Discover Awesome MCP Servers

OpenDota MCP Server

Espejo de

Specifai MCP Server

MCP server to provide Specifai project requirements, task, etc. to any AI tools supporting MCP such as Hai Build, Cursor.

🚀 Model Context Protocol (MCP) Server Python Template 🐍

Una base optimizada para construir servidores del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) en Python, diseñada para hacer que el desarrollo asistido por IA de herramientas MCP sea más fácil y eficiente.

MCP-Agg: Multi-Channel Platform Aggregator

Servidor agregado MCP

MCP Harbor

Una aplicación de Node.js que proporciona un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo para interactuar con el registro de contenedores Harbor, que admite operaciones para proyectos, repositorios, etiquetas y gráficos de Helm.

Database MCP Server

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que proporciona herramientas para conectarse e interactuar con varios sistemas de bases de datos (SQLite, PostgreSQL, MySQL/MariaDB, SQL Server) a través de una interfaz unificada.

MCP Server: VS Code Extensions Installer

MCP tool for automatically installing VS Code extensions in Cursor

Script Tool

Servidor MCP para ejecutar scripts.

MCP Tools

Mirror of

Mcp Api

mcp client and server

Fillout.io MCP Server

Permite la gestión de formularios, el manejo de respuestas y el análisis a través de la API de Fillout.io para mejorar las interacciones y la información obtenida de los formularios.

MCP Server

(STDIO) Model Context Protocol (MCP) servers designed for local execution

MCP GitHub

Repository created using GitHub MCP server

Pandora's Shell

Servidor MCP que permite a los asistentes de IA ejecutar comandos de terminal a través de una interfaz de shell segura.

Goose FM

Okay, here's a breakdown of an MVP (Minimum Viable Product) for an MCP (Minecraft Protocol) server that allows AI assistants to "tune into" FM radio stations within Minecraft. This focuses on core functionality and avoids unnecessary complexity for the initial release. **Core Concept:** The AI assistant (e.g., a Python script using a library like `minecraft-protocol`) connects to the Minecraft server. It sends commands to interact with a virtual "radio" block. The server then streams audio from a real-world FM radio station to the AI assistant. **MVP Features:** 1. **Basic MCP Server:** * **Implementation:** Use a lightweight MCP server library (e.g., `node-minecraft-protocol` for Node.js, or `mcproto` for Python). Focus on handling basic connection and command parsing. * **Functionality:** * Accept connections from a single AI assistant client. * Authenticate the client (simple password or token-based authentication). * Handle basic chat messages (for debugging and status). 2. **Virtual Radio Block:** * **Representation:** A single, designated block in the Minecraft world (e.g., a specific type of block at a fixed coordinate). * **Interaction:** * The AI assistant sends a command to "interact" with the radio block (e.g., `/radio on`, `/radio off`, `/radio station <frequency>`). The server parses these commands. * The server sends feedback to the AI assistant (e.g., "Radio turned on", "Tuning to 98.7 FM", "Radio turned off"). This can be done via chat messages or custom packets. 3. **FM Radio Streaming:** * **Radio Source:** Use a reliable online FM radio streaming service or a local FM receiver connected to the server. Consider using a library like `vlc` or `ffmpeg` to capture the audio stream. * **Audio Encoding:** Encode the audio stream into a format suitable for transmission over the network (e.g., MP3, Opus). Keep the bitrate low to minimize bandwidth usage. * **Streaming to AI Assistant:** * Establish a separate TCP connection (or use WebSockets) between the server and the AI assistant for audio streaming. * Send audio data in small chunks to the AI assistant. * Implement basic error handling (e.g., reconnect if the stream is interrupted). 