Discover Awesome MCP Servers

Flippa MCP

Enables users to search, analyze, and evaluate online business listings on Flippa using AI-powered tools for valuation and market research. It provides detailed metrics, risk assessments, and comparable sales data without requiring an API key or account.

Kommo MCP Server

Enables integration with Kommo CRM to manage leads, add notes and tasks, update custom fields, and list pipelines. Supports multi-tenant authentication and includes an approval system for bulk operations.

Quick Data for Windows MCP

A Windows-optimized server providing universal data analytics for JSON and CSV files through over 32 tools including schema discovery and interactive visualizations. It is specifically designed for seamless integration with Claude Desktop on Windows.

Asana MCP Server

An MCP (Multi-Agent Conversation Protocol) Server that enables interaction with the Asana API, auto-generated using AG2's MCP builder.

Multi-Tenant PostgreSQL MCP Server

Enables read-only access to PostgreSQL databases with multi-tenant support, allowing users to query data, explore schemas, inspect table structures, and view function definitions across different tenant schemas safely.

Security Scanner MCP Server

Enables comprehensive security scanning of code repositories to detect secrets, vulnerabilities, dependency issues, and configuration problems. Provides real-time security checks and best practice recommendations to help developers identify and prevent security issues.

Java Testing Agent

Automates Java Maven testing workflows with decision table-based test generation, security vulnerability scanning, JaCoCo coverage analysis, and Git automation.

Social Media Analytics

Social media analytics toolkit that analyzes profiles, scores engagement, detects trending topics, researches hashtags, generates content calendars, and benchmarks against competitors. 6 tools across all major platforms.

Redis MCP Server

Okay, here's a translation of "Redis MCP Server - Python implementation with docker" into Spanish, along with some options depending on the nuance you want to convey: **Option 1 (Most Direct):** * **Servidor Redis MCP - Implementación en Python con Docker** **Option 2 (Slightly More Descriptive):** * **Servidor MCP de Redis - Implementación en Python usando Docker** **Option 3 (Emphasizing Containerization):** * **Servidor Redis MCP - Implementación en Python, contenedorizado con Docker** **Explanation of Choices:** * **Servidor:** Server * **Redis:** Redis (no translation needed) * **MCP:** MCP (Most likely an acronym, so it's best to leave it as is) * **Implementación:** Implementation * **en Python:** in Python * **con Docker / usando Docker:** with Docker / using Docker * **contenedorizado con Docker:** containerized with Docker (emphasizes the use of Docker for containerization) **Recommendation:** I would recommend **Option 1: Servidor Redis MCP - Implementación en Python con Docker** as the most straightforward and commonly understood translation. If you want to emphasize that Docker is being used for containerization, then **Option 3** is a good choice.

SharePoint Excel Services MCP Server by CData

SharePoint Excel Services MCP Server by CData

Caboose MCP

A comprehensive personal AI toolserver that exposes 105 tools across 25 groups—including Slack, Docker, and calendar management—to Claude and VS Code. It features a Go-based MCP server integrated with a custom VS Code extension and n8n workflow automation for streamlined personal productivity.

dartpoint-mcp

MCP Server for public disclosure information of Korean companies, powered by the dartpoint.ai API.

Multi-Channel Processing (MCP) Server

A serverless AI-powered system built with Cloudflare Workers that handles multiple communication channels efficiently while integrating OpenAI Agents SDK for AI capabilities.

My UV MCP Server

A basic demonstration MCP server that provides a simple greeting tool, showcasing how to build and integrate custom MCP servers with Claude Desktop using Python and the uv package manager.

Garmin Health MCP Server

Enables querying Garmin health data stored in Supabase through natural language, providing access to VO2 max trends, activity breakdowns, sleep statistics, race predictions, heart rate zones, and training load metrics.

Oura Ring MCP Server

A Model Context Protocol server that provides access to Oura Ring health and fitness data through the Oura API v2, enabling retrieval of sleep, activity, readiness, and other health metrics.

RPG Ledger MCP Server

Enables AI assistants to act as RPG Game Masters by managing campaign state including characters, inventory, quests, and logs through MCP tools. Supports campaign mutations and provides both MCP and HTTP API access to RPG session data.

ib-async-mcp

An MCP server that provides an interface for the Interactive Brokers API via the ib_async library. It enables users to manage accounts, access real-time and historical market data, and execute or monitor trades through TWS or IB Gateway.

Guardian

Manage / Proxy / Secure your MCP Servers

Manalink MCP Server

Una implementación de servidor del Protocolo de Contexto del Modelo que permite a los asistentes de IA buscar tutores en la plataforma Manalink por materia, nivel de grado y otros criterios.

MCP Server demo

Esta es una demostración de un servidor MCP que utiliza Python, destinada a ser probada con vscode Copilot en modo Agente.

Biomarker-Ranges

Based on the Morgan Levine PhenoAge clock model, the service calculates biological age through blood biomarkers.

Remote MCP Server on Cloudflare

A serverless implementation for deploying Model Context Protocol servers on Cloudflare Workers that enables AI models to access custom tools without authentication requirements.

ibge-br-mcp

This server provides access to IBGE's public APIs, enabling AI assistants to query geographic, demographic, and statistical data from Brazil.

