Orbis API Marketplace

MCP开发工具

提供方 未标注

开发工具 未标注 API Key 官方维护 ClaudeCursorVS CodeCodex

自主API发现与订阅——代理浏览API、获取实时密钥并调用,无需人工参与。

一句话选型结论

按资料字段整理

Orbis API Marketplace 属于开发工具类 MCP 服务器,传输方式未标注,API Key,可直接接入 Claude、Cursor、VS Code 等,没有现成安装命令,需按官方文档接入。接入前先确认权限范围;涉及写入、删除或付款的操作,建议先在测试环境验证。

分类开发工具 传输方式未标注 鉴权API Key 部署方式未标注
GitHub 星标 未标注 仓库热度,无公开仓库时显示未标注
工具数 未标注 暴露给模型的工具数量
资源 / 提示词 0 / 0 资源与提示词模板数量
维护方 官方维护 核验等级 仅资料核对

工具与能力

开发工具
数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准
工具数量未标注暴露给模型可调用的工具个数
资源数量0可读取的资源条目
提示词数量0内置提示词模板数量

能力标签

支持客户端

适用场景

开发

安装与配置

未标注 API Key
上游未给出传输方式
  1. 1
    准备运行环境

    按官方文档确认运行环境(常见为 Node.js 或 Python),装好后再执行安装命令。

  2. 2
    安装服务

    复制上面的安装命令执行;命令里带占位符的位置,换成自己的密钥或路径。

  3. 3
    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填好启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4
    验证是否可用

    连接成功后随便调一个只读工具,确认能返回结果,再接入正式流程。

典型使用场景

3 类
按分类与标签整理的常见用法,具体以官方文档为准
代码与仓库操作

在对话里直接查代码、提 issue、走 PR,省掉来回切工具。

本地命令与脚本

把构建、测试、格式化这类重复命令交给模型执行。

接口联调与测试

让模型调你的接口、跑一遍用例,快速定位问题。

选择建议

选之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 已适配 Claude、Cursor、VS Code,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • 没有现成安装命令,需要按官方文档自己填启动命令和参数。
  • 使用前要准备好API Key对应的凭据,并按最小权限配置。
  • 资料没标注工具数量,实际能力要装好后确认。
  • 版本更新与行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude、Cursor 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地或自有环境跑服务的人。

不太适合

  • 不方便管理密钥或第三方授权的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
MCP 服务器工具数传输方式部署方式安装命令最后核验
Orbis API Marketplace当前 未标注 未标注 未标注 无 未标注
Git 838e2ec1 12 stdio · 本地进程 本地部署 有 2026-05-17
Markitdown MCP 2c653a5f 1 stdio · 本地进程 本地部署 有 2026-05-17
JavaGuide 未标注 stdio · 本地进程 本地部署 有 2026-04-11
awesome-claude-skills 未标注 stdio · 本地进程 本地部署 有 2026-04-26
Context7 831acf40 未标注 stdio · 本地进程 本地部署 有 2026-05-17

服务器档案

开发工具
字段来自项目仓库与公开索引,中文说明由本站标注
提供方未标注上游标注的维护方 未标注
分类开发工具本站按上游分类展示
连接方式未标注上游未给出传输方式
鉴权方式API Key远程服务建议用最小权限凭据
维护方官方维护核验等级 仅资料核对
包名 / 运行时未标注 · 未标注本地安装时用到的包标识与运行时
部署类型未标注上游给出的部署形态
最近核验未标注上游最后核验时间

详细介绍

19.1 KB
来自项目仓库与上游目录的原文,未做删改

BountyRadar MCP

The judgment layer for the agent-bounty economy. BountyRadar aggregates AI-agent-solvable bounties across Opire, BountyHub, ClawHunt, Algora, GitHub, and validated security programs — then scores each for agent-solvability, freshness, and competition and serves a ranked, agent-consumable feed over MCP.

> Positioning: an intelligence / alerting layer — NOT a marketplace. No fund custody, no KYC, no cross-border settlement. Public OSS bounties are agent-saturated; the scarce skill is target selection, not discovery. BountyRadar is the selection layer.

