Каталог MCP
deficlow/HyperStore-MCP

deficlow/HyperStore-MCP

Name: deficlow/HyperStore-MCP
Availability: InStock
Author: deficlow

HyperStore MCP предоставляет LLM-клиентам доступ к каталогу из 6500+ AI-приложений. С его помощью можно искать инструменты по ключевым словам, сравнивать их и получать детальную информацию о функци...

Github PyPi Сайт сервера

README

13 инструментов

Версии

Установить сервер

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:

Tool	Purpose
`search_apps`	Full-text keyword search
`ai_search`	Embedding-based semantic search
`get_app`	Full app detail (features, screenshots, pricing)
`list_apps`	Paginated apps with filters (category, pricing)
`list_categories`	Browse all 30+ categories
`category_apps`	Apps within a category
`browse_apps`	A-Z directory listing
`get_homepage`	Trending + top categories overview
`get_alternatives`	Curated alternatives to an app
`list_audiences`	Audience segments (developers, lawyers, …)
`apps_for_audience`	Best AI tools for an audience
`list_use_cases`	Use-case taxonomies (legal-contracts, …)
`apps_for_use_case`	AI tools for a use case

Инструменты были проиндексированы: 19.10.2026

ai_search

Семантический поиск на естественном языке на базе embeddings. Лучше всего подходит для нечёткого намерения ('инструмент, который помогает писать Python-тесты', 'что-то вроде Midjourney, но бесплатно'). Возвращает до 12 приложений, отсортированных по семантическому сходству.

Параметры

promptstringобязательный
Описание на естественном языке того, что ищет пользователь.

apps_for_audience

Получает лучшие AI-инструменты для конкретной аудитории по slug (из list_audiences), отсортированные по релевантности, затем по популярности. Используется, когда пользователь спрашивает 'best AI tools for {role/profession}'. Выполняет пагинацию с помощью cursor (последний id приложения с предыдущей страницы).

Параметры

cursorinteger | null
Курсор пагинации (app id с предыдущей страницы).
limitinteger
Максимум результатов на странице.
slugstringобязательный
URL slug, например, 'chatgpt' или 'ai-image-tools'.

apps_for_use_case

Получает AI-инструменты для конкретного варианта использования по slug (из list_use_cases), отсортированные сначала по релевантности, затем по популярности. Используйте, когда пользователь спрашивает 'AI tools for {task}'. Пагинируйте с помощью cursor (последний id приложения с предыдущей страницы).

Параметры

cursorinteger | null
Курсор пагинации (app id с предыдущей страницы).
limitinteger
Максимум результатов на странице.
slugstringобязательный
URL slug, например, 'chatgpt' или 'ai-image-tools'.

browse_apps

Просматривает приложения от A до Z по первой букве. Использует letter='#' для приложений, начинающихся с цифр или символов. Полезно для алфавитного обзора, а не для поиска.

Параметры

cursorinteger | null
Курсор пагинации (app id с предыдущей страницы).
letterstringобязательный
Одна буква A-Z или '#' для цифр/символов.
limitinteger
Максимум результатов на странице.
pricingstring | null
Фильтрует по модели ценообразования: 'free', 'freemium', 'paid', 'free-trial', 'subscription' или 'one-time'.

category_apps

Получает приложения в определённой категории. Возвращает метаданные категории и постраничный список приложений в этой категории, отсортированный по популярности.

Параметры

cursorinteger | null
Курсор пагинации (app id с предыдущей страницы).
limitinteger
Максимум результатов на странице.
pricingstring | null
Фильтрует по модели ценообразования: 'free', 'freemium', 'paid', 'free-trial', 'subscription' или 'one-time'.
slugstringобязательный
URL slug, например, 'chatgpt' или 'ai-image-tools'.

get_alternatives

Получает подобранные альтернативы для конкретного AI-приложения по slug. Возвращает приложение и список конкурирующих/похожих инструментов, отсортированных по степени соответствия. Используйте это, когда пользователь спрашивает «какие есть альтернативы X», «что-то вроде X» или «X против других».

Параметры

limitinteger
Максимум результатов на странице.
slugstringобязательный
URL slug, например, 'chatgpt' или 'ai-image-tools'.

get_app

Получает полную страницу с деталями для одного AI-приложения по slug: длинное описание, функции, скриншоты, категории, цены, рейтинг, URL веб-сайта, источник атрибуции.

Параметры

slugstringобязательный
URL slug, например, 'chatgpt' или 'ai-image-tools'.

get_homepage

Загружает данные домашней страницы HyperStore: основные категории с избранными приложениями, ленту популярных приложений и общие итоги. Хороший первый вызов, чтобы дать пользователю широкий обзор.

Параметры

pageinteger
Пагинация на главной странице: первая страница возвращает популярное и статистику.

list_apps

Постраничный список приложений с опциональными фильтрами. Объединяет category, pricing и текстовый запрос query для детализации. Возвращает приложения, отсортированные по популярности. Используйте cursor (идентификатор последнего приложения с предыдущей страницы) для постраничной навигации.

Параметры

categorystring | null
Необязательный slug категории, по которому фильтровать.
cursorinteger | null
Курсор пагинации (app id с предыдущей страницы).
limitinteger
Максимум результатов на странице.
pricingstring | null
Фильтрует по модели ценообразования: 'free', 'freemium', 'paid', 'free-trial', 'subscription' или 'one-time'.
querystring | null
Необязательный фильтр по ключевым словам.

list_audiences

Выведи список сегментов аудитории, для которых HyperStore подбирает инструменты (например, 'разработчики', 'юристы', 'студенты'), каждый с идентификатором (slug) и количеством приложений (app count). Сначала вызови этот инструмент, чтобы узнать идентификаторы аудитории для apps_for_audience.

