Discover Awesome MCP Servers

YouTube transcript extractor for your LLM

Okay, here's a translation of "MCP server that downloads YouTube transcripts" into Spanish, with a couple of options depending on the nuance you want to convey: **Option 1 (Most Direct):** * **Servidor MCP que descarga transcripciones de YouTube** **Option 2 (Slightly More Natural):** * **Servidor MCP para descargar transcripciones de YouTube** **Explanation of Choices:** * **Servidor:** This is the standard word for "server." * **MCP:** Assuming "MCP" is an acronym that doesn't have a common Spanish equivalent, it's best to leave it as is. * **Transcripciones:** This is the standard word for "transcripts." * **de YouTube:** This means "of YouTube." * **que descarga:** This translates to "that downloads." * **para descargar:** This translates to "for downloading" or "to download." It's a slightly more natural way to express the purpose of the server. I would recommend **Option 2 (Servidor MCP para descargar transcripciones de YouTube)** as it flows a bit better in Spanish.

Playwright MCP

El servidor MCP de Playwright permite la generación de pruebas de Playwright impulsadas por IA al permitir la interacción con páginas web y la inspección de elementos. Integrado con IDEs como Cursor, proporciona contexto en tiempo real para mejorar la precisión y la eficiencia de las pruebas.

Google Tasks MCP Server

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que conecta Claude con Google Tasks, permitiendo a los usuarios administrar listas de tareas y tareas directamente a través de la interfaz de Claude.

Untappd Model Context Protocol Server

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite a Claude consultar la API de la base de datos de cervezas Untappd para buscar cervezas y recuperar información detallada sobre ellas.

Twitch MCP Server

Mirror of

mcp-slack

mcp server for slack

Semantic Scholar API MCP server

There isn't a direct "MCP server" for Semantic Scholar. "MCP" likely refers to a **Message Passing Concurrency** system, which is a programming paradigm. Semantic Scholar, as a large-scale search engine and research platform, uses many different technologies and architectures behind the scenes. It's highly unlikely they would expose a single, specific "MCP server" for public access. However, here's how you can access and interact with Semantic Scholar programmatically to search for papers, which might be what you're trying to achieve: * **Semantic Scholar API:** This is the primary way to programmatically interact with Semantic Scholar. You can use it to search for papers, retrieve paper details, author information, and more. You'll need to make HTTP requests to the API endpoints. * **Documentation:** Start here: [https://api.semanticscholar.org/](https://api.semanticscholar.org/) * **Example (Python):** ```python import requests def search_semantic_scholar(query): url = f"https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search?query={query}&fields=title,abstract,authors,year,citationCount,referenceCount,url" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: data = response.json() return data else: print(f"Error: {response.status_code}") return None if __name__ == "__main__": search_term = "natural language processing" results = search_semantic_scholar(search_term) if results: print(f"Found {results['total']} results for '{search_term}':") for paper in results['data']: print(f"\nTitle: {paper['title']}") print(f"Year: {paper['year']}") print(f"Authors: {', '.join([author['name'] for author in paper['authors']])}") print(f"Abstract: {paper['abstract']}") print(f"URL: {paper['url']}") print(f"Citation Count: {paper['citationCount']}") print(f"Reference Count: {paper['referenceCount']}") else: print("Search failed.") ``` This Python code uses the `requests` library to make a GET request to the Semantic Scholar API. It searches for papers related to "natural language processing" and prints the title, abstract, authors, year, and URL of each result. You'll need to install the `requests` library: `pip install requests`. Adjust the `fields` parameter in the URL to retrieve different information. * **Libraries/Wrappers:** There might be existing Python or other language libraries that wrap the Semantic Scholar API to make it easier to use. Search on GitHub or package repositories (like PyPI for Python) for "Semantic Scholar API" to see if any are available. Using a library can simplify the process of making API requests and handling the responses. **In summary:** You don't directly interact with an "MCP server" for Semantic Scholar. You use the Semantic Scholar API to search for and retrieve paper information programmatically. The Python example above provides a starting point. --- **Spanish Translation:** No existe un "servidor MCP" directo para Semantic Scholar. "MCP" probablemente se refiere a un sistema de **Concurrencia de Paso de Mensajes** (Message Passing Concurrency), que es un paradigma de programación. Semantic Scholar, como un motor de búsqueda y plataforma de investigación a gran escala, utiliza muchas tecnologías y arquitecturas diferentes entre bastidores. Es muy poco probable que expongan un único "servidor MCP" específico para acceso público. Sin embargo, aquí te explico cómo puedes acceder e interactuar con Semantic Scholar programáticamente para buscar artículos, que podría ser lo que estás intentando lograr: * **API de Semantic Scholar:** Esta es la forma principal de interactuar programáticamente con Semantic Scholar. Puedes usarla para buscar artículos, recuperar detalles de artículos, información de autores y más. Necesitarás hacer solicitudes HTTP a los puntos finales de la API. * **Documentación:** Comienza aquí: [https://api.semanticscholar.org/](https://api.semanticscholar.org/) * **Ejemplo (Python):** ```python import requests def buscar_semantic_scholar(consulta): url = f"https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search?query={consulta}&fields=title,abstract,authors,year,citationCount,referenceCount,url" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: data = response.json() return data else: print(f"Error: {response.status_code}") return None if __name__ == "__main__": termino_busqueda = "procesamiento del lenguaje natural" resultados = buscar_semantic_scholar(termino_busqueda) if resultados: print(f"Se encontraron {resultados['total']} resultados para '{termino_busqueda}':") for paper in resultados['data']: print(f"\nTítulo: {paper['title']}") print(f"Año: {paper['year']}") print(f"Autores: {', '.join([autor['name'] for autor in paper['authors']])}") print(f"Resumen: {paper['abstract']}") print(f"URL: {paper['url']}") print(f"Conteo de Citas: {paper['citationCount']}") print(f"Conteo de Referencias: {paper['referenceCount']}") else: print("La búsqueda falló.") ``` Este código de Python utiliza la biblioteca `requests` para hacer una solicitud GET a la API de Semantic Scholar. Busca artículos relacionados con "procesamiento del lenguaje natural" e imprime el título, el resumen, los autores, el año y la URL de cada resultado. Necesitarás instalar la biblioteca `requests`: `pip install requests`. Ajusta el parámetro `fields` en la URL para recuperar información diferente. * **Librerías/Wrappers:** Podría haber librerías existentes de Python u otros lenguajes que envuelven la API de Semantic Scholar para facilitar su uso. Busca en GitHub o en repositorios de paquetes (como PyPI para Python) "Semantic Scholar API" para ver si hay alguna disponible. Usar una librería puede simplificar el proceso de hacer solicitudes a la API y manejar las respuestas. **En resumen:** No interactúas directamente con un "servidor MCP" para Semantic Scholar. Utilizas la API de Semantic Scholar para buscar y recuperar información de artículos programáticamente. El ejemplo de Python anterior proporciona un punto de partida.

