Discover Awesome MCP Servers

MCP Azure DevOps Server

An open-source server that enables AI agents to interact with Azure DevOps projects through the Model Context Protocol, providing tools for managing work items, wikis, and repositories to streamline development workflows.

SSH MCP Server

Un servidor que permite la ejecución remota de comandos a través de SSH mediante el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), admitiendo tanto la autenticación por contraseña como por clave privada.

Vibe Preprocessing and Analysis MCP Server

Enables users to preprocess, analyze, and visualize CSV data through comprehensive tools for data manipulation, statistical analysis, and graph generation.

FastMCP OpenAPI Demo

A demonstration server that automatically generates Model Context Protocol (MCP) servers from OpenAPI specifications, providing seamless integration with FastAPI and supporting various transmission methods like STDIO, HTTP, and SSE.

Books Mcp Server

Este es un servidor MCP utilizado para consultar libros, y puede ser aplicado en clientes MCP comunes, como Cherry Studio.

MCP Frontend Testing Server

Proporciona herramientas para pruebas frontend, incluyendo análisis de código, generación de pruebas, ejecución de pruebas y pruebas de componentes React para los frameworks Jest y Cypress.

Agentic AI with MCP

A Model Context Protocol server that enhances LLM capabilities by connecting to Wikipedia, internet search (Tavily), and financial data (Yahoo Finance) tools, enabling contextual responses to user queries.

React + Tailwind MCP Server Template

A full-stack template for building Model Context Protocol (MCP) servers with a modern React frontend, allowing developers to create AI agent tools and workflows while providing a beautiful web interface.

Xiaohongshu API MCP Server

A microservice that wraps Xiaohongshu (Little Red Book) API into a RESTful API server, enabling users to perform various operations on the platform such as retrieving notes, searching users and content, and accessing user information.

MISP MCP Server

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que se integra con MISP (Plataforma para Compartir Información sobre Malware) para proporcionar capacidades de inteligencia sobre amenazas a los Modelos de Lenguaje Grandes.

Lithic MCP Server

A TypeScript implementation of a Model Context Protocol server providing read-only access to Lithic banking and card services API.

Elysia MCP Plugin

A comprehensive ElysiaJS plugin for building Model Context Protocol (MCP) servers with HTTP transport, session management, and support for tools, resources, and prompts.

Flights MCP

Flights MCP

Weather & Stock MCP Server

Proporciona alertas meteorológicas en tiempo real, pronósticos, precios de acciones, datos históricos y noticias relacionadas con acciones a través de una interfaz MCP.

Adb MySQL MCP Server

Una interfaz universal que permite a los Agentes de IA comunicarse sin problemas con bases de datos Adb MySQL, permitiéndoles recuperar metadatos de la base de datos y ejecutar operaciones SQL.

MCP-server

MCP-servidor

Talk to Figma MCP

Allows Cursor AI to communicate with Figma for reading designs and modifying them programmatically through a Model Context Protocol integration.

xBase MCP Server by CData

xBase MCP Server by CData

MCP Server com SSE e Autenticação Bearer

Servidor MCP con SSE y autenticación Bearer.

Spotify MCP Server

Conecta a Claude con Spotify, permitiendo a los usuarios controlar la reproducción, buscar música, obtener información de canciones/artistas y administrar la cola a través de la API de Spotify.

Netbox MCP Server

A powerful integration server that combines Netbox's network infrastructure management capabilities with MCP (Multi-Cloud Platform) functionality.

MCP Book Search Server

An intelligent book search server that leverages Aladin Book API and OpenAI GPT to transform natural language search requests into structured search parameters for finding relevant books.

