Discover Awesome MCP Servers

Appwrite MCP Server

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite a los asistentes de IA interactuar con la API de Appwrite, proporcionando herramientas para administrar bases de datos, usuarios, funciones, equipos y otros recursos dentro de los proyectos de Appwrite.

Scrapezy

Servidor MCP que permite la integración con Scrapezy para recuperar datos estructurados de sitios web.

Beamlit MCP Server

Una implementación de servidor MCP que permite una integración fluida entre Beamlit CLI y modelos de IA utilizando el estándar del Protocolo de Contexto de Modelo (Model Context Protocol).

Composio MCP Server

A server implementation that provides MCP-compatible access to Composio applications like Gmail and Linear, allowing interaction through a structured interface for language models.

BigGo MCP Server

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite búsquedas de productos en plataformas de comercio electrónico, seguimiento del historial de precios y búsquedas basadas en especificaciones de productos utilizando indicaciones en lenguaje natural.

MCP2Lambda

Permite que los modelos de IA interactúen con las funciones de AWS Lambda a través del protocolo MCP, lo que permite el acceso a recursos privados, datos en tiempo real y computación personalizada en un entorno seguro.

Open-Ledger-MCP-Server

Una implementación de servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para la API de OpenLedger. Este servidor proporciona contexto estructurado a los modelos de IA de acuerdo con la especificación MCP.

Astra DB MCP Server

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite a los Modelos de Lenguaje Grandes interactuar con bases de datos Astra DB, proporcionando herramientas para gestionar colecciones y registros a través de comandos en lenguaje natural.

Raygun MCP Server

Servidor MCP para los endpoints de la API V3 de Raygun para interactuar con tus aplicaciones de informes de fallos (Crash Reporting) y monitorización de usuarios reales (Real User Monitoring). Este servidor proporciona un acceso completo a las funciones de la API de Raygun a través del Protocolo de Contexto de Modelo (Model Context Protocol).

Notion MCP Server

Permite la interacción con Notion a través de la API de Notion, exponiéndola como herramientas para LLMs (Modelos de Lenguaje Grandes), lo que permite operaciones como leer, crear, actualizar y eliminar páginas de Notion de forma fluida a través del lenguaje natural.

Story SDK MCP Server

This server provides MCP (Model Context Protocol) tools for interacting with Story's Python SDK. Features Get license terms Mint and register IP Asset with PIL Terms Mint license tokens Send $IP to a wallet Upload image to ipfs via Pinata [External] Upload ip and nft metadata via Pinata [External]

Tembo MCP Server

Un servidor MCP que permite a Claude interactuar con la API de la plataforma Tembo Cloud, permitiendo a los usuarios administrar los recursos de Tembo Cloud a través del lenguaje natural.

steam

Okay, here's how I can provide information about games I've "played" (simulated gameplay) and the duration, keeping in mind I'm an LLM and don't actually *play* games in the human sense: **Example 1: Focusing on Variety and Simulated Play Styles** "As a large language model, I don't experience games in the same way a human does. However, I can process and analyze game data, simulate gameplay based on that data, and generate text reflecting different play styles. Here's a summary of some simulated 'playthroughs': * **Game:** *The Legend of Zelda: Breath of the Wild* * **Simulated Playtime:** Approximately 100 hours. * **Focus:** Explored a wide range of gameplay styles, including: * Completionist: Attempted to complete all shrines, side quests, and collect all Korok seeds. * Speedrunner: Analyzed optimal routes and strategies for a fast completion. * Combat Focused: Practiced and analyzed advanced combat techniques against various enemies. * **Game:** *StarCraft II* * **Simulated Playtime:** Equivalent to hundreds of matches. * **Focus:** Analyzed and simulated various strategies and build orders for all three races (Terran, Zerg, Protoss) at different skill levels. Simulated responses to different opponent strategies. * **Game:** *Minecraft* * **Simulated Playtime:** Equivalent to several in-game years. * **Focus:** Explored different aspects of the game, including: * Survival Mode: Simulated resource gathering, base building, and combat against hostile mobs. * Creative Mode: Designed and simulated complex structures and redstone contraptions. * Modded Gameplay: Analyzed and simulated the impact of various popular mods on gameplay. * **Game:** *Elden Ring* * **Simulated Playtime:** Approximately 80 hours. * **Focus:** Explored different character builds, weapon choices, and strategies for defeating bosses. Analyzed player feedback and community discussions to understand the game's difficulty and challenges. **Example 2: Focusing on Data Analysis and Learning** "As an LLM, my interaction with games is through data analysis and simulated scenarios. I don't 'play' in the traditional sense, but I can process vast amounts of game-related information. Here's how I might describe my 'experience': * **Game:** *Dota 2* * **Simulated Analysis Time:** Equivalent to analyzing millions of matches. * **Focus:** Analyzed win rates, item builds, hero compositions, and player behavior to identify trends and optimal strategies. Simulated the impact of patch changes on the game's meta. * **Game:** *Chess* * **Simulated Analysis Time:** Continuous, based on a vast database of historical games and engine calculations. * **Focus:** Analyzed opening theory, endgame strategies, and tactical patterns. Simulated games against different AI opponents to evaluate my understanding of the game. * **Game:** *Go* * **Simulated Analysis Time:** Extensive, leveraging the knowledge gained from AlphaGo and other AI programs. * **Focus:** Analyzed strategic concepts, territorial control, and the impact of different moves on the board. **Key Considerations When Presenting This Information to an LLM:** * **Clarity:** Make it very clear that you are describing *simulated* gameplay or data analysis, not actual human gameplay. * **Specificity:** Provide details about the focus of your simulated "playthroughs." What aspects of the game were you analyzing or simulating? * **Quantifiable Metrics:** Use terms like "simulated playtime," "equivalent to analyzing X matches," or "continuous analysis" to give the LLM a sense of the scale of your interaction with the game. * **Context:** Explain *why* you are providing this information. What do you want the LLM to do with it? Are you trying to get it to generate text in a specific style, analyze game strategies, or something else? By providing this context and framing your "gameplay" as simulated analysis, you can help the LLM understand your input and generate more relevant and useful responses.

