Discover Awesome MCP Servers

Marimo Documenation MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server that provides programmatic access to the Marimo Documentation.

Binance MCP Server

Espejo de

LibraryAI

[C#/IA] (LibraryAI/ConsoleAI) Biblioteca de IA y programa de procesamiento de datos

OpenWeather MCP Server

El servidor MCP para el pronóstico del tiempo.

MCP Host Project

Showcases how to integrate Spring AI's support for MCP (Model Context Protocol) within Spring Boot applications, covering both server-side and client-side implementations.

mcp-changtianML

Here are a few ways to translate "mcp server to access changtianML", depending on the intended meaning: **Option 1 (Most likely, referring to a server running MCP to access a service called changtianML):** * **Spanish:** Servidor MCP para acceder a changtianML **Option 2 (If "mcp server" is a specific type of server and you want to keep it as is):** * **Spanish:** Servidor mcp para acceder a changtianML **Explanation of Choices:** * **"Servidor"** is the standard translation for "server." * **"para acceder a"** is the standard translation for "to access." * I've kept "changtianML" as is, assuming it's a proper name or a specific service name. If it's something that *should* be translated, please provide more context. * I've kept "mcp" as is, assuming it's a proper name or a specific type of server. If it's something that *should* be translated, please provide more context. If you can provide more context about what "mcp server" and "changtianML" are, I can give you a more precise translation.

XACHE - Crypto Trader Website

Goose AI con servidores MCP

🧠 DeepSeek R1 Reasoning Executor

Un potente servidor MCP que mejora las capacidades de Claude integrando el motor de razonamiento de vanguardia DeepSeek R1.

