Discover Awesome MCP Servers

🚀 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.

Code Runner MCP Server

Espejo de

Deriv API Server

Espejo de

Meilisearch MCP Server (Go)

Go-based MCP server wrapper for Meilisearch, enabling LLMs like Claude to access powerful search capabilities via Model Context Protocol

Basecamp MCP Integration

An MCP Server that interacts with the Basecamp 3+ API

Example MCP Server + Client Implementation

A demo implementation of a MCP server (consuming a dummy API) and basic client.

Unsplash MCP Server

Un servidor ligero que permite una integración perfecta con la biblioteca de imágenes de Unsplash, permitiendo a los desarrolladores buscar fotos de alta calidad con varios filtros directamente desde el editor Cursor.

Freqtrade-MCP

Un servidor MCP que se integra con el bot de comercio de criptomonedas Freqtrade.

Crypto Indicators MCP Server

Un servidor MCP que proporciona una variedad de indicadores y estrategias de análisis técnico de criptomonedas.

Swytchcode MCP server

Swytchcode accelerates API integrations, allowing developers to seamlessly integrate any API using Postman collections or OpenAPI specifications. With Swytchcode, developers can obtain production-ready code in their preferred programming language, reducing integration time by up to 90%. The Swytchcode platform supports code generation for over 80 APIs, with the capability to add more APIs on demand. This streamlined approach empowers developers to focus on innovation rather than tedious integration tasks. Key Features: API Support: Integrates with 80+ APIs, including popular fintech services like Stripe, PayPal, and Shopify. Code Generation: Produces code in multiple programming languages, ensuring compatibility with various development environments. On-Demand API Addition: Allows developers to request support for additional APIs as needed.

Model Context Protocol and Fireproof Demo: JSON Document Server

Mirror of

dicom-mcp: A DICOM Model Context Protocol Server

Permite a los asistentes de IA consultar y analizar metadatos de imágenes médicas desde servidores DICOM, incluyendo información del paciente, estudios, series e instancias, así como extraer texto de documentos PDF encapsulados.

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

LibreChat MCP Servers

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

Gemini Flash MCP - Image Generation for Roo Code

MCP server for Google Gemini 2.0 Flash image generation

Script Tool

Servidor MCP para ejecutar scripts.

Mcp Api

mcp client and server

MCP Tools

Mirror of

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

Pandora's Shell

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

Deno 2 Playwright Model Context Protocol Server Example

Espejo de