Discover Awesome MCP Servers
Extend your agent with 53,204 capabilities via MCP servers.
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Semgrep
Un servidor MCP que proporciona una interfaz integral a Semgrep, permitiendo a los usuarios escanear código en busca de vulnerabilidades de seguridad, crear reglas personalizadas y analizar los resultados del escaneo a través del Protocolo de Contexto del Modelo.
minium-mcp-server
Mcp Servers
TypeScript Definition Finder MCP Server
Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que ayuda a los editores de código de IA a localizar definiciones de símbolos de TypeScript en bases de código, particularmente útil para encontrar las definiciones originales de símbolos y clases importados.
GitHub Notifications MCP Server
Un servidor MCP que permite a asistentes de IA como Claude ayudar a los usuarios a gestionar sus notificaciones de GitHub a través de comandos en lenguaje natural.
Anki MCP Server
Conecta Claude Desktop a Anki, permitiendo la recuperación y el análisis de tarjetas etiquetadas como "leech" (sanguijuela) y la adición de etiquetas de revisión a través de solicitudes en lenguaje natural.
Strava MCP Server
[p]rog[mo]
Experimental project to create an MCP agent to help with coding
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
mcp-server-bluesky
MCP server for interacting with Bluesky
YouTube MCP Server
Permite que los modelos de lenguaje de IA interactúen con el contenido de YouTube a través de una interfaz estandarizada, proporcionando herramientas para recuperar información de videos, transcripciones, análisis de canales y análisis de tendencias.
Weights & Biases MCP Server
A collection of MCP (Model Context Protocol) tools and examples for wandb and weave
Starrocks Official MCP server
Mirror of
Hypefury MCP Server
Servidor MCP de HF
mcp-server
mcp-yahoo-finance
There isn't a direct "MCP server" specifically designed for Yahoo Finance. "MCP" likely refers to a **Message Control Protocol** or something similar, implying a system for managing and distributing data. To get data from Yahoo Finance programmatically, you would typically use an **API (Application Programming Interface)**. Here's how you'd approach it, and what might be meant by "MCP" in this context: **1. Using the Yahoo Finance API (or Alternatives):** * **Yahoo Finance API (Unofficial):** Yahoo officially discontinued their public API years ago. However, there are *unofficial* APIs and libraries built by the community that scrape data from the Yahoo Finance website. These are prone to breaking if Yahoo changes its website structure. Examples include: * `yfinance` (Python library): A popular Python library for accessing Yahoo Finance data. It's relatively easy to use. * Other scraping libraries (Beautiful Soup, Scrapy in Python, etc.): You could write your own scraper, but this is more complex and requires constant maintenance. * **Alternative APIs:** Consider using a paid financial data API from providers like: * **Alpha Vantage:** Offers a free tier with limitations and paid plans for more data. * **IEX Cloud:** Another popular option with a free tier and paid plans. * **Financial Modeling Prep:** Provides a wide range of financial data. * **Polygon.io:** Focuses on real-time and historical stock market data. **2. "MCP" in the Context of Data Distribution:** If you're thinking of "MCP" as a way to *manage* and *distribute* the data you get from Yahoo Finance (or another API), then you're talking about building your own data pipeline. Here's how that might work: * **Data Acquisition:** Your script (using `yfinance` or another API) fetches data from Yahoo Finance. * **Data Processing:** You clean, transform, and format the data as needed. * **Data Storage:** You store the data in a database (e.g., MySQL, PostgreSQL, MongoDB) or a data warehouse. * **Data Distribution (the "MCP" part):** You create a system to make the data available to other applications or users. This could involve: * **A custom API:** You build your own API that clients can query to get the data. This is the most common approach. * **Message Queue (e.g., RabbitMQ, Kafka):** You publish