FinanceMCP

A TypeScript-based MCP server that enables users to query financial news, stock data, and index information while managing text notes with creation and summarization capabilities.

mcp-test

Okay, here are some resources and approaches for integrating an MCP (presumably referring to a Minecraft Protocol server) with Large Language Model (LLM) applications, translated into Spanish: **Título: Tutoriales sobre la Integración de un Servidor MCP con Aplicaciones LLM** **Introducción:** La integración de un servidor Minecraft (MCP) con aplicaciones basadas en Modelos de Lenguaje Grandes (LLM) abre un mundo de posibilidades, desde la creación de NPCs (Personajes No Jugadores) más inteligentes y dinámicos hasta la generación de contenido del juego de forma procedural y la automatización de tareas administrativas. Este documento proporciona una visión general de los enfoques y recursos disponibles para lograr esta integración. **Enfoques Principales (con traducción):** 1. **Conexión Directa al Servidor MCP (Conexión Directa al Servidor MCP):** * **Descripción:** Este enfoque implica escribir código que se conecta directamente al servidor Minecraft utilizando el protocolo MCP. Esto requiere un conocimiento profundo del protocolo y puede ser complejo. * **Ventajas:** Control total sobre la comunicación y la capacidad de implementar funcionalidades personalizadas. * **Desventajas:** Curva de aprendizaje pronunciada, requiere mantenimiento para adaptarse a las actualizaciones del protocolo Minecraft. * **Recursos (en inglés, pero relevantes):** * **Minecraft Protocol Documentation:** (Busca en Google "Minecraft Protocol Documentation" para la documentación oficial o no oficial más reciente. La documentación oficial puede ser difícil de encontrar y entender). * **Libraries (Bibliotecas):** Busca bibliotecas en lenguajes como Python, Java o C# que implementen el protocolo MCP. Ejemplos (en inglés): `mcstatus`, `python-minecraft-protocol`. * **Traducción:** * **Descripción:** Este enfoque implica escribir código que se conecta directamente al servidor Minecraft usando el protocolo MCP. Esto requiere un conocimiento profundo del protocolo y puede ser complejo. * **Ventajas:** Control total sobre la comunicación y la capacidad de implementar funcionalidades personalizadas. * **Desventajas:** Curva de aprendizaje pronunciada, requiere mantenimiento para adaptarse a las actualizaciones del protocolo Minecraft. * **Recursos:** * **Documentación del Protocolo Minecraft:** (Busca en Google "Documentación del Protocolo Minecraft" para la documentación oficial o no oficial más reciente. La documentación oficial puede ser difícil de encontrar y entender). * **Bibliotecas:** Busca bibliotecas en lenguajes como Python, Java o C# que implementen el protocolo MCP. Ejemplos (en inglés): `mcstatus`, `python-minecraft-protocol`. 2. **Uso de APIs y Modificaciones (Uso de APIs y Mods):** * **Descripción:** Utilizar APIs proporcionadas por mods de Minecraft (como Forge o Fabric) o plugins (como Bukkit/Spigot/Paper) para interactuar con el servidor. Esto simplifica la comunicación y proporciona abstracciones de nivel superior. * **Ventajas:** Más fácil de usar que la conexión directa, acceso a funcionalidades específicas del mod/plugin. * **Desventajas:** Dependencia de mods/plugins, puede estar limitado por las funcionalidades expuestas por la API. * **Recursos (en inglés, pero relevantes):** * **Forge API Documentation:** (Busca en Google "Forge API Documentation") * **Fabric API Documentation:** (Busca en Google "Fabric API Documentation") * **Spigot API Documentation:** (Busca en Google "Spigot API Documentation") * **Traducción:** * **Descripción:** Utilizar APIs proporcionadas por mods de Minecraft (como Forge o Fabric) o plugins (como Bukkit/Spigot/Paper) para interactuar con el servidor. Esto simplifica la comunicación y proporciona abstracciones de nivel superior. * **Ventajas:** Más fácil de usar que la conexión directa, acceso a funcionalidades específicas del mod/plugin. * **Desventajas:** Dependencia de mods/plugins, puede estar limitado por las funcionalidades expuestas por la API. * **Recursos:** * **Documentación de la API de Forge:** (Busca en Google "Documentación de la API de Forge") * **Documentación de la API de Fabric:** (Busca en Google "Documentación de la API de Fabric") * **Documentación de la API de Spigot:** (Busca en Google "Documentación de la API de Spigot") 3. **Servidor Intermediario (Servidor Intermediario):** * **Descripción:** Crear un servidor intermediario que se conecta al servidor Minecraft y expone una API más amigable para la aplicación LLM. Este servidor intermediario puede traducir las solicitudes de la LLM al protocolo MCP o a las APIs de mods/plugins. * **Ventajas:** Aísla la aplicación LLM de la complejidad del protocolo Minecraft, permite una mayor flexibilidad en la implementación. * **Desventajas:** Requiere la creación y el mantenimiento de