Languages: English · 简体中文 · 繁體中文

Where it lives Link
MCP endpoint https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp
Apify Store https://apify.com/neeenja/bountyradar-mcp
Source (MIT) https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp

English

Current version: 1.0.1

Why this exists

  • Public open-source bounties are agent-saturated — a single Algora bounty has drawn 8–158 competing agent attempts within hours.
  • The bottleneck is triage / judgment, not discovery — so the moat is the scoring layer, not scraping.
  • BountyRadar ranks and de-noises so an agent spends compute only on targets it can actually win.

Quick start (hosted MCP endpoint — recommended)

The hosted endpoint is a Streamable HTTP MCP server with Pay-Per-Event billing (no monthly fee). Connect it with any MCP client:

Claude Desktop / Claude Code / WorkBuddy / any MCP client (remote HTTP):```json
{
"mcpServers": {
"bountyradar": {
"type": "http",
"url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" }
}
}
}


`initialize` and `tools/list` are **free**; only value events are charged (see Pricing).

No install step and no npm required — the endpoint *is* the product. One-liner for the common clients:```bash
claude mcp add bountyradar --transport http https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp
# Cursor / Windsurf / any client that reads .mcp.json — add:
#   { &quot;mcpServers&quot;: { &quot;bountyradar&quot;: { &quot;type&quot;: &quot;http&quot;,
#       &quot;url&quot;: &quot;https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp&quot;,
#       &quot;headers&quot;: { &quot;Authorization&quot;: &quot;Bearer &lt;YOUR_APIFY_TOKEN&gt;&quot; } } } }

Run locally (stdio, MIT — clone and self-host)

The full source (Node 22, zero-dependency stdio server) is MIT-licensed and lives on GitHub: https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp. Clone it and run:```bash
node src/server.mjs # zero-dependency JSON-RPC 2.0 stdio server


**MCP client config (local stdio):**```json
{ &quot;mcpServers&quot;: { &quot;bountyradar&quot;: { &quot;command&quot;: &quot;node&quot;, &quot;args&quot;: [&quot;src/server.mjs&quot;] } } }

Tools

Tool Purpose Price
get_bounty_feed The subscriber feed. Ranked + filtered (category, min_reward, max_competition, source, freshness_min, agent_solvable_min, include_honeypot, sort). $0.005
search_bounties Keyword + filter search across title/description/tags/repo. $0.005
get_bounty_detail Full record + score breakdown by id. free
score_bounty Raw explainable score breakdown for one bounty. $0.005
list_sources Source registry + status (live / curated / partner_candidate). free
get_stats Counts by source / category / reward band. $0.005
subscribe_feed Save a filter profile + poll descriptor (stored in server memory; webhook URL echoed, never called). $0.005

Resources: bountyradar://feed/latest, bountyradar://stats, bountyradar://sources
Prompt: daily_bounty_brief — briefs an agent on today's best targets.

Scoring (the moat — explainable, deterministic)```

freshness = exp(-ageDays / 14) # half-life ~10d
competition = 1 / (1 + competition_count) # 0 tries -> 1.0
agent_solvable = field ?? derive(task_type) # debug/test/validate high
reward_score = min(1, log10(reward+1)/log10(5000))
composite = 0.40solvable + 0.25freshness + 0.25competition + 0.10reward


A free LLM (Cheapest-LLM Router / Cloudflare Workers AI) only *assists* `task_type` / `agent_solvable` at refresh time; scoring itself is deterministic and needs no training.

### Honeypot guard

Bounties flagged `honeypot: true` (e.g. &quot;reserved for interview loop&quot;) are **excluded from the default feed** so agents don&#x27;t waste compute or burn reputation. Toggle with `include_honeypot: true`.

### Monetization — Pay-Per-Event (no monthly fee)

`initialize` / `tools/list` / `list_sources` / `get_bounty_detail` are **free**. Charged events:

| Event | Price |
|-------|-------|
| `mcp-get-bounty-feed` | $0.005 |
| `mcp-search` | $0.005 |
| `mcp-score` | $0.005 |
| `mcp-stats` | $0.005 |
| `mcp-subscribe` | $0.005 |

Local / self-hosted use is free forever.

&gt; **Price update (floor correction):** all charged events raised to **$0.005** effective **2026-11-06**; the current $0.0005 / $0.0010 prices are grandfathered until then. This is a floor correction (the previous $0.0005 was 10× below the $0.005 PPE floor), not a margin play.

