current snapshot, handles CV-to-role matching, and links users directly to applications. The bundle is also readable at skills/rocketlist-job-search, so any agent can follow it without an installer.

The accompanying distribution loop explains how the dataset, skill, search pages, and recurring data stories compound into discoverability and traffic.

For bulk analysis, give an agent the Parquet URL and the relevant schema. For lower-latency conversational search, connect the RocketList MCP when available:

https://rocketlist.ai/mcp

Its official MCP Registry manifest is versioned in server.json.

Example prompt:

Use the RocketList dataset to find active Series A–C companies in Berlin hiring product managers. Return the canonical application links and explain the filters you applied.

Update model

The workflow runs daily at 04:17 UTC:

  1. Fetch all current public catalog rows through paginated API reads.
  2. Normalize join keys, field types, lists, and stable public IDs.
  3. Retain active, non-duplicate jobs and active or referenced companies.
  4. Cross-foot totals, reconcile API counts, verify unique IDs and URLs, test company references, and reject forbidden fields.
  5. Replace the full assets on the stable latest release.
  6. Commit only small samples, statistics, and daily change summaries.

No credentials are required to reproduce the export:

python -m pip install -r requirements.txt

python scripts/export_dataset.py python scripts/audit_dataset.py

Accuracy and limitations

RocketList aggregates company career pages and ATS sources. A listed role can close between daily refreshes; the canonical application page is authoritative. Coverage varies by employer, country, and field, and missing values are never imputed for public statistics. See stats/latest.json for field-level denominators.

License and attribution

The dataset is available under ODC-BY 1.0; code is MIT licensed. Attribute RocketList with links to https://rocketlist.ai and this repository. Employer names and trademarks belong to their respective owners, and source postings remain subject to their publishers' terms.

Corrections

Open an issue for a missing company, stale role, broken URL, or schema problem. See CONTRIBUTING.md for the data-safety rules.

问 PopNx