data to a message queue, and other applications subscribe to the queue to receive updates. This is good for real-time or near-real-time data. * **Shared Database:** Other applications can directly query the database where you store the data. This is simpler but can create performance issues if many applications are accessing the database at the same time. * **File-based distribution (e.g., CSV, JSON):** You periodically generate files containing the data and make them available for download. **Example (Python with `yfinance` and a simple API):** ```python import yfinance as yf from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/stock/<ticker>') def get_stock_data(ticker): try: data = yf.Ticker(ticker).history(period="1d") # Get 1 day of data if data.empty: return jsonify({"error": "No data found for ticker"}), 404 return jsonify(data.to_dict(orient="records")) except Exception as e: return jsonify({"error": str(e)}), 500 if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` **Explanation of the Python Example:** 1. **`yfinance`:** Fetches data from Yahoo Finance. 2. **`Flask`:** Creates a simple web API. 3. **`/stock/<ticker>`:** An API endpoint that takes a stock ticker symbol as input. 4. **`yf.Ticker(ticker).history(period="1d")`:** Gets the historical data for the specified ticker for the last day. 5. **`jsonify()`:** Converts the data to JSON format. **To summarize:** * There's no pre-built "MCP server" for Yahoo Finance. * You'll likely use an API (unofficial Yahoo Finance API or a paid alternative) to get the data. * If you need to manage and distribute the data, you'll need to build your own data pipeline, which might involve a custom API, message queue, or other distribution mechanism. **Translation to Spanish:** No existe un "servidor MCP" directamente diseñado para Yahoo Finance. "MCP" probablemente se refiere a un "Protocolo de Control de Mensajes" o algo similar, lo que implica un sistema para administrar y distribuir datos. Para obtener datos de Yahoo Finance programáticamente, normalmente usarías una **API (Interfaz de Programación de Aplicaciones)**. Así es como lo abordarías, y lo que podría significar "MCP" en este contexto: **1. Usando la API de Yahoo Finance (o alternativas):** * **API de Yahoo Finance (no oficial):** Yahoo descontinuó oficialmente su API pública hace años. Sin embargo, existen APIs *no oficiales* y bibliotecas creadas por la comunidad que extraen datos del sitio web de Yahoo Finance. Estas son propensas a fallar si Yahoo cambia la estructura de su sitio web. Los ejemplos incluyen: * `yfinance` (biblioteca de Python): Una biblioteca popular de Python para acceder a los datos de Yahoo Finance. Es relativamente fácil de usar. * Otras bibliotecas de scraping (Beautiful Soup, Scrapy en Python, etc.): Podrías escribir tu propio scraper, pero esto es más complejo y requiere mantenimiento constante. * **APIs alternativas:** Considera usar una API de datos financieros de pago de proveedores como: * **Alpha Vantage:** Ofrece un nivel gratuito con limitaciones y planes de pago para obtener más datos. * **IEX Cloud:** Otra opción popular con un nivel gratuito y planes de pago. * **Financial Modeling Prep:** Proporciona una amplia gama de datos financieros. * **Polygon.io:** Se centra en datos del mercado de valores en tiempo real e históricos. **2. "MCP" en el contexto de la distribución de datos:** Si estás pensando en "MCP" como una forma de *administrar* y *distribuir* los datos que obtienes de Yahoo Finance (u otra API), entonces estás hablando de construir tu propio pipeline de datos. Así es como podría funcionar: * **Adquisición de datos:** Tu script (usando `yfinance` u otra API) obtiene datos de Yahoo Finance. * **Procesamiento de datos:** Limpias, transformas y formateas los datos según sea necesario. * **Almacenamiento de datos:** Almacenas los datos en una base de datos (por ejemplo, MySQL, PostgreSQL, MongoDB) o en un almacén de datos. * **Distribución de datos (la parte "MCP"):** Creas un sistema para que los datos estén disponibles para otras aplicaciones o usuarios. Esto podría implicar: * **Una API personalizada:** Construyes tu