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MCP Custom Servers Collection

Collection of custom MCP servers for multiple installations

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.

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.

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.

GitHub MCP Server for Cursor IDE

GitHub MCP server for Cursor IDE

MCP-Forge

Una herramienta de andamiaje útil para servidores MCP.

Effect CLI - Model Context Protocol

MCP Servers, exposed as a CLI tool

Weather MCP Server

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona datos de pronóstico del tiempo de la API del Clima del Gobierno de Canadá. Obtenga pronósticos precisos de 5 días para cualquier ubicación en Canadá por latitud y longitud. Se integra fácilmente con Claude Desktop y otros clientes compatibles con MCP.

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.

Structured Thinking

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

Cursor MCP Monitor

Real-time monitoring tool for Model Context Protocol (MCP) interactions in Cursor AI editor. Track, analyze, and debug AI context exchanges between LLM clients and servers. Supports log rotation, pattern matching, and color-coded event visualization.

Telegram-bot-rcon-for-mcpe-servers

Control Minecraft remotely using the RCON Telegram bot

ClickUp MCP Server

Espejo de

Linear MCP Server

a private MCP server for accessing Linear

CyberSecMCP

Secure Messages Control Plane (MCP) Server - A robust platform for managing communication between AI agents

holaspirit-mcp-server

Mirror of

X MCP Server

This is an MCP server for the X Platform

Armor Mcp

The MCP server for interacting with Blockchain, Swaps, Strategic Planning and more.

mcp-server-taiwan-aqi

Obtén los datos actuales y de las últimas 24 horas de las estaciones de monitoreo de la calidad del aire de Taiwán (República de China).

mcp-server-wechat

实现pc端微信的mcp服务功能

Harvester MCP Server

Model Context Protocol (MCP) server for Harvester HCI

🖥️ Shell MCP Server

Mirror of

Google Search MCP Server

Espejo de

Welcome MCP Server

A server repository created using MCP

ShotGrid MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server for Autodesk ShotGrid/Flow Production Tracking (FPT) with comprehensive CRUD operations and data management capabilities.

LinkedInMCP: Revolutionizing LinkedIn API Interactions

Model Context Protocol (MCP) server for LinkedIn API integration