### Self-host / deploy (Apify, PPE)```bash
npm install          # pulls express + MCP SDK + apify (optional deps)
apify actor push

Standby mode (120s / 512MB) keeps idle cost near zero. The actor's main process binds the HTTP port itself (Standby-safe) and answers the container readiness probe.

Dev & verification```bash

npm test # 11 unit/schema/scoring tests
node scripts/mcp-smoke.mjs # spawn server: initialize -> tools/list -> tools/call
node scripts/showcase.mjs # generate feed-samples.html (data-driven)
node scripts/refresh.mjs # refresh catalog (graceful; needs APIFY_TOKEN + LLM creds)


### Optional add-ons (same catalog)

- **Website + subscriber alerts** — `node website/build.mjs` → a zero-dependency static site + Cloudflare Pages Functions (KV subscribe, guarded CSV export); `scripts/digest.mjs` renders per-subscriber email/Slack digests.
- **Live refresh** — `scraper/` is a standalone Apify actor (or `scripts/refresh.mjs` locally) that collects real bounty issues and writes to `data/live/`, never polluting the curated `data/bounties/`. Set `BR_INCLUDE_LIVE=1` to merge at runtime.

&gt; **Honesty:** only issues that are actually bounties (a stated `$` reward or a `bounty` label) are kept; unfunded &quot;good first issues&quot; are noise and excluded. Opire / Algora / BountyHub require platform keys; ClawHunt is a `partner_candidate` and is intentionally **not** scraped (index upstream, don&#x27;t compete).

### License

MIT — see the LICENSE file. Free to use the hosted endpoint per the pricing table above.

### Privacy

Read-only and stateless — no accounts, no personal data collected. An optional `webhook_url` is held in memory only; optional classification may send public bounty text to a configured LLM endpoint. See `PRIVACY.md`.

---

# 简体中文

**Current version: 1.0.1**

**Agent 赏金经济的&quot;判断层&quot;。** BountyRadar 跨 Opire / BountyHub / ClawHunt / Algora / GitHub 及已核验安全计划聚合&quot;AI agent 可解&quot;的赏金,对每条做 **agent 可解性 / 新鲜度 / 竞争度** 评分,并通过 MCP 输出一份排好序、agent 可直接消费的 feed。

&gt; **定位:** *情报 / 告警层*——**不是**市场 / 结算层。不碰资金托管、KYC、跨境结算。公开 OSS 赏金已被 agent 淹没;稀缺能力是&quot;选目标&quot;,不是&quot;发现目标&quot;。BountyRadar 就是这一层。

### 为什么做这个

- 公开开源赏金**已被 agent 农场淹没**——单条 Algora 赏金几小时内就涌进 8–158 个抢单 agent。
- 瓶颈在**分流 / 判断**,不在发现——所以护城河是**评分层**,不是爬虫。
- BountyRadar 排序 + 去噪,让 agent 只把算力花在真正能赢的目标上。

### 快速开始(托管 MCP 端点——推荐)

托管端点是**按事件付费(PPE)**的 **Streamable HTTP MCP 服务器**,无月费。任何 MCP 客户端均可接入:

**Claude Desktop / Claude Code / WorkBuddy / 任意 MCP 客户端(远程 HTTP):**```json
{
  &quot;mcpServers&quot;: {
    &quot;bountyradar&quot;: {
      &quot;type&quot;: &quot;http&quot;,
      &quot;url&quot;: &quot;https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp&quot;,
      &quot;headers&quot;: { &quot;Authorization&quot;: &quot;Bearer &lt;YOUR_APIFY_TOKEN&gt;&quot; }
    }
  }
}

initialize 与 tools/list 免费;仅对价值事件计费(见「商业化」)。

无需安装、无需 npm —— 端点本身就是产品。常见客户端一行搞定:```bash
claude mcp add bountyradar --transport http https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp

Cursor / Windsurf / 任何读 .mcp.json 的客户端 —— 加入:

