Discover Awesome MCP Servers

Day 5 Remote MCP Server

Enables Claude Web to interact with Google Docs through a remote HTTP-based MCP server. Provides scalable document operations including creation, editing, and management with service account authentication.

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.

Browser Automation MCP Server

Enables intelligent web scraping through a browser automation tool that can search Google, navigate to webpages, and extract content from various websites including GitHub, Stack Overflow, and documentation sites.

MCP Server UniFi

Una implementación de servidor que permite interacciones en lenguaje natural con dispositivos de red UniFi al encapsular la API de red UniFi para agentes de IA como Goose y Claude.

Tibero MCP Server

Enables AI applications to securely connect to and interact with Tibero databases, supporting SQL queries, schema inspection, and data retrieval through the Model Context Protocol.

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.

Multi-MCPs

Aggregates multiple third-party APIs into unified MCP tools, providing out-of-the-box access to 10 popular services including OpenWeather, Google Maps, GitHub, Notion, Spotify, and more. Enables users to interact with weather data, search places, manage repositories, create content, and access various web services through a single MCP server.

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.

Drip MCP Server

Enables interaction with Drip's email marketing platform through comprehensive tools for managing subscribers, campaigns, tags, events, and workflows. Supports batch operations, GDPR compliance, and both JSON and Markdown response formats for seamless email marketing automation.

ClickUp MCP Server

Enables AI assistants to interact with ClickUp's project management platform. Supports comprehensive task management, workspace administration, and list operations through natural language commands.

On-Demand Scanning API MCP Server

An MCP Server that enables users to interact with Google's On-Demand Scanning API (v1beta1) through natural language, likely providing capabilities for vulnerability scanning and security analysis of containers and artifacts.

Crawlab MCP Server

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite a las aplicaciones de IA interactuar con la funcionalidad de Crawlab a través del lenguaje natural, habilitando la gestión de spiders, la ejecución de tareas y las operaciones de archivos.

Jira Insights MCP

An MCP server that allows management of Jira Insights (JSM) asset schemas, enabling CRUD operations for object schemas, object types, and objects through the Model Context Protocol.

NestJS MCP Server

A demonstration implementation of Model Context Protocol (MCP) using NestJS framework, allowing developers to build MCP-compatible applications with playground testing capabilities.

HPSSC MCP Server

This server enables communication with the Himachal Pradesh Staff Selection Commission API, allowing users to interact with HPSSC services through natural language using the Multi-Agent Conversation Protocol.

Bitcoin MCP

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que proporciona herramientas de Bitcoin para aplicaciones de IA como Claude Desktop y Cursor, permitiéndoles interactuar con la Red Bitcoin y gestionar operaciones de billetera.

Cloudflare Remote MCP Server (Authless)

A template for deploying custom MCP servers on Cloudflare Workers without authentication. Allows you to create and expose custom tools that can be accessed from remote MCP clients like Claude Desktop or Cloudflare AI Playground.

Remote MCP Server Authless

A deployable MCP server on Cloudflare Workers that allows you to create and expose custom tools to AI assistants without requiring authentication.

OpenVSP MCP Server

Enables automated geometry editing and aerodynamic analysis using OpenVSP and VSPAero through natural language. Provides tools to modify aircraft geometry parameters and run computational fluid dynamics simulations programmatically.

Aerith Admin MCP Server

Implementa un flujo de trabajo de desarrollo inspirado en MANUS para aplicaciones de panel de control RBAC con capacidades de automatización del navegador, diseñado para ser accedido por la integración MCP de Cursor IDE.

MCP Router

MCP Router: Una interfaz web para orquestar servidores MCP con integración del framework de agente Upsonic.