cursor_agents

Okay, I understand. You want to integrate a team of human experts into your agent flow using an MCP (presumably, you mean a platform or system that facilitates human-in-the-loop interactions). Here's a breakdown of how you might approach this, along with considerations and potential strategies, translated into Spanish: **English Explanation:** The goal is to seamlessly incorporate a team of human experts into your agent's workflow. This means the agent can recognize situations where it needs help and then route the task or query to the appropriate expert team. Here's a general approach: 1. **Detection of Need for Human Intervention:** The agent needs to be able to identify when it's struggling or when a task requires human expertise. This could be based on: * **Confidence Scores:** If the agent's confidence in its answer is below a certain threshold. * **Task Complexity:** If the task involves subjective judgment, nuanced understanding, or requires information the agent doesn't have. * **Predefined Rules:** Specific keywords or phrases in the user's query that trigger human intervention. * **Error Handling:** If the agent encounters an error or fails to find a solution. 2. **Routing to the Correct Expert Team:** You need a mechanism to route the task to the appropriate team based on the nature of the problem. This could involve: * **Categorization:** Classifying the task into a specific category (e.g., "technical support," "billing inquiry," "legal review"). * **Skill-Based Routing:** Routing based on the skills and expertise of the available experts. * **Round-Robin:** Distributing tasks evenly among available experts. 3. **MCP Integration:** The MCP acts as the bridge between the agent and the human experts. It should provide: * **Task Management:** A system for assigning, tracking, and managing tasks routed to the experts. * **Communication Interface:** A way for the agent and the experts to communicate (e.g., chat, shared task view, API). * **Data Sharing:** A mechanism for sharing relevant information between the agent and the experts (e.g., user history, context of the query). * **Feedback Loop:** A way for the experts to provide feedback to the agent, allowing it to learn from the interactions and improve its performance. 4. **Workflow Integration:** The entire process should be seamless from the user's perspective. The user shouldn't necessarily be aware that they're interacting with a human expert unless it's explicitly necessary. **Spanish Translation:** El objetivo es incorporar sin problemas un equipo de expertos humanos en el flujo de trabajo de su agente. Esto significa que el agente puede reconocer situaciones en las que necesita ayuda y luego dirigir la tarea o consulta al equipo de expertos adecuado. Aquí hay un enfoque general: 1. **Detección de la Necesidad de Intervención Humana:** El agente debe ser capaz de identificar cuándo está teniendo dificultades o cuándo una tarea requiere experiencia humana. Esto podría basarse en: * **Puntuaciones de Confianza:** Si la confianza del agente en su respuesta está por debajo de un cierto umbral. * **Complejidad de la Tarea:** Si la tarea implica un juicio subjetivo, una comprensión matizada o requiere información que el agente no tiene. * **Reglas Predefinidas:** Palabras clave o frases específicas en la consulta del usuario que activan la intervención humana. * **Manejo de Errores:** Si el agente encuentra un error o no puede encontrar una solución. 2. **Enrutamiento al Equipo de Expertos Correcto:** Necesita un mecanismo para enrutar la tarea al equipo apropiado según la naturaleza del problema. Esto podría implicar: * **Categorización:** Clasificar la tarea en una categoría específica (por ejemplo, "soporte técnico", "consulta de facturación", "revisión legal"). * **Enrutamiento Basado en Habilidades:** Enrutamiento basado en las habilidades y la experiencia de los expertos disponibles. * **Round-Robin (Distribución Equitativa):** Distribuir las tareas de manera uniforme entre los expertos disponibles. 3. **Integración de MCP:** El MCP actúa como el puente entre el agente y los expertos humanos. Debería proporcionar: * **Gestión de Tareas:** Un sistema para asignar, rastrear y gestionar las tareas dirigidas a los expertos. * **Interfaz de Comunicación:** Una forma para que el agente y los expertos se comuniquen (por ejemplo, chat, vista de tareas compartida, API). * **Intercambio de Datos:** Un mecanismo para compartir información relevante entre el agente y los expertos (por ejemplo, historial del usuario, contexto de la consulta). * **Bucle de Retroalimentación:** Una forma para que los expertos proporcionen retroalimentación al agente, permitiéndole aprender de las interacciones y mejorar su rendimiento. 4. **Integración del Flujo de Trabajo:** Todo el proceso debe ser fluido desde la perspectiva del usuario. El usuario no necesariamente debe ser consciente de que está interactuando con un experto humano a menos que sea explícitamente necesario. **Specific Steps (Assuming you have an MCP platform):** 1. **Identify Trigger Points:** Determine the specific conditions under which the agent should escalate to a human expert. (Spanish: *Identifique los puntos de activación: Determine las condiciones específicas bajo las cuales el agente debe escalar a un experto humano.*) 2. **Configure Routing Rules:** Set up rules within your MCP to route tasks to the appropriate expert teams based on the identified trigger points. (Spanish: *Configure las reglas de enrutamiento: Configure las reglas dentro de su MCP para enrutar las tareas a los equipos de expertos apropiados según los puntos de activación identificados.*) 3. **Develop Communication Interface:** Design the interface through which the agent and the experts will communicate. This might involve using the MCP's built-in chat functionality or creating a custom API integration. (Spanish: *Desarrolle la interfaz de comunicación: Diseñe la interfaz a través de la cual el agente y los expertos se comunicarán. Esto podría implicar el uso de la funcionalidad de chat integrada del MCP o la creación de una integración de API personalizada.*) 4. **Implement Data Sharing:** Ensure that the agent can share relevant information with the experts, such as the user's query, conversation history, and any other relevant context. (Spanish: *Implemente el intercambio de datos: Asegúrese de que el agente pueda compartir información relevante con los expertos, como la consulta del usuario, el historial de la conversación y cualquier otro contexto relevante.*) 5. **Establish Feedback Loop:** Create a mechanism for the experts to provide feedback to the agent, so it can learn from the interactions and improve its performance over time. (Spanish: *Establezca un bucle de retroalimentación: Cree un mecanismo para que los expertos proporcionen retroalimentación al agente, para que pueda aprender de las interacciones y mejorar su rendimiento con el tiempo.*) 6. **Test and Iterate:** Thoroughly test the integration to ensure that it's working as expected and make adjustments as needed. (Spanish: *Pruebe e itere: Pruebe a fondo la integración para asegurarse de que funciona como se espera y realice los ajustes necesarios.*) **Example Scenario (Spanish):** Imagine un usuario que pregunta: "No puedo acceder a mi cuenta y he olvidado mi contraseña." El agente podría intentar restablecer la contraseña automáticamente. Si el agente no puede verificar la identidad del usuario o si el usuario tiene problemas persistentes, el agente podría escalar la consulta a un equipo de soporte técnico especializado en problemas de acceso a la cuenta. El agente enviaría la consulta, el historial de la conversación y la información de la cuenta del usuario al equipo de soporte técnico a través del MCP. El experto del equipo de soporte técnico podría entonces comunicarse directamente con el usuario a través del MCP para resolver el problema. (Imagine a user asking: "I can't access my account and I've forgotten my password." The agent might try to reset the password automatically. If the agent can't verify the user's identity or if the user has persistent problems, the agent could escalate the query to a technical support team specializing in account access issues. The agent would send the query, conversation history, and user account information to the technical support team via the MCP. The support team expert could then communicate directly with the user through the MCP to resolve the issue.) **Important Considerations:** * **Cost:** Human intervention is more expensive than automated responses. Carefully consider the cost-benefit ratio of escalating to a human expert. (Spanish: *Costo: La intervención humana es más costosa que las respuestas automatizadas. Considere cuidadosamente la relación costo-beneficio de escalar a un experto humano.*) * **Latency:** Human intervention can introduce latency into the interaction. Minimize latency as much as possible to maintain a good user experience. (Spanish: *Latencia: La intervención humana puede introducir latencia en la interacción. Minimice la latencia tanto como sea posible para mantener una buena experiencia de usuario.*) * **Training:** Ensure that the human experts are properly trained on how to use the MCP and how to interact with the agent. (Spanish: *Capacitación: Asegúrese de que los expertos humanos estén debidamente capacitados sobre cómo usar el MCP y cómo interactuar con el agente.*) * **Security:** Protect sensitive user data when sharing it with human experts. (Spanish: *Seguridad: Proteja los datos confidenciales del usuario al compartirlos con expertos humanos.*) Remember to adapt these steps to your specific MCP platform and agent flow. Good luck!

