Discover Awesome MCP Servers

LPS MCP

Un servidor mínimo que proporciona a Claude AI acceso seguro al sistema de archivos y capacidades de pensamiento secuencial, permitiendo a Claude navegar por directorios, leer archivos y descomponer problemas complejos en pasos de pensamiento estructurados.

Tushare_MCP

A Model Context Protocol server that provides intelligent stock data assistance through Tushare's financial data API, enabling users to query comprehensive stock information, financial data, and market indices through natural language.

Base Implementation Framework

Un marco de Protocolo de Contexto de Modelo genérico para construir aplicaciones impulsadas por IA que proporciona formas estandarizadas de crear servidores y clientes MCP para integrar LLMs con soporte para Ollama y Supabase.

MCP Feishu Project Manager

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite a los asistentes de IA interactuar con los sistemas de gestión de proyectos de Feishu, permitiendo la recuperación de vistas de proyectos y elementos de trabajo.

DWD MCP Server

Un servidor MCP sencillo a través de la API del Deutscher Wetterdienst.

DeepSeek MCP-like Server for Terminal

Un servidor similar a MCP que utiliza la API de DeepSeek para la Terminal.

ollama-MCP-server

Espejo de

Bitbucket MCP Server

A Model Context Protocol server that integrates Cursor IDE with Bitbucket Cloud, allowing developers to fetch repository information and commit data directly from their Bitbucket workspace.

xsMCP

🤖📎 SDK MCP extrapequeño para compilaciones rápidas de cliente/servidor.

tmap_mcp

tmap rest api 기반 mcp server 구축

Figma Server

Permite una interacción fluida con Figma a través del Protocolo de Contexto de Modelo, permitiendo que las aplicaciones LLM accedan, manipulen y rastreen archivos, componentes y variables de Figma.

PostGIS MCP Server

A server application that provides PostGIS database connection using Model Context Protocol (MCP), enabling spatial database functionality through natural language interactions.

Custom MCP Server

Un servidor MCP personalizado que integra la búsqueda de Brave, el sistema de archivos, GitHub y el pensamiento secuencial.

Flight MCP Server

A real-time flight tracking interface for LLMs that connects AI assistants to live aircraft data from ADS-B Exchange, enabling searches by location, specific flight tracking, military aircraft monitoring, and aviation pattern discovery.

Xmind Generator MCP Server

Un servidor MCP que permite a los LLM crear mapas mentales Xmind estructurados con estructuras de temas jerárquicas, admitiendo características como notas, etiquetas y marcadores.

🛠️ dbt MCP Server

dbt-mcp-server

SketchupMCP

Integración que conecta SketchUp con Claude AI a través del Protocolo de Contexto del Modelo, permitiendo que Claude interactúe directamente con SketchUp y lo controle para el modelado 3D asistido por indicaciones, la creación de escenas y la manipulación.

MCP Python Interpreter

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite a los LLM interactuar con entornos de Python, ejecutar código y administrar archivos dentro de un directorio de trabajo especificado.

DocGen MCP Server

Automatiza la creación de documentación estandarizada extrayendo información de archivos fuente y aplicando plantillas, con capacidades de integración para GitHub, Google Drive y Perplexity AI.

Model Context Protocol (MCP) Server for Home Assistant

Enables seamless integration between Home Assistant and Language Learning Models (LLMs), allowing natural language interaction for smart home control and automation management.

Ntropy MCP Server

Permite el enriquecimiento de datos bancarios a través de la API de Ntropy, incluyendo la creación de titulares de cuentas y el enriquecimiento de los detalles de las transacciones.

Kakuyomu MCP Server

An MCP server that enables LLM agents to interact with the Japanese novel publishing site Kakuyomu, providing tools for searching works, retrieving episode lists, and reading content.