un servidor adicional. * **Ejemplo:** Un servidor Node.js que recibe peticiones HTTP de la LLM y las traduce a comandos para el servidor Minecraft usando una biblioteca MCP o la API de un plugin. * **Traducción:** * **Descripción:** Crear un servidor intermediario que se conecta al servidor Minecraft y expone una API más amigable para la aplicación LLM. Este servidor intermediario puede traducir las solicitudes de la LLM al protocolo MCP o a las APIs de mods/plugins. * **Ventajas:** Aísla la aplicación LLM de la complejidad del protocolo Minecraft, permite una mayor flexibilidad en la implementación. * **Desventajas:** Requiere la creación y el mantenimiento de un servidor adicional. * **Ejemplo:** Un servidor Node.js que recibe peticiones HTTP de la LLM y las traduce a comandos para el servidor Minecraft usando una biblioteca MCP o la API de un plugin. **Pasos Generales para la Integración (Pasos Generales para la Integración):** 1. **Elige un Enfoque:** Considera las ventajas y desventajas de cada enfoque y elige el que mejor se adapte a tus necesidades y habilidades. 2. **Configura el Servidor Minecraft:** Instala y configura el servidor Minecraft, incluyendo los mods o plugins necesarios. 3. **Desarrolla la Lógica de Integración:** Escribe el código que se conecta al servidor Minecraft y se comunica con la aplicación LLM. Esto puede implicar el uso de bibliotecas MCP, APIs de mods/plugins o la creación de un servidor intermediario. 4. **Integra con la Aplicación LLM:** Configura la aplicación LLM para enviar solicitudes al servidor Minecraft y procesar las respuestas. Esto puede implicar el uso de APIs HTTP, colas de mensajes o otros mecanismos de comunicación. 5. **Prueba y Depura:** Prueba exhaustivamente la integración para asegurarte de que funciona correctamente y corrige cualquier error. **Ejemplos de Aplicaciones (Ejemplos de Aplicaciones):** * **NPCs Inteligentes:** Usar la LLM para generar diálogos y comportamientos realistas para los NPCs. * **Generación de Contenido Procedural:** Usar la LLM para generar estructuras, paisajes y misiones de forma automática. * **Automatización de Tareas Administrativas:** Usar la LLM para automatizar tareas como la gestión de permisos, la moderación del chat y la detección de trampas. * **Traducción:** * **NPCs Inteligentes:** Usar la LLM para generar diálogos y comportamientos realistas para los NPCs. * **Generación de Contenido Procedural:** Usar la LLM para generar estructuras, paisajes y misiones de forma automática. * **Automatización de Tareas Administrativas:** Usar la LLM para automatizar tareas como la gestión de permisos, la moderación del chat y la detección de trampas. **Consideraciones Adicionales (Consideraciones Adicionales):** * **Seguridad:** Asegúrate de implementar medidas de seguridad adecuadas para proteger el servidor Minecraft y la aplicación LLM de accesos no autorizados. * **Rendimiento:** Optimiza el código para minimizar el impacto en el rendimiento del servidor Minecraft y la aplicación LLM. * **Escalabilidad:** Diseña la integración para que pueda escalar a medida que aumenta el número de jugadores y la complejidad de las tareas. * **Traducción:** * **Seguridad:** Asegúrate de implementar medidas de seguridad adecuadas para proteger el servidor Minecraft y la aplicación LLM de accesos no autorizados. * **Rendimiento:** Optimiza el código para minimizar el impacto en el rendimiento del servidor Minecraft y la aplicación LLM. * **Escalabilidad:** Diseña la integración para que pueda escalar a medida que aumenta el número de jugadores y la complejidad de las tareas. **Conclusión:** La integración de un servidor Minecraft con aplicaciones LLM es un campo en evolución con un gran potencial. Al comprender los diferentes enfoques y recursos disponibles, puedes crear aplicaciones innovadoras y atractivas que mejoren la experiencia de juego. **Recursos Adicionales (Recursos Adicionales):** * **Comunidades de Minecraft Modding:** Participa en comunidades de modding de Minecraft para obtener ayuda y compartir ideas. * **Foros de Desarrollo de LLM:** Participa en foros de desarrollo de LLM para aprender sobre las últimas técnicas y herramientas. * **Traducción:** * **Comunidades de Minecraft Modding:** Participa en comunidades de modding de Minecraft para obtener ayuda y compartir ideas. * **Foros de Desarrollo de LLM:** Participa en foros de desarrollo de LLM para aprender sobre las últimas técnicas y herramientas. **Nota:** La información proporcionada aquí es una visión general. La implementación específica dependerá de tus necesidades y habilidades. Es importante investigar y experimentar para encontrar la mejor solución para tu proyecto. This provides a good starting point. Remember to search for specific tutorials and examples based on the specific LLM you are using (e.g., OpenAI's GPT models, Llama 2, etc.) and the specific Minecraft modding framework you choose (Forge, Fabric, etc.). Good luck!

