What is Smithery?
构建复杂的 AI 代理通常涉及将它们连接到各种外部工具和数据源。 管理这些集成很快就会变得复杂，需要为每个连接编写自定义代码，并导致系统碎片化且难以维护。 Smithery 为使用代理式 AI 的开发人员提供了一个专用平台，以简化此流程。 我们提供了一个集中的注册中心和托管解决方案，专门用于代理式服务 —— 这些服务器旨在使用 Model Context Protocol (MCP) 与语言模型代理无缝通信。 我们的目标是通过使这些基本服务可被发现、标准化和易于部署，来加速代理式 AI 的开发。
主要特性
🔍 发现代理式服务： 通过我们的集中式注册中心，为您的 AI 应用程序找到合适的 MCP 服务器。 您可以浏览平台或使用 Registry API (
GET /servers) 以编程方式搜索，利用语义搜索和特定过滤器（例如owner:、repo:、is:deployed）来精确定位您需要的服务。 每个列表都提供详细信息，例如描述、端点和使用指标。🚀 部署和托管您的 MCP 服务器： 轻松与社区分享您自己的代理式服务。 Smithery 允许您部署标准输入/输出 (STDIO) MCP 服务器，并通过 WebSocket 连接托管它们。 这提供了诸如自动生成用于用户测试的 Playground、提高在搜索结果中的可见性以及简化用户访问（无需本地安装）等好处。 部署在无服务器环境中运行。
🧩 与 MCP 无缝集成： 利用 Model Context Protocol (MCP)，这是一种将 LLM 与外部工具和数据连接的开放标准。 通过使用 Smithery 上列出的 MCP 服务器，您无需为每个数据源或工具编写自定义集成代码。 这种标准化方法简化了构建和维护诸如智能 IDE、聊天界面和自定义 AI 工作流程等代理的过程。
⚙️ 标准化配置和连接： 通过一致的界面与各种 MCP 服务器进行交互。 Smithery 利用服务器作者提供的 JSON 模式 (
configSchema) 来定义连接所需的配置。 无论是通过 WebSocket (wss://server.smithery.ai/${qualifiedName}/ws?config=${base64encode(config)}) 还是其他方法连接，您都将预先了解所需的参数。
使用案例
使用实时数据增强 AI 助手： 您正在开发一个需要访问当前天气信息的 AI 助手。 您无需构建自定义 API 包装器，而是使用 API (
GET /servers?q=weather) 在 Smithery 注册中心中搜索提供天气数据的 MCP 服务器。 您检索其详细信息 (GET /servers/{qualifiedName})，记下其所需的配置模式，并使用 MCP 客户端库将其集成到您的代理中，并通过提供的 WebSocket URL 进行连接。共享自定义内部工具： 您的团队构建了一个内部服务，允许 LLM 代理通过 MCP 接口查询您公司的文档数据库。 为了使公司内的其他开发人员和代理可以访问它，您将服务器添加到 Smithery 并使用 Deployments 功能。 Smithery 托管服务器，提供稳定的 WebSocket 端点，并通过注册中心使其可被发现，从而简化了其在不同项目中的采用。
构建多工具代理工作流程： 您正在构建一个需要获取学术论文、总结 Web 内容和管理引用的研究代理。 您使用 Smithery 来发现专门执行每项任务的单独的 MCP 服务器（例如，arXiv 搜索服务器、Web 抓取/摘要服务器、Zotero/书目服务器）。 因为它们都遵守 MCP 标准，所以将这些不同的工具集成到您的代理中比处理不同的 API 更加容易。
结论
Smithery 充当使用代理式 AI 进行构建的开发人员的重要枢纽。 通过提供用于发现 MCP 服务器的集中式注册中心，并提供简化的部署和托管，我们简化了将您的 LLM 代理连接到他们需要的工具和数据的过程。 通过 Smithery 采用 Model Context Protocol 意味着减少了花在样板集成代码上的时间，而将更多时间集中在构建智能、有能力的 AI 应用程序上。 浏览注册中心以查找现有服务，或部署您自己的服务并为不断增长的生态系统做出贡献。
More information on Smithery
Launched
2024-12
Pricing Model
Starting Price
Global Rank
75882
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499.4K
Tech used
JSDelivr,Next.js,Vercel,Gzip,Webpack,HSTS
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Smithery was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-03-28.
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