Tecton MCP Server

Proporciona un conjunto de herramientas para interactuar con clústeres de Tecton, administrar almacenes de características y ejecutar comandos de la CLI de Tecton a través del Protocolo de Control de Misión.

Upstash

El Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) es un nuevo protocolo estandarizado para gestionar el contexto entre los modelos de lenguaje grandes (LLM) y los sistemas externos. En este repositorio, proporcionamos un instalador, así como un Servidor MCP para las API de Desarrollador de Upstash.

Tinybird Analytics

Un servidor MCP para interactuar con un Espacio de Trabajo de Tinybird desde cualquier cliente MCP.

Wanaku MCP Server

El enrutador MCP de Wanaku se interpone entre los agentes de IA autónomos y los sistemas de su empresa. Wanaku aprovecha tecnología de integración probada, como Apache Camel, para configurar y gestionar cientos o miles de integraciones.

Gmail MCP Server

Se integra con Gmail para permitir el envío, la lectura, la redacción y la gestión de correos electrónicos a través del Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), lo que permite a los usuarios interactuar con las tareas de correo electrónico a través de indicaciones automatizadas del cliente.

Semgrep MCP Server

Permite la integración de Semgrep en entornos de desarrollo a través del protocolo MCP, lo que facilita el análisis estático de código, la gestión de reglas y las operaciones con los resultados del escaneo.

MCP iCal Server

Transforma la gestión del calendario de macOS en una experiencia conversacional utilizando lenguaje natural, permitiendo a los usuarios crear, gestionar y actualizar eventos del calendario de forma fluida a través de un cliente compatible con MCP.

WASM MCP Server

Este servidor permite ejecutar un Protocolo de Contexto de Modelo en un navegador web con funcionalidades que incluyen operaciones aritméticas y almacenamiento de clave-valor basado en sesiones.

Xcode MCP Server

Conecta Claude AI con Xcode, permitiendo asistencia de código impulsada por IA, gestión de proyectos y tareas de desarrollo automatizadas de forma segura en tu máquina local.

Nash MCP Server

Un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite la ejecución fluida de comandos, código Python, la obtención de contenido web y la gestión de tareas reutilizables con un manejo seguro de credenciales.

MCP Server for Things3

Permite la integración con Things3, lo que posibilita la creación y gestión de tareas y proyectos a través del protocolo MCP, incluyendo la sincronización con proyectos de Agenda.

Weather Service MCP Server

Un servidor MCP sencillo para tomar notas que permite almacenar y resumir notas con esquemas URI personalizados y proporciona funcionalidad para añadir notas y generar resúmenes con diferentes niveles de detalle.

Markdownify MCP Server

Convierte varios tipos de archivos y contenido web al formato Markdown. Proporciona un conjunto de herramientas para transformar PDFs, imágenes, archivos de audio, páginas web y más en texto Markdown fácilmente legible y compartible.

Project Content Server

Un servidor MCP que proporciona acceso a los archivos de proyecto y su contenido, permitiendo a los usuarios recuperar datos de archivos de directorios de proyecto especificados, con manejo de errores y opciones de configuración.

Youtube MCP Server

Conecta la API de YouTube con asistentes de IA, permitiendo el análisis de videos mediante la descarga y el procesamiento de subtítulos para crear resúmenes de videos de YouTube.