Discover Awesome MCP Servers

WhoAmI MCP Server

Server MCP ringan yang memberitahumu dengan tepat siapa dirimu.

Cline Memory Bank

A memory system for Cline that tracks progress between conversations. Avoid large token usage!

ctools

Here are a few possible translations, depending on the context: * **Server MCP untuk alat:** (This is a direct translation and generally understandable.) * **Server MCP untuk peralatan:** (This is also a direct translation, using "peralatan" which can sometimes be more appropriate than "alat" for tools.) * **Server MCP untuk perkakas:** (This uses "perkakas," which is another word for tools, often