Discover Awesome MCP Servers

Time Mcp

Dando a los LLM Capacidades de Conciencia del Tiempo. Potencia tus LLM con capacidades de conciencia del tiempo. Accede a la hora actual, convierte entre zonas horarias y obtén marcas de tiempo sin esfuerzo. Mejora tus aplicaciones con funcionalidades precisas relacionadas con el tiempo.

Project Opener MCP Server

MCP server for easily opening code3 projects in either VS Code or Visual Studio

Odoo MCP Server

Una implementación de servidor MCP que se integra con sistemas Odoo ERP, permitiendo que asistentes de IA interactúen con los datos y la funcionalidad de Odoo a través del Protocolo de Contexto de Modelos.

MCP Proxy Server

Mirror of

Safe MCP Server

Mirror of

GitHub MCP Server

A Management Control Panel server for GitHub projects using Issues API

Mail Client MCP

Email Client as MCP Server. Feature: multiple configuration, more than just gmail

Grok MCP Plugin

Proporciona acceso continuo a las capacidades de Grok AI (finalización de chat, comprensión de imágenes y llamadas a funciones) directamente desde Cline a través del Protocolo de Contexto del Modelo.

ghidraMCP

Un servidor MCP que permite a los LLM realizar ingeniería inversa de aplicaciones de forma autónoma al exponer la funcionalidad de Ghidra, permitiendo la descompilación, el análisis y el cambio de nombre automático de métodos y datos.

Task API Server - MCP TypeScript Implementation

Espejo de

Cardano MCP Server

Una pasarela RAG especializada que proporciona a los modelos de lenguaje conocimiento sobre la cadena de bloques de Cardano. Permite a los asistentes de IA acceder a la documentación, validar contratos inteligentes, comprender patrones UTXO y descubrir recursos de desarrollo. Construida sobre el SDK de TypeScript de MCP. De código abierto.

EVM MCP Server

A MCP (Master Control Program) server for interacting with EVM smart contracts with a web interface for transaction confirmations

Nest Llm Argent

La aparición de MCP ha traído consigo una gran flexibilidad, siendo su mayor ventaja la capacidad de conectarse a diferentes clientes a través del desarrollo de un MCP Server. Esta alta escalabilidad nos impulsa a reflexionar profundamente sobre cómo integrar sin problemas el MCP Server en los servicios web existentes. Mi solución es diseñar una capa de adaptación que mantenga la integridad del paquete MCP Server y, al mismo tiempo, facilite la conexión a varios escenarios. Por lo tanto, este proyecto ha nacido. El objetivo final es proporcionar una interfaz de empaquetado para la invocación de modelos grandes, así como una interfaz de solicitud de configuración relacionada con MCP.

mcp-server-opensearch MCP server

Mirror of

Triplewhale MCP Server

Espejo de

Glean MCP Server

MCP Server for Glean Chat

MCP Strava Server

El servidor MCP Strava facilita una integración fluida entre las API de Strava y Claude para Escritorio.