Todo App using MCP Server

Here are a few ways to translate "Todo app using mcp server" into Spanish, depending on the specific context and what you want to emphasize: **Option 1 (Most literal and generally understandable):** * **Aplicación de tareas usando un servidor MCP** * This is a direct translation and will be understood by most Spanish speakers familiar with technical terms. **Option 2 (Slightly more descriptive):** * **Aplicación para gestionar tareas usando un servidor MCP** * This emphasizes the purpose of the app (managing tasks). **Option 3 (If you want to avoid the acronym, assuming the audience doesn't know what MCP stands for):** * **Aplicación de tareas usando un servidor MCP (Protocolo de Control de Mensajes)** * This provides the acronym and the full name of the protocol. Only use this if you think the audience needs the clarification. **Option 4 (If you know what MCP stands for and want to use the full name):** * **Aplicación de tareas usando un servidor de Protocolo de Control de Mensajes** * This uses the full name of the protocol. **Which option is best depends on your audience:** * If your audience is technically savvy and familiar with the acronym "MCP," **Option 1** is likely the best. * If you want to be a bit more descriptive, **Option 2** is a good choice. * If your audience might not know what "MCP" means, **Option 3** or **Option 4** are better, but only if you know what MCP stands for. If you *don't* know what MCP stands for, stick with Option 1. Therefore, I recommend **Option 1: Aplicación de tareas usando un servidor MCP** as the most generally applicable translation.

OpenAI Agents MCP Server

A server that exposes OpenAI agents (web search, file search, computer actions, and multi-agent orchestration) through the Model Context Protocol, making them accessible to any MCP client including Claude Desktop.

MCP Server Template 🚀

Aquí tienes una plantilla para construir servidores MCP (Protocolo de Contexto del Modelo) para Claude y otros asistentes de IA: **Título: Plantilla para Servidor MCP (Protocolo de Contexto del Modelo)** **Introducción:** Esta plantilla proporciona una estructura básica para construir un servidor MCP que permita a Claude (u otros asistentes de IA) acceder y utilizar información contextual externa. El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) define una interfaz estandarizada para que los modelos de lenguaje interactúen con fuentes de datos externas, mejorando su capacidad para responder preguntas, generar contenido y realizar tareas con mayor precisión y relevancia. **Componentes Clave:** 1. **API del Servidor MCP:** * **Punto Final Principal:** `/mcp/query` (o similar) * **Método:** `POST` * **Formato de Solicitud (JSON):** ```json { "query": "Pregunta o solicitud del modelo de lenguaje", "context_keys": ["lista", "de", "claves", "opcionales", "para", "filtrar", "el", "contexto"], "model_id": "identificador_del_modelo_de_lenguaje" // Opcional: para manejar diferentes modelos } ``` * **Formato de Respuesta (JSON):** ```json { "context": [ { "key": "clave_identificadora_del_contexto", "content": "Contenido relevante para la consulta", "source": "Fuente del contexto (e.g., base de datos, archivo)", "relevance_score": 0.85 // Opcional: puntuación de relevancia }, { "key": "otra_clave", "content": "Más contenido contextual", "source": "Otra fuente", "relevance_score": 0.92 } ], "metadata": { "processing_time": 0.123, // Opcional: tiempo de procesamiento en segundos "num_results": 2 // Opcional: número de resultados devueltos } } ``` 2. **Gestión de Datos de Contexto:** * **Almacenamiento:** Decide dónde almacenar los datos de contexto. Opciones comunes incluyen: * Bases de datos (SQL, NoSQL) * Almacenamiento de archivos (JSON, CSV, texto) * Bases de datos vectoriales (para búsqueda semántica) * **Indexación:** Implementa un sistema de indexación eficiente para buscar rápidamente el contexto relevante. * **Actualización:** Define un proceso para actualizar y mantener los datos de contexto al día. 3. **Lógica de Búsqueda de Contexto:** * **Algoritmos de Búsqueda:** Implementa algoritmos para encontrar el contexto más relevante para la consulta. Considera: * Búsqueda de palabras clave * Búsqueda semántica (usando incrustaciones de palabras o frases) * Filtrado basado en `context_keys` * **Puntuación de Relevancia:** Asigna una puntuación de relevancia a cada pieza de contexto para ayudar al modelo de lenguaje a priorizar la información más importante. 4. **Autenticación y Autorización (Opcional):** * Implementa mecanismos de autenticación y autorización para controlar el acceso al servidor MCP y a los datos de contexto. 5. **Registro y Monitorización:** * Registra las solicitudes, las respuestas y los errores para monitorizar el rendimiento del servidor MCP y diagnosticar problemas. **Implementación (Ejemplo en Python con Flask):** ```python from flask import Flask, request, jsonify import json app = Flask(__name__) # Simulación de una base de datos de contexto context_data = { "empresa_descripcion": { "content": "Somos una empresa líder en tecnología...", "source": "Base de datos interna" }, "producto_caracteristicas": { "content": "Nuestro producto ofrece características innovadoras...", "source": "Documentación del producto" } } @app.route('/mcp/query', methods=['POST']) def handle_query(): data = request.get_json() query = data.get('query', '') context_keys = data.get('context_keys', []) model_id = data.get('model_id', 'default') # Ejemplo de uso de model_id print(f"Consulta recibida del modelo {model_id}: {query}") # Lógica de búsqueda de contexto (simplificada) relevant_context = [] for key, value in context_data.items(): if not context_keys or key in context_keys: # Filtra por context_keys si se proporcionan relevant_context.append({ "key": key, "content": value["content"], "source": value["source"], "relevance_score": 0.9 # Puntuación fija para este ejemplo }) response = { "context": relevant_context, "metadata": { "processing_time": 0.05, "num_results": len(relevant_context) } } return jsonify(response) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` **Consideraciones Adicionales:** * **Escalabilidad:** Diseña el servidor MCP para que pueda escalar horizontalmente para manejar un gran volumen de solicitudes. * **Seguridad:** Implementa medidas de seguridad para proteger los datos de contexto y el servidor MCP de accesos no autorizados. * **Pruebas:** Escribe pruebas unitarias y de integración para garantizar la calidad y la fiabilidad del servidor MCP. * **Documentación:** Documenta la API del servidor MCP y su configuración para facilitar su uso y mantenimiento. * **Integración con Claude (u otros modelos):** Asegúrate de que el formato de la solicitud y la respuesta del servidor MCP sean compatibles con la API del modelo de lenguaje que estás utilizando. En el caso de Claude, consulta la documentación oficial de Anthropic para conocer los detalles de la integración. **Ejemplo de Uso con Claude (Conceptual):** 1. Claude recibe una pregunta del usuario: "¿Cuál es la descripción de la empresa?" 2. Claude formatea la pregunta y la envía al servidor MCP como una solicitud POST a `/mcp/query`. 3. El servidor MCP busca en su base de datos de contexto y encuentra la descripción de la empresa. 4. El servidor MCP devuelve la descripción de la empresa a Claude en formato JSON. 5. Claude utiliza la descripción de la empresa para generar una respuesta para el usuario. **Conclusión:** Esta plantilla proporciona un punto de partida para construir un servidor MCP robusto y escalable para Claude y otros asistentes de IA. Recuerda adaptar la plantilla a tus necesidades específicas y seguir las mejores prácticas de desarrollo de software. La clave es diseñar un sistema que proporcione información contextual relevante de manera eficiente y segura para mejorar el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Puppeteer MCP Server

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que proporciona capacidades de automatización del navegador utilizando Puppeteer, permitiendo que los LLM interactúen con páginas web, tomen capturas de pantalla y ejecuten JavaScript en un entorno de navegador real.

React + TypeScript + Vite

Una prueba para crear un editor de texto simple utilizando el servidor Figma MCP con Cursor. Esta prueba ha consistido en guiar a Cursor paso a paso a través de todos los componentes.

MySQL Database Server

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite a los modelos de IA interactuar con bases de datos MySQL, proporcionando herramientas para consultar, ejecutar sentencias, listar tablas y describir estructuras de tablas.