Godot MCP Unified

Enables complete natural language control of Godot Engine 4.5+ with 76 tools for managing scripts, scenes, nodes, animations, physics, tilemaps, audio, shaders, navigation, particles, UI, lighting, assets, and exports. Integrates with Claude Desktop, VS Code, and Ollama for AI-assisted game development.

MCP Registry Server

Enables searching and retrieving detailed information about MCP servers from the official MCP registry. Provides tools to list servers with filtering options and get comprehensive details about specific servers.

MCP Gemini API Server

Un servidor que proporciona acceso a las capacidades de Google Gemini AI, incluyendo la generación de texto, el análisis de imágenes, el análisis de videos de YouTube y la funcionalidad de búsqueda web a través del protocolo MCP.

BossZhipin MCP Server

Enables interaction with the Boss直聘 recruitment platform to search for jobs and send automated greetings to recruiters. It features automatic QR code login and security verification using Playwright for seamless session management.

Simple MCP Server

Claro, aquí tienes un ejemplo minimalista de cómo construir un servidor MCP (Message Center Protocol) en Python, usando la biblioteca `asyncio`: ```python import asyncio async def handle_client(reader, writer): """Maneja la conexión de un cliente.""" addr = writer.get_extra_info('peername') print(f"Conexión de {addr}") try: while True: data = await reader.readline() # Lee una línea del cliente if not data: break # Cliente se desconectó message = data.decode().strip() # Decodifica y elimina espacios print(f"Recibido de {addr}: {message}") response = f"Servidor: Recibido '{message}'\n".encode() # Crea una respuesta writer.write(response) # Envía la respuesta al cliente await writer.drain() # Asegura que los datos se envíen except Exception as e: print(f"Error con {addr}: {e}") finally: print(f"Cerrando conexión con {addr}") writer.close() await writer.wait_closed() async def main(): """Función principal para iniciar el servidor.""" server = await asyncio.start_server( handle_client, '127.0.0.1', 8888 # Escucha en localhost:8888 ) addr = server.sockets[0].getsockname() print(f"Servidor escuchando en {addr}") async with server: await server.serve_forever() # Mantiene el servidor en ejecución if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` **Explicación:** 1. **`handle_client(reader, writer)`:** - Esta función maneja la conexión individual de cada cliente. - `reader` y `writer` son objetos `StreamReader` y `StreamWriter` de `asyncio`, que permiten leer y escribir datos asíncronamente. - Lee líneas del cliente usando `reader.readline()`. - Decodifica el mensaje recibido (`data.decode().strip()`). - Imprime el mensaje recibido en la consola del servidor. - Crea una respuesta simple y la envía de vuelta al cliente usando `writer.write()`. - `writer.drain()` asegura que los datos se envíen al cliente. - Maneja excepciones y cierra la conexión cuando el cliente se desconecta o hay un error. 2. **`main()`:** - Esta función es la principal para iniciar el servidor. - `asyncio.start_server()` crea el servidor y lo asocia con la función `handle_client` para manejar las conexiones. - El servidor escucha en la dirección IP `127.0.0.1` (localhost) y el puerto `8888`. - `server.serve_forever()` mantiene el servidor en ejecución indefinidamente, esperando nuevas conexiones. 3. **`if __name__ == "__main__":`:** - Asegura que la función `main()` se ejecute solo cuando el script se ejecuta directamente (no cuando se importa como un módulo). - `asyncio.run(main())` ejecuta la función `main()` dentro de un bucle de eventos `asyncio`. **Cómo ejecutarlo:** 1. Guarda el código como un archivo Python (por ejemplo, `mcp_server.py`). 2. Abre una terminal y ejecuta el script: `python mcp_server.py` **Cómo probarlo:** Puedes usar `telnet` o `netcat` para conectarte al servidor: ```bash telnet 127.0.0.1 8888 ``` O: ```bash nc 127.0.0.1 8888 ``` Luego, escribe un mensaje y presiona Enter. Verás la respuesta del servidor. **Puntos clave:** * **Asíncrono:** Usa `asyncio` para manejar múltiples conexiones concurrentemente sin bloquear el hilo principal. * **Minimalista:** El código es lo más simple posible para demostrar la estructura básica de un servidor MCP. * **Líneas:** Este ejemplo asume que los mensajes se envían como líneas (terminadas con un salto de línea). Este es un punto de partida. Para un servidor MCP más robusto, necesitarías: * **Definir un protocolo MCP específico:** Especificar el formato de los mensajes, los tipos de datos, etc. * **Manejo de errores más robusto:** Manejar diferentes tipos de errores y desconexiones de manera más elegante. * **Autenticación y autorización:** Implementar mecanismos para verificar la identidad de los clientes y controlar su acceso a los recursos. * **Escalabilidad:** Considerar cómo escalar el servidor para manejar un gran número de conexiones. * **Logging:** Implementar un sistema de registro para rastrear la actividad del servidor y diagnosticar problemas. Espero que esto te sea útil. Si tienes alguna pregunta, no dudes en preguntar.