4. **AI Assistant Client (Example in Python):** ```python import minecraft_protocol import socket import threading import time SERVER_ADDRESS = ("localhost", 25565) # Replace with your server's address USERNAME = "AI_Assistant" PASSWORD = "password" # Replace with your password RADIO_STREAM_PORT = 12345 # Port for audio stream def receive_audio(sock): try: while True: data = sock.recv(1024) # Adjust buffer size as needed if not data: break # Process audio data (e.g., play it using a library like PyAudio) print(f"Received audio data: {len(data)} bytes") # Replace with actual audio playback except Exception as e: print(f"Error receiving audio: {e}") finally: sock.close() def main(): try: client = minecraft_protocol.Client(SERVER_ADDRESS[0], SERVER_ADDRESS[1], USERNAME) client.login(USERNAME, PASSWORD) print("Connected to Minecraft server.") # Connect to audio stream audio_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) audio_socket.connect((SERVER_ADDRESS[0], RADIO_STREAM_PORT)) print("Connected to audio stream.") audio_thread = threading.Thread(target=receive_audio, args=(audio_socket,)) audio_thread.daemon = True audio_thread.start() # Send commands to the server client.chat("/radio on") time.sleep(2) client.chat("/radio station 98.7") time.sleep(10) # Listen for a while client.chat("/radio off") client.close() print("Disconnected from Minecraft server.") except Exception as e: print(f"Error: {e}") if __name__ == "__main__": main() ``` **Technical Considerations:** * **Audio Latency:** Streaming audio over a network will introduce latency. Minimize this by using a low bitrate and efficient encoding. * **Bandwidth:** Consider the bandwidth requirements of streaming audio, especially if multiple AI assistants are connected. * **Error Handling:** Implement robust error handling to deal with network interruptions, invalid commands, and other potential issues. * **Security:** For the MVP, simple authentication is sufficient. For a production system, use more secure authentication methods. * **Scalability:** The MVP is designed for a single AI assistant. Consider scalability issues if you plan to support multiple clients. **Development Steps:** 1. **Set up the MCP server:** Choose a library and implement the basic server functionality (connection handling, authentication, chat). 2. **Implement the virtual radio block:** Define the block and handle the `/radio` commands. 3. **Implement the FM radio streaming:** Capture audio from a source, encode it, and stream it to the AI assistant. 4. **Develop the AI assistant client:** Connect to the server, send commands, and receive and play the audio stream. 5. **Test and debug:** Thoroughly test the system to identify and fix any issues. **Why this is an MVP:** * **Focus on core functionality:** It only implements the essential features needed to demonstrate the concept. * **Limited scope:** It supports a single AI assistant and a single radio block. * **Simplified implementation:** It uses simple authentication and error handling. * **Iterative development:** This MVP can be used as a foundation for adding more features and improving the system over time. **Possible Future Enhancements:** * **Multiple radio stations:** Allow the AI assistant to select from a list of available stations. * **Volume control:** Implement volume control for the radio. * **User interface:** Create a more user-friendly interface for the AI assistant. * **Multiple AI assistants:** Support multiple AI assistants connecting to the server. * **Integration with other Minecraft features:** Integrate the radio with other Minecraft features, such as redstone circuits. * **Spatial Audio:** Make the audio louder the closer you are to the radio block. This MVP provides a solid starting point for building a more complex and feature-rich system. Remember to prioritize simplicity and focus on delivering a working product as quickly as possible. Good luck!