{ "mcpServers": { "bountyradar": { "type": "http",

"url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",

"headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" } } } }


### 本地运行(stdio,MIT 开源,可克隆自托管)

完整源码(Node 22、零依赖 stdio 服务器)以 MIT 许可证开源在 GitHub:https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp。克隆后运行:```bash
node src/server.mjs          # 零依赖 JSON-RPC 2.0 stdio 服务器

MCP 客户端配置(本地 stdio):```json
{ "mcpServers": { "bountyradar": { "command": "node", "args": ["src/server.mjs"] } } }


### 工具

| 工具 | 作用 | 价格 |
|------|------|------|
| `get_bounty_feed` | **订阅 feed 本体。** 排序 + 过滤(类型 / 最低赏金 / 最高竞争数 / 来源 / 新鲜度 / 可解性 / 含蜜罐 / 排序方式)。 | $0.005 |
| `search_bounties` | 关键词 + 过滤搜索(标题/描述/标签/repo)。 | $0.005 |
| `get_bounty_detail` | 按 id 取完整记录 + 评分拆解。 | 免费 |
| `score_bounty` | 单条可解释评分拆解。 | $0.005 |
| `list_sources` | 来源注册表 + 状态(live / curated / partner_candidate)。 | 免费 |
| `get_stats` | 按来源 / 类型 / 赏金档统计。 | $0.005 |
| `subscribe_feed` | 保存过滤档案 + 轮询描述(仅存于服务器内存;webhook URL 只回显、绝不调用)。 | $0.005 |

**资源:** `bountyradar://feed/latest`、`bountyradar://stats`、`bountyradar://sources`
**提示词:** `daily_bounty_brief`(briefing 今日最佳目标)

### 评分(护城河——可解释、确定性)```
freshness      = exp(-ageDays / 14)                    # 半衰期 ~10 天
competition    = 1 / (1 + competition_count)           # 0 人抢 -&gt; 1.0
agent_solvable = 字段 ?? derive(task_type)              # debug/test/validate 高
reward_score   = min(1, log10(reward+1)/log10(5000))
composite      = 0.40*可解 + 0.25*新鲜 + 0.25*竞争 + 0.10*赏金

免费 LLM(Cheapest-LLM Router / Cloudflare Workers AI)仅在 refresh 时辅助判定 task_type / agent_solvable;评分本身是确定性、无需训练。

蜜罐守卫

标记为 honeypot: true 的赏金(如"面试专用")默认移出 feed,避免 agent 浪费算力或毁声誉。include_honeypot: true 可切回显示。

商业化——按事件付费(无月费)

initialize / tools/list / list_sources / get_bounty_detail 免费。计费事件:

事件 价格
mcp-get-bounty-feed $0.005
mcp-search $0.005
mcp-score $0.005
mcp-stats $0.005
mcp-subscribe $0.005

本地 / 自托管永久免费。

> 价格更新(地板修正): 所有计费事件于 2026-11-06 起统一提至 $0.005;现行 $0.0005 / $0.0010 价格祖父保留至该日。这是地板修正(此前 $0.0005 低于 $0.005 地板 10 倍),非涨价牟利。

自托管 / 部署(Apify,PPE)```bash

npm install # 安装 express + MCP SDK + apify(可选依赖)
apify actor push


Standby 模式(120s / 512MB)让闲置成本接近零。Actor 主进程自行绑定 HTTP 端口(Standby 安全)并响应容器就绪探针。

### 开发与验证```bash
npm test                       # 11 项单元 / schema / 评分测试
node scripts/mcp-smoke.mjs     # 拉起 server:initialize -&gt; tools/list -&gt; tools/call
node scripts/showcase.mjs      # 生成 feed-samples.html(数据驱动)
node scripts/refresh.mjs       # 刷新目录(优雅降级;需 APIFY_TOKEN + LLM 凭据)

可选增强(同一份目录数据)

  • 网站 + 订阅告警——node website/build.mjs 生成零依赖静态站 + Cloudflare Pages Functions(KV 订阅、受保护的 CSV 导出);scripts/digest.mjs 渲染按订阅者定制的邮件 / Slack 摘要。
  • 实时刷新——scraper/ 是独立的 Apify actor(或本地 scripts/refresh.mjs),采集真实赏金 issue 并写入 data/live/,绝不污染 curated 的 data/bounties/。设 BR_INCLUDE_LIVE=1 可在运行时合并。