Параметры

Без параметров.

list_categories

Выводит список всех категорий HyperStore с количеством приложений в каждой. Сначала используйте этот инструмент, когда пользователь спрашивает «какие бывают AI-инструменты?» или хочет узнать доступные слаг-идентификаторы категорий.

Параметры

Без параметров.

list_use_cases

Выводит таксономии вариантов использования, для которых HyperStore подбирает инструменты (например, 'legal-contracts', 'tiktok-shorts'), каждая со слагом и количеством приложений. Сначала вызовите это, чтобы узнать слаги вариантов использования для apps_for_use_case.

Параметры

Без параметров.

search_apps

Ищет в каталоге AI-приложений HyperStore по ключевому слову. Возвращает постраничный список подходящих приложений с названием, slug, кратким описанием, ценой и рейтингом. Используйте это, когда пользователь даёт конкретные ключевые слова (например, 'image upscaler', 'code copilot').

Параметры

cursorinteger | null
Курсор пагинации (app id с предыдущей страницы).
limitinteger
Максимум результатов на странице.
querystringобязательный
Поисковый запрос

`0.1.2`основная	20.06.2026
`0.1.1`	16.05.2026
`0.1.0`	16.05.2026

Выберите клиент, чтобы установить deficlow/HyperStore-MCP:

Любой клиент

Конфиг добавления MCP сервера стандартный, обычно он не меняется вообще, поэтому подходит практически к любому ИИ клиенту, поддерживающему MCP.

{
  "mcpServers": {
    "deficlow-hyperstore-mcp-lmaria86cv": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hyperstore-mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor

Перейдите по ссылке и сервер автоматически будет добавлен в Cursor. Либо откройте/создайте файл ~/.cursor/mcp.json(%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json на Windows) и добавьте конфиг сервера:

{
  "mcpServers": {
    "deficlow-hyperstore-mcp-lmaria86cv": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hyperstore-mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code

Создайте .vscode/mcp.json в проекте (ключ верхнего уровня — servers):

{
  "servers": {
    "deficlow-hyperstore-mcp-lmaria86cv": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hyperstore-mcp"
      ]
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"deficlow-hyperstore-mcp-lmaria86cv\",\"type\":\"stdio\",\"command\":\"uvx\",\"args\":[\"hyperstore-mcp\"]}"

Claude Desktop

Откройте Settings → Developer → Edit Config — это откроет файл claude_desktop_config.json:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Впишите сервер и полностью перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "deficlow-hyperstore-mcp-lmaria86cv": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hyperstore-mcp"
      ]
    }
  }
}

Claude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add deficlow-hyperstore-mcp-lmaria86cv -- uvx hyperstore-mcp

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json deficlow-hyperstore-mcp-lmaria86cv "{\"command\":\"uvx\",\"args\":[\"hyperstore-mcp\"]}"

Codex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add deficlow-hyperstore-mcp-lmaria86cv -- uvx hyperstore-mcp

Либо вручную в ~/.codex/config.toml(%USERPROFILE%\.codex\config.toml на Windows):

[mcp_servers.deficlow-hyperstore-mcp-lmaria86cv]
command = "uvx"
args = ["hyperstore-mcp"]

Perplexity

MCP доступен подписчикам Perplexity Pro / Max / Enterprise. Локальные серверы — только в приложении для macOS.

Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
В поле Server Name укажите deficlow/HyperStore-MCP, а в поле команды запуска — строку ниже:

uvx hyperstore-mcp

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

Windsurf

Откройте Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "deficlow-hyperstore-mcp-lmaria86cv": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hyperstore-mcp"
      ]
    }
  }
}

Cline

В панели Cline нажмите иконку MCP Servers → Configure → Configure MCP Servers (или отредактируйте ~/.cline/mcp.json) и добавьте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "deficlow-hyperstore-mcp-lmaria86cv": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hyperstore-mcp"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например deficlow-hyperstore-mcp-lmaria86cv.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: deficlow-hyperstore-mcp-lmaria86cv
    command: uvx
    args:
      - "hyperstore-mcp"

Zed

Выполните agent: add context server или откройте настройки (zed: open settings file) и добавьте сервер в объект context_servers:

{
  "context_servers": {
    "deficlow-hyperstore-mcp-lmaria86cv": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hyperstore-mcp"
      ]
    }
  }
}

Конфиг для установки сервера

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

Нужен uvx

Сервер запускается через uvx
Без него ничего работать не будет.

Как установить uvx

Информация о сервере

Номер в рейтинге: #197
Звезд на Github: 1
Форков на Github: 0
Загрузок: 940
Язык реализации: Python
Лицензия: MIT
Официальный сервер: Нет
Дата обновления данных: 19.10 в 11:28
Идентификатор: wTLVqgcyWA0U4AKj
Категории: ИИ и машинное обучение, Поиск

deficlow/HyperStore-MCP

HyperStore MCP

What you get

Похожие MCP-сервера

gwbischof/outsource-mcp

DappierAI/dappier-mcp

Perplexity MCP

Savirinc/unfragile-mcp-server

ppl-ai/modelcontextprotocol

Continuum-AI-Corp/orcarouter-mcp-server