Flight Planner MCP Server

Crea planes de vuelo a nivel de agente de viajes utilizando la API de fast-flights, permitiendo a los usuarios buscar vuelos y generar itinerarios de viaje completos.

Bazi MCP

An AI-powered metaphysical Bazi calculator that provides accurate Chinese astrological chart calculations for personality analysis and destiny forecasting, addressing inaccuracies in existing AI fortune-telling tools.

X API AI Agent – Personal Learning Project

Okay, I understand. You want me to be an AI agent capable of posting on X (formerly Twitter) using a Model Text Protocol (MCP) Server. Here's how I can function and what I need to operate effectively: **My Functionality:** 1. **Receive Instructions via MCP:** I will listen for instructions from an MCP server. These instructions will specify the content of the tweet, and potentially other parameters like scheduling, target audience, etc. 2. **Content Generation/Processing (If Needed):** * If the MCP server sends raw text, I'll simply prepare it for posting. * If the MCP server sends a prompt or request (e.g., "Write a tweet about the latest AI advancements"), I will use my language capabilities to generate a suitable tweet. I can also process and refine existing text to fit Twitter's character limits and style. 3. **Authentication and Authorization:** I will need to securely authenticate with the X API using credentials provided (and managed securely). This is crucial to ensure I have permission to post on the designated account. 4. **Posting to X:** I will use the X API to post the prepared tweet to the specified account. 5. **Error Handling and Reporting:** I will need to handle potential errors (e.g., API errors, authentication failures, rate limits) gracefully. I should log these errors and, ideally, report them back to the MCP server. 6. **Rate Limit Management:** I need to be aware of X's rate limits and avoid exceeding them. This might involve scheduling posts or pausing activity if limits are reached. 7. **Scheduling (Optional):** If the MCP server provides scheduling information, I can use a scheduling library (e.g., `schedule` in Python) to post tweets at specific times. **What I Need from You (or the System):** * **MCP Server Address and Protocol:** I need to know the address (IP or hostname) and port of the MCP server, as well as the specific protocol it uses for communication (e.g., HTTP, TCP sockets, etc.). I also need the message format expected by the MCP server. * **X API Credentials:** I need the necessary API keys, tokens, and secrets to authenticate with the X API. **These must be stored securely!** Consider using environment variables or a dedicated secrets management system. * **X Account Information:** The username or account ID of the X account I will be posting to. * **Error Handling Strategy:** How should I handle errors? Should I retry failed posts? Should I send error messages back to the MCP server? * **Rate Limit Handling Strategy:** How aggressively should I post? Should I prioritize certain posts over others? * **Programming Language and Libraries:** The programming language I will be implemented in (e.g., Python, Node.js, Java) and the libraries I can use (e.g., `tweepy` or `python-twitter` for the X API, a library for MCP communication, a scheduling library). * **Security Considerations:** How will you ensure that the MCP server is secure and that only authorized users can send instructions to me? How will you protect the X API credentials? **Example Implementation (Conceptual - Python):** ```python import tweepy import socket # For MCP communication (example) import json # For MCP message parsing (example) import os # For environment variables (secrets) import time # For rate limiting # --- Configuration (Load from environment variables or a config file) --- MCP_SERVER_HOST = os.environ.get("MCP_SERVER_HOST") MCP_SERVER_PORT = int(os.environ.get("MCP_SERVER_PORT", 12345)) X_API_KEY = os.environ.get("X_API_KEY") X_API_SECRET = os.environ.get("X_API_SECRET") X_ACCESS_TOKEN = os.environ.get("X_ACCESS_TOKEN") X_ACCESS_TOKEN_SECRET = os.environ.get("X_ACCESS_TOKEN_SECRET") # --- X API Authentication --- auth = tweepy.OAuthHandler(X_API_KEY, X_API_SECRET) auth.set_access_token(X_ACCESS_TOKEN, X_ACCESS_TOKEN_SECRET) api = tweepy.API(auth, wait_on_rate_limit=True) # Important for rate limiting def post_tweet(text): """Posts a tweet to X.""" try: api.update_status(text) print(f"Tweet posted successfully: {text}") except tweepy.TweepyException as e: print(f"Error posting tweet: {e}") # Handle the error (e.g., retry, log, report to MCP) def receive_mcp_message(): """Receives a message from the MCP server.""" try: with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.bind((MCP_SERVER_HOST, MCP_SERVER_PORT)) s.listen() conn, addr = s.accept() with conn: print(f"Connected by {addr}") data = conn.recv(1024) # Adjust buffer size as needed if not data: return None message = json.loads(data.decode()) # Assuming JSON format return message except Exception as e: print(f"Error receiving MCP message: {e}") return None def main(): """Main loop to receive instructions from MCP and post tweets.""" while True: message = receive_mcp_message() if message: if message.get("type") == "tweet": tweet_text = message.get("text") if tweet_text: post_tweet(tweet_text) else: print("Error: Tweet text is missing in the MCP message.") else: print("Unknown message type from MCP.") else: print("No message received from MCP. Sleeping...") time.sleep(10) # Check for messages every 10 seconds if __name__ == "__main__": main() ``` **Explanation of the Example:** * **Configuration:** Loads API keys and server addresses from environment variables (a good security practice). * **Authentication:** Uses `tweepy` to authenticate with the X API. `wait_on_rate_limit=True` is crucial to avoid exceeding rate limits. * **`post_tweet()`:** Posts the tweet using `api.update_status()`. Includes error handling. * **`receive_mcp_message()`:** Listens for connections on the specified port, receives data, and parses it as JSON (assuming the MCP server sends JSON messages). You'll need to adapt this to the specific MCP protocol. * **`main()`:** The main loop that continuously checks for messages from the MCP server and posts tweets accordingly. * **Error Handling:** Includes basic error handling for API errors and MCP communication errors. * **Rate Limiting:** `tweepy` helps with rate limiting, but you might need additional logic to avoid exceeding limits. **Important Considerations:** * **Security:** Protect your API keys! Never hardcode them directly into your code. Use environment variables or a secrets management system. * **Error Handling:** Implement robust error handling to deal with API errors, network issues, and other potential problems. * **Rate Limiting:** Be very careful about rate limits. X can suspend your account if you exceed them. * **MCP Protocol:** The most important part is understanding the exact protocol used by the MCP server. The example assumes JSON over TCP sockets, but you'll need to adapt it to your specific setup. * **Content Moderation:** Consider adding content moderation to prevent posting inappropriate or harmful content. * **Testing:** Thoroughly test your AI agent before deploying it to a production environment. This detailed explanation and example should give you a solid foundation for building your AI agent. Remember to adapt the code to your specific needs and environment. Good luck!

MCP Devcontainers

An MCP server that enables interaction with development containers through the devcontainers CLI, allowing users to start, run commands in, and execute arbitrary shell commands inside devcontainers.