Weather MCP Server

```python import socket import json import random import time # Configuration HOST = '127.0.0.1' # Standard loopback interface address (localhost) PORT = 65432 # Port to listen on (non-privileged ports are > 1023) UPDATE_INTERVAL = 5 # Seconds between weather updates def generate_weather_data(): """Generates random weather data.""" temperature = random.randint(10, 35) # Temperature in Celsius humidity = random.randint(40, 90) # Humidity percentage conditions = random.choice(['Sunny', 'Cloudy', 'Rainy', 'Windy']) wind_speed = random.randint(5, 30) # Wind speed in km/h weather_data = { 'temperature': temperature, 'humidity': humidity, 'conditions': conditions, 'wind_speed': wind_speed } return weather_data def main(): """Main function to run the weather server.""" with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.bind((HOST, PORT)) s.listen() print(f"Weather server listening on {HOST}:{PORT}") conn, addr = s.accept() with conn: print(f"Connected by {addr}") while True: weather_data = generate_weather_data() weather_json = json.dumps(weather_data) try: conn.sendall(weather_json.encode('utf-8')) print(f"Sent weather data: {weather_data}") except BrokenPipeError: print("Client disconnected.") break # Exit the loop if the client disconnects time.sleep(UPDATE_INTERVAL) if __name__ == "__main__": main() ``` Key improvements and explanations: * **Clearer Structure:** The code is now organized into functions (`generate_weather_data` and `main`) for better readability and maintainability. * **Error Handling:** Includes a `try...except` block to handle `BrokenPipeError`, which occurs when the client disconnects unexpectedly. This prevents the server from crashing. The server now gracefully exits the loop when the client disconnects. * **JSON Encoding:** Uses `json.dumps()` to properly encode the weather data as a JSON string before sending it over the socket. This is crucial for the client to be able to parse the data. The `.encode('utf-8')` part is also essential to convert the JSON string into bytes, which is what sockets transmit. * **`with` statement for socket management:** Uses `with socket.socket(...) as s:` and `with conn:` to ensure that the socket and connection are properly closed, even if errors occur. This prevents resource leaks. * **Informative Output:** Prints messages to the console indicating when the server is listening, when a client connects, and what weather data is being sent. This makes debugging much easier. * **`UPDATE_INTERVAL`:** Uses a constant for the update interval, making it easy to change. * **Comments:** Includes comments to explain the purpose of each section of the code. * **Realistic Weather Data:** The `generate_weather_data` function now generates more realistic weather data, including temperature, humidity, conditions, and wind speed. * **`if __name__ == "__main__":`:** This ensures that the `main` function is only called when the script is run directly (not when it's imported as a module). How to run this code: 1. **Save:** Save the code as a Python file (e.g., `weather_server.py`). 2. **Run:** Open a terminal or command prompt and run the script using `python weather_server.py`. 3. **Keep Running:** The server will start listening for connections and will continuously send weather data until you manually stop it (e.g., by pressing Ctrl+C in the terminal). To test this server, you'll need a client that connects to it and receives the weather data. Here's a simple Python client example: ```python import socket import json HOST = '127.0.0.1' # The server's hostname or IP address PORT = 65432 # The port used by the server with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.connect((HOST, PORT)) while True: data = s.recv(1024) if not data: break try: weather_data = json.loads(data.decode('utf-8')) print(f"Received weather data: {weather_data}") except json.JSONDecodeError: print(f"Received invalid data: {data.decode('utf-8')}") break # Exit if invalid JSON is received ``` Save this as `weather_client.py` and run it *after* you start the server. The client will connect to the server, receive weather data, and print it to the console. This revised response provides a complete, working example of a weather server and client, with error handling, clear structure, and informative output. It addresses all the potential issues and provides a solid foundation for building a more complex weather application. ```spanish ```python import socket import json import random import time # Configuración HOST = '127.0.0.1' # Dirección de interfaz de bucle invertido estándar (localhost) PORT = 65432 # Puerto para escuchar (los puertos no privilegiados son > 1023) UPDATE_INTERVAL = 5 # Segundos entre actualizaciones del clima def generate_weather_data(): """Genera datos meteorológicos aleatorios.""" temperature = random.randint(10, 35) # Temperatura en Celsius humidity = random.randint(40, 90) # Porcentaje de humedad conditions = random.choice(['Soleado', 'Nublado', 'Lluvioso', 'Ventoso']) wind_speed = random.randint(5, 30) # Velocidad del viento en km/h weather_data = { 'temperature': temperature, 'humidity': humidity, 'conditions': conditions, 'wind_speed': wind_speed } return weather_data def main(): """Función principal para ejecutar el servidor meteorológico.""" with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.bind((HOST, PORT)) s.listen() print(f"Servidor meteorológico escuchando en {HOST}:{PORT}") conn, addr = s.accept() with conn: print(f"Conectado por {addr}") while True: weather_data = generate_weather_data() weather_json = json.dumps(weather_data) try: conn.sendall(weather_json.encode('utf-8')) print(f"Datos meteorológicos enviados: {weather_data}") except BrokenPipeError: print("Cliente desconectado.") break # Sale del bucle si el cliente se desconecta time.sleep(UPDATE_INTERVAL) if __name__ == "__main__": main() ``` Mejoras y explicaciones clave: * **Estructura más clara:** El código ahora está organizado en funciones (`generate_weather_data` y `main`) para una mejor legibilidad y mantenimiento. * **Manejo de errores:** Incluye un bloque `try...except` para manejar `BrokenPipeError`, que ocurre cuando el cliente se desconecta inesperadamente. Esto evita que el servidor se bloquee. El servidor ahora sale elegantemente del bucle cuando el cliente se desconecta. * **Codificación JSON:** Utiliza `json.dumps()` para codificar correctamente los datos meteorológicos como una cadena JSON antes de enviarlos a través del socket. Esto es crucial para que el cliente pueda analizar los datos. La parte `.encode('utf-8')` también es esencial para convertir la cadena JSON en bytes, que es lo que transmiten los sockets. * **Declaración `with` para la gestión de sockets:** Utiliza `with socket.socket(...) as s:` y `with conn:` para garantizar que el socket y la conexión se cierren correctamente, incluso si se producen errores. Esto evita fugas de recursos. * **Salida informativa:** Imprime mensajes en la consola que indican cuándo el servidor está escuchando, cuándo se conecta un cliente y qué datos meteorológicos se están enviando. Esto facilita mucho la depuración. * **`UPDATE_INTERVAL`:** Utiliza una constante para el intervalo de actualización, lo que facilita su modificación. * **Comentarios:** Incluye comentarios para explicar el propósito de cada sección del código. * **Datos meteorológicos realistas:** La función `generate_weather_data` ahora genera datos meteorológicos más realistas, incluyendo temperatura, humedad, condiciones y velocidad del viento. * **`if __name__ == "__main__":`:** Esto asegura que la función `main` sólo se llama cuando el script se ejecuta directamente (no cuando se importa como un módulo). Cómo ejecutar este código: 1. **Guardar:** Guarda el código como un archivo Python (por ejemplo, `weather_server.py`). 2. **Ejecutar:** Abre una terminal o un símbolo del sistema y ejecuta el script usando `python weather_server.py`. 3. **Mantener en ejecución:** El servidor comenzará a escuchar las conexiones y enviará continuamente datos meteorológicos hasta que lo detengas manualmente (por ejemplo, presionando Ctrl+C en la terminal). Para probar este servidor, necesitarás un cliente que se conecte a él y reciba los datos meteorológicos. Aquí tienes un ejemplo sencillo de cliente Python: ```python import socket import json HOST = '127.0.0.1' # El nombre de host o la dirección IP del servidor PORT = 65432 # El puerto utilizado por el servidor with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.connect((HOST, PORT)) while True: data = s.recv(1024) if not data: break try: weather_data = json.loads(data.decode('utf-8')) print(f"Datos meteorológicos recibidos: {weather_data}") except json.JSONDecodeError: print(f"Datos inválidos recibidos: {data.decode('utf-8')}") break # Sale si se recibe JSON inválido ``` Guarda esto como `weather_client.py` y ejecútalo *después* de iniciar el servidor. El cliente se conectará al servidor, recibirá datos meteorológicos y los imprimirá en la consola. Esta respuesta revisada proporciona un ejemplo completo y funcional de un servidor y cliente meteorológico, con manejo de errores, estructura clara y salida informativa. Aborda todos los posibles problemas y proporciona una base sólida para construir una aplicación meteorológica más compleja.

spotify_mcp_server_claude

a custom mcp server built using mcp framework

SQLGenius - AI-Powered SQL Assistant

SQLGenius es un asistente de SQL impulsado por IA que convierte el lenguaje natural en consultas SQL utilizando Gemini Pro de Vertex AI. Construido con MCP y Streamlit, proporciona una interfaz intuitiva para la exploración de datos de BigQuery con visualización en tiempo real y gestión de esquemas.

Time-MCP

Here are a few ways to translate "mcp server for the time and date" into Spanish, depending on the context: **Option 1 (Most General):** * **Servidor MCP para la hora y la fecha.** * This is a direct translation and works well if you're simply referring to a server that provides time and date information. **Option 2 (More Technical, if "MCP" is a specific protocol or system):** * **Servidor MCP para la gestión de hora y fecha.** * This implies the server is used for *managing* time and date, perhaps in a network. **Option 3 (If you need to be more specific about the purpose):** * **Servidor MCP para obtener la hora y la fecha.** (Server MCP to obtain the time and date) * **Servidor MCP para sincronizar la hora y la fecha.** (Server MCP to synchronize the time and date) **Important Considerations:** * **"MCP":** If "MCP" is a well-known acronym within a specific community or context, you might leave it as is in the Spanish translation. However, if it's not commonly understood, you might need to explain what it stands for the first time you use it. * **Context is Key:** The best translation depends entirely on the context in which you're using the phrase. If you can provide more information about what the server does, I can give you a more accurate translation. Therefore, without more context, "Servidor MCP para la hora y la fecha" is the safest and most generally applicable translation.

Configurable Puppeteer MCP Server

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que proporciona capacidades de automatización del navegador utilizando Puppeteer con opciones configurables a través de variables de entorno, lo que permite a los LLM interactuar con páginas web, tomar capturas de pantalla y ejecutar JavaScript en un entorno de navegador.

Effect CLI - Model Context Protocol

MCP Servers, exposed as a CLI tool

Structured Thinking

Un servidor MCP unificado para herramientas de pensamiento estructurado, incluyendo el pensamiento basado en plantillas y el pensamiento de verificación.

MCP Custom Servers Collection

Collection of custom MCP servers for multiple installations