propia API que los clientes pueden consultar para obtener los datos. Este es el enfoque más común. * **Cola de mensajes (por ejemplo, RabbitMQ, Kafka):** Publicas datos en una cola de mensajes y otras aplicaciones se suscriben a la cola para recibir actualizaciones. Esto es bueno para datos en tiempo real o casi en tiempo real. * **Base de datos compartida:** Otras aplicaciones pueden consultar directamente la base de datos donde almacenas los datos. Esto es más simple, pero puede crear problemas de rendimiento si muchas aplicaciones acceden a la base de datos al mismo tiempo. * **Distribución basada en archivos (por ejemplo, CSV, JSON):** Generas periódicamente archivos que contienen los datos y los pones a disposición para su descarga. **Ejemplo (Python con `yfinance` y una API simple):** ```python import yfinance as yf from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/stock/<ticker>') def get_stock_data(ticker): try: data = yf.Ticker(ticker).history(period="1d") # Obtener 1 día de datos if data.empty: return jsonify({"error": "No se encontraron datos para el ticker"}), 404 return jsonify(data.to_dict(orient="records")) except Exception as e: return jsonify({"error": str(e)}), 500 if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` **Explicación del ejemplo de Python:** 1. **`yfinance`:** Obtiene datos de Yahoo Finance. 2. **`Flask`:** Crea una API web simple. 3. **`/stock/<ticker>`:** Un punto final de la API que toma un símbolo de cotización de acciones como entrada. 4. **`yf.Ticker(ticker).history(period="1d")`:** Obtiene los datos históricos para el ticker especificado durante el último día. 5. **`jsonify()`:** Convierte los datos al formato JSON. **En resumen:** * No existe un "servidor MCP" preconstruido para Yahoo Finance. * Es probable que uses una API (API no oficial de Yahoo Finance o una alternativa de pago) para obtener los datos. * Si necesitas administrar y distribuir los datos, deberás construir tu propio pipeline de datos, lo que podría implicar una API personalizada, una cola de mensajes u otro mecanismo de distribución.
MCP Server - JavaScript SDK
Un SDK no oficial de JavaScript para crear servidores personalizados para el Protocolo de Contexto de Modelo, que permite la definición de prompts, recursos y herramientas para interacciones personalizadas.
MCP Server
Mission Control Protocol (MCP) server for GitHub and Windsurf integration
Mac Shell MCP Server
Un servidor MCP que permite la ejecución segura de comandos de terminal de macOS a través de Claude o Roo Code con mecanismos de aprobación y listas blancas de seguridad integrados.
🌐 DocuMind MCP Server
Espejo de
Juhe News MCP Server
Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite a los modelos de lenguaje grandes acceder a los últimos titulares de noticias de tendencia y contenido detallado en varias categorías, incluyendo noticias recomendadas, nacionales, de tecnología y deportivas.
mcp-server-agentops
Servidor MCP oficial para el SDK de AgentOps
Coolify MCP Server
Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite a los asistentes de IA interactuar con instancias de Coolify a través del lenguaje natural, permitiendo la gestión de servidores, aplicaciones, bases de datos y despliegues.
Terminal MCP Server
Un servidor MCP que permite a los modelos de IA ejecutar comandos del sistema en máquinas locales o hosts remotos a través de SSH, admitiendo sesiones persistentes y variables de entorno.
IDA Pro MCP
Servidor MCP para ingeniería inversa automatizada con IDA Pro.
Google Calendar
Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que integra Google Calendar con Claude Desktop, permitiendo a los usuarios gestionar eventos del calendario (ver, crear, actualizar, eliminar) a través del lenguaje natural.
MCPE Server Proxy
Mirror of
tinysa-mcp
This is experimental MCP server for operating tinySA.
BioMed-MCP-Server
Un servidor MCP para una base de datos de literatura biomédica.
MySQL MCP Server
Un servidor potente que permite a los agentes de IA interactuar con bases de datos MySQL, ejecutar consultas SQL y administrar el contenido de la base de datos a través de una interfaz sencilla.