> 诚实声明:只保留真正是赏金的内容(写明 $ 金额或带 bounty 标签);无赏金的 "good first issue" 是噪音,已排除。Opire / Algora / BountyHub 需平台密钥;ClawHunt 是 partner_candidate,刻意不采集(上游索引,不竞争)。

许可证

MIT——详见 LICENSE。按上表计费使用托管端点。


繁體中文

Current version: 1.0.1

Agent 賞金經濟的「判斷層」。 BountyRadar 跨 Opire / BountyHub / ClawHunt / Algora / GitHub 及已核驗安全計畫聚合「AI agent 可解」的賞金,對每條做 agent 可解性 / 新鮮度 / 競爭度 評分,並透過 MCP 輸出一份排好序、agent 可直接消費的 feed。

> 定位: 情報 / 警報層——不是市場 / 結算層。不碰資金託管、KYC、跨境結算。公開 OSS 賞金已被 agent 淹沒;稀缺能力是「選目標」,不是「發現目標」。BountyRadar 就是這一層。

為什麼做這個

  • 公開開源賞金已被 agent 農場淹沒——單條 Algora 賞金幾小時內就湧進 8–158 個搶單 agent。
  • 瓶頸在分流 / 判斷,不在發現——所以護城河是評分層,不是爬蟲。
  • BountyRadar 排序 + 去噪,讓 agent 只把算力花在真正能贏的目標上。

快速開始(託管 MCP 端點——推薦)

託管端點是按事件付費(PPE)的 Streamable HTTP MCP 伺服器,無月費。任何 MCP 用戶端均可接入:

Claude Desktop / Claude Code / WorkBuddy / 任意 MCP 用戶端(遠端 HTTP):```json
{
"mcpServers": {
"bountyradar": {
"type": "http",
"url": "https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_APIFY_TOKEN>" }
}
}
}


`initialize` 與 `tools/list` **免費**;僅對價值事件計費(見「商業化」)。

**無需安裝、無需 npm** —— 端點本身就是產品。常見客戶端一行搞定:```bash
claude mcp add bountyradar --transport http https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp
# Cursor / Windsurf / 任何讀 .mcp.json 的客戶端 —— 加入:
#   { &quot;mcpServers&quot;: { &quot;bountyradar&quot;: { &quot;type&quot;: &quot;http&quot;,
#       &quot;url&quot;: &quot;https://neeenja--bountyradar-mcp.apify.actor/mcp&quot;,
#       &quot;headers&quot;: { &quot;Authorization&quot;: &quot;Bearer &lt;YOUR_APIFY_TOKEN&gt;&quot; } } } }

本機執行(stdio,MIT 開源,可克隆自架)

完整原始碼(Node 22、零依賴 stdio 伺服器)以 MIT 許可證開源在 GitHub:https://github.com/PanStories/bountyradar-mcp。克隆後執行:```bash
node src/server.mjs # 零依賴 JSON-RPC 2.0 stdio 伺服器


**MCP 用戶端設定(本機 stdio):**```json
{ &quot;mcpServers&quot;: { &quot;bountyradar&quot;: { &quot;command&quot;: &quot;node&quot;, &quot;args&quot;: [&quot;src/server.mjs&quot;] } } }

工具

工具 作用 價格
get_bounty_feed 訂閱 feed 本體。 排序 + 過濾(類型 / 最低賞金 / 最高競爭數 / 來源 / 新鮮度 / 可解性 / 含蜜罐 / 排序方式)。 $0.005
search_bounties 關鍵字 + 過濾搜尋(標題/描述/標籤/repo)。 $0.005
get_bounty_detail 按 id 取完整記錄 + 評分拆解。 免費
score_bounty 單條可解釋評分拆解。 $0.005
list_sources 來源註冊表 + 狀態(live / curated / partner_candidate)。 免費
get_stats 按來源 / 類型 / 賞金檔統計。 $0.005
subscribe_feed 儲存過濾檔案 + 輪詢描述(僅存於伺服器記憶體;webhook URL 僅回顯、絕不呼叫)。 $0.005

資源: bountyradar://feed/latest、bountyradar://stats、bountyradar://sources
提示詞: daily_bounty_brief(briefing 今日最佳目標)