mcp-excel

MCP server to give client the ability to read Excel files

MCP (Model Context Protocol) Research

Okay, here's a translation of your request, followed by information about Model Context Protocol (MCP) servers and implementations, translated into Spanish: **Translation:** * **English:** Research and documentation about Model Context Protocol (MCP) servers and implementations * **Spanish:** Investigación y documentación sobre servidores e implementaciones del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) **Information about Model Context Protocol (MCP) servers and implementations (in Spanish):** El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un protocolo que permite a los modelos de aprendizaje automático (ML) acceder a información contextual durante la inferencia. En lugar de depender únicamente de los datos de entrada inmediatos, un modelo habilitado para MCP puede consultar un servidor MCP para obtener datos adicionales relevantes para la predicción. Esto puede mejorar significativamente la precisión y la capacidad de los modelos, especialmente en escenarios donde el contexto es crucial. **Conceptos Clave:** * **Modelo (ML Model):** El modelo de aprendizaje automático que realiza la inferencia. * **Servidor MCP (MCP Server):** Un servicio que almacena y proporciona información contextual. Actúa como una base de datos o un almacén de características para el modelo. * **Contexto (Context):** Información adicional que ayuda al modelo a tomar decisiones más informadas. Esto podría incluir datos históricos, información del usuario, datos geográficos, o cualquier otra información relevante. * **Inferencia (Inference):** El proceso de usar el modelo para hacer predicciones basadas en los datos de entrada y el contexto recuperado del servidor MCP. **Cómo Funciona (Generalmente):** 1. **Solicitud de Inferencia:** El modelo recibe una solicitud de inferencia con los datos de entrada iniciales. 2. **Consulta al Servidor MCP:** El modelo utiliza los datos de entrada para construir una consulta al servidor MCP. Esta consulta especifica qué información contextual necesita el modelo. 3. **Respuesta del Servidor MCP:** El servidor MCP busca la información solicitada y la devuelve al modelo. 4. **Inferencia con Contexto:** El modelo combina los datos de entrada originales con la información contextual recibida del servidor MCP. 5. **Predicción:** El modelo realiza la inferencia y produce una predicción. **Beneficios del MCP:** * **Mayor Precisión:** Al tener acceso a información contextual, los modelos pueden tomar decisiones más precisas. * **Mejor Generalización:** Los modelos pueden generalizar mejor a nuevos datos, ya que pueden tener en cuenta el contexto. * **Flexibilidad:** El MCP permite a los modelos acceder a una amplia gama de información contextual, lo que los hace más flexibles y adaptables. * **Desacoplamiento:** Separa la lógica del modelo de la gestión de datos contextuales, facilitando el mantenimiento y la actualización. **Implementaciones (Ejemplos y Consideraciones):** Debido a que MCP es un concepto relativamente nuevo, no existe un estándar único y ampliamente adoptado. Las implementaciones varían según las necesidades específicas de la aplicación. Aquí hay algunas consideraciones y posibles enfoques: * **Bases de Datos:** Se pueden utilizar bases de datos relacionales (como PostgreSQL) o bases de datos NoSQL (como Cassandra o MongoDB) como servidores MCP. La elección depende del tipo de datos contextuales y los requisitos de rendimiento. * **Almacenes de Características (Feature Stores):** Los almacenes de características, como Feast o Tecton, están diseñados específicamente para servir características a los modelos de ML. Pueden ser una excelente opción para implementar un servidor MCP. * **APIs Personalizadas:** Se pueden crear APIs personalizadas para servir información contextual. Esto permite un control total sobre la lógica de acceso a los datos. * **Protocolos de Comunicación:** Se pueden utilizar protocolos como gRPC o REST para la comunicación entre el modelo y el servidor MCP. * **Escalabilidad y Rendimiento:** Es crucial considerar la escalabilidad y el rendimiento del servidor MCP, especialmente para aplicaciones con alto volumen de tráfico. Se deben utilizar técnicas como el almacenamiento en caché y la distribución de la carga. * **Seguridad:** La seguridad es una consideración importante, especialmente si el servidor MCP contiene información sensible. Se deben implementar medidas de seguridad adecuadas para proteger los datos. **Investigación Adicional:** Para obtener más información sobre el MCP, se recomienda buscar en las siguientes áreas: * **Artículos de Investigación:** Busca artículos académicos sobre el uso de información contextual en modelos de aprendizaje automático. Aunque no siempre se refieran explícitamente al "MCP", los conceptos subyacentes son relevantes. * **Documentación de Almacenes de Características:** Explora la documentación de almacenes de características como Feast y Tecton. Estos sistemas a menudo implementan funcionalidades similares al MCP. * **Estudios de Caso:** Busca estudios de caso de empresas que utilizan información contextual para mejorar el rendimiento de sus modelos de ML. * **Conferencias y Talleres:** Asiste a conferencias y talleres sobre aprendizaje automático y sistemas de ML. Estos eventos a menudo presentan nuevas investigaciones y tecnologías relacionadas con el MCP. **En resumen, el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) es un enfoque prometedor para mejorar la precisión y la capacidad de los modelos de aprendizaje automático al permitirles acceder a información contextual durante la inferencia. Aunque todavía no existe un estándar único, las implementaciones varían según las necesidades específicas de la aplicación. Los almacenes de características y las bases de datos son opciones comunes para implementar servidores MCP.** This provides a good overview of MCP, its benefits, and implementation considerations. Remember to tailor your research to your specific use case and requirements. Good luck!

Venice AI Image Generator MCP Server

Probando la funcionalidad del servidor MCP con Venice y Gemini (imágenes).

Limitless MCP Integration

A Model Context Protocol server, client and interactive mode for Limitless API

postgres-mcp MCP server

Postgres Pro es un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de código abierto creado para brindarte soporte a ti y a tus agentes de IA durante todo el proceso de desarrollo, desde la codificación inicial, pasando por las pruebas y la implementación, hasta el ajuste y el mantenimiento de la producción.

LibreChat MCP Servers

Instructions for setting up SuperGateway MCP servers in docker containers for docker deployments of LibreChat

Deno 2 Playwright Model Context Protocol Server Example

Espejo de

Memory MCP Server

Mirror of

Gemini Flash MCP - Image Generation for Roo Code

MCP server for Google Gemini 2.0 Flash image generation

Quarkus Model Context Protocol (MCP) Server

Mirror of

mcp-server-proxy

Converts MCP protocol's SSE transport layer to a standard HTTP request/response.