model-context-protocol-templates

Colección de plantillas y guías MCP para el desarrollo rápido de servidores del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).

MCP SSH Server

Mirror of

🚀 MCP Server with Docker, Redis, and TimescaleDB

MCP server with Docker, Redis, and TimescaleDB

Testing-of-FakePixelPe-Mcpe-Server

I am Abinanda and I am Main Head of The project so I am Trying to make a Server like Hypixel in Mcpe With Private and Public+Paid Plugins

Mavae Image Toolbox

MAVAE IMAGE TOOLBOX is a Model Context Protocol (MCP) server for interacting with image media tools. 🚀 Image Generation | 🚀 Image Editing | 🚀 Collection Management | 🚀 Model & Lora Management

Puppeteer-Extra MCP Server

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que proporciona capacidades mejoradas de automatización del navegador utilizando Puppeteer-Extra con el Plugin Stealth, permitiendo a los LLMs interactuar con páginas web de una manera que emula mejor el comportamiento humano y evita la detección como automatización.

MCP Tool Template

MCP Server Template using

Flux Image Generator

Un servidor MCP que genera imágenes basadas en indicaciones de texto utilizando el modelo FLUX de Black Forest Lab, permitiendo dimensiones de imagen personalizadas, mejora de la calidad de las indicaciones (upsampling), ajustes de seguridad y generación por lotes.

SQLite MCP Server

Mirror of

Browse your entire Notion workspace, not just one database

Este servidor MCP basado en TypeScript permite a los usuarios gestionar un sistema de notas sencillo mediante la creación y el resumen de notas de texto utilizando el Protocolo de Contexto de Modelos (MCP).

OpenSearch MCP Server

Una implementación de servidor del Protocolo de Contexto de Modelo que permite interacciones en lenguaje natural con clústeres de OpenSearch, permitiendo a los usuarios buscar documentos, analizar índices y administrar clústeres a través de comandos conversacionales sencillos.

UI-TARS Desktop

A GUI Agent application based on UI-TARS(Vision-Language Model) that allows you to control your computer using natural language.

mcp-server-ntopng

Servidor MCP para el software de monitorización de redes ntopng.

Party Time MCP Server

A simple dumb MCP server.

Model Context Protocol (MCP) Example

Una implementación de referencia del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) que permite la invocación de herramientas sin problemas entre LLMs y aplicaciones. Cuenta con una arquitectura cliente/servidor con APIs HTTP, ejecución local mediante CLI e integración con AWS Bedrock en un marco de trabajo extensible y listo para producción.

ThirdBrAIn-MCPSERVERS-IQ

MCP Servers focused collection of repo's (using git-subrepo for easy updating --ALL)

APIMatic Validator MCP Server

APIMatic Validator MCP Server for validating OpenAPI specs via APIMatic's API with MCP

optimized-memory-mcp-server

Espejo de

🔗 GitHub MCP Server for Claude Desktop

Conecta Claude Desktop a repositorios de GitHub, permitiendo a los usuarios realizar operaciones de git e interacciones con la API de GitHub a través de una conversación natural.