評分(護城河——可解釋、確定性)```

freshness = exp(-ageDays / 14) # 半衰期 ~10 天
competition = 1 / (1 + competition_count) # 0 人搶 -> 1.0
agent_solvable = 欄位 ?? derive(task_type) # debug/test/validate 高
reward_score = min(1, log10(reward+1)/log10(5000))
composite = 0.40可解 + 0.25新鮮 + 0.25競爭 + 0.10賞金


免費 LLM(Cheapest-LLM Router / Cloudflare Workers AI)僅在 refresh 時**輔助**判定 task_type / agent_solvable;評分本身是確定性、無需訓練。

### 蜜罐守衛

標記為 `honeypot: true` 的賞金(如「面試專用」)**預設移出 feed**,避免 agent 浪費算力或毀聲譽。`include_honeypot: true` 可切回顯示。

### 商業化——按事件付費(無月費)

`initialize` / `tools/list` / `list_sources` / `get_bounty_detail` **免費**。計費事件:

| 事件 | 價格 |
|------|------|
| `mcp-get-bounty-feed` | $0.005 |
| `mcp-search` | $0.005 |
| `mcp-score` | $0.005 |
| `mcp-stats` | $0.005 |
| `mcp-subscribe` | $0.005 |

本機 / 自架永久免費。

&gt; **價格更新(地板修正):** 所有計費事件於 **2026-11-06** 起統一提至 **$0.005**;現行 $0.0005 / $0.0010 價格祖父保留至該日。這是地板修正(此前 $0.0005 低於 $0.005 地板 10 倍),非漲價牟利。

### 自架 / 部署(Apify,PPE)```bash
npm install          # 安裝 express + MCP SDK + apify(選用依賴)
apify actor push

Standby 模式(120s / 512MB)讓閒置成本接近零。Actor 主程序自行繫結 HTTP 埠(Standby 安全)並回應容器就緒探針。

開發與驗證```bash

npm test # 11 項單元 / schema / 評分測試
node scripts/mcp-smoke.mjs # 拉起 server:initialize -> tools/list -> tools/call
node scripts/showcase.mjs # 生成 feed-samples.html(資料驅動)
node scripts/refresh.mjs # 刷新目錄(優雅降級;需 APIFY_TOKEN + LLM 憑證)
```

選用增強(同一份目錄資料)

  • 網站 + 訂閱警報——node website/build.mjs 產生零依賴靜態站 + Cloudflare Pages Functions(KV 訂閱、受保護的 CSV 匯出);scripts/digest.mjs 渲染按訂閱者定製的郵件 / Slack 摘要。
  • 即時更新——scraper/ 是獨立的 Apify actor(或本機 scripts/refresh.mjs),採集真實賞金 issue 並寫入 data/live/,絕不污染 curated 的 data/bounties/。設 BR_INCLUDE_LIVE=1 可在執行時合併。

> 誠實聲明:只保留真正是賞金的內容(寫明 $ 金額或帶 bounty 標籤);無賞金的 "good first issue" 是雜訊,已排除。Opire / Algora / BountyHub 需平台金鑰;ClawHunt 是 partner_candidate,刻意不採集(上游索引,不競爭)。

授權

MIT——詳見 LICENSE。按上表計費使用託管端點。

常见问题

6 问
答案由本站依据条目字段整理,不引用上游原文
Orbis API Marketplace 怎么安装?

资料没有给出安装命令,请到官方仓库或文档按说明接入;这类条目多数是生态应用,或尚未发布可安装包。

Orbis API Marketplace 怎么在 Claude、Cursor、VS Code 里配置?

它的传输方式未标注,在客户端的 MCP 配置里填好启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Orbis API Marketplace 收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Orbis API Marketplace 需要 API Key 吗?

资料标注需要API Key认证,使用前准备好对应凭据,并按最小权限配置。

Orbis API Marketplace 支持哪些客户端?

资料标注支持 Claude、Cursor、VS Code、Codex、Zed;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

Orbis API Marketplace 能提供哪些能力?

资料显示能力标签包括 开发。具体工具清单以官方文档为准。

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服务器信息以作者仓库与官方文档为准;分类、传输方式与鉴权方式的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。