File Edit Check MCP Server

MCP server that enforces pre-read checks and detailed commit documentation

Confluence Communication Server MCP Server

Espejo de

McpRails

MCP servers in your Rails app

feishu-tools-mcp

MCP server provides Feishu related operations to AI encoding agents such as cursor 飞书MCP插件

Shell MCP Server

Mirror of

Postgers_MCP_for_AWS_RDS

Here are a few options, depending on the context and how technical you want to be: * **More literal:** Es un servidor MCP para acceder a la base de datos PostgreSQL en AWS RDS. * **Slightly more natural:** Es un servidor MCP para acceder a una base de datos PostgreSQL alojada en AWS RDS. * **If "MCP" is a well-known acronym in your target audience, you might leave it as is. If not, you might need to explain it or translate it if it has a Spanish equivalent.** For example, if MCP stands for "Management Control Panel," you could say: "Es un panel de control de gestión para acceder a una base de datos PostgreSQL alojada en AWS RDS." Therefore, without more context, I recommend: **Es un servidor MCP para acceder a una base de datos PostgreSQL alojada en AWS RDS.**

Hello, MCP server.

Un servidor MCP básico.

Malaysia Prayer Time for Claude Desktop

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para datos de Horarios de Oración en Malasia.

mcp-edge-search

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que habilita capacidades de búsqueda web para clientes MCP como Claude Desktop.

Bear MCP Server

Mirror of

NYT MCP Server

Un servidor de Protocolo Concentrador de Mensajes (MCP) que proporciona una interfaz unificada y sencilla para las APIs del New York Times. Este servidor simplifica la interacción con múltiples APIs del NYT a través de un único punto de acceso.

Filesystem MCP Server

Mirror of

Symbol MCP Server (REST API tools)

Symbol MCP Server. (REST API tools)

MCP LLM Bridge

A Simple bridge from Ollama to a fetch url mcp server

Prometheus Alertmanager MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server that integrates with Prometheus Alertmanager

Modes MCP Server

Mirror of

spotify_mcp_server_claude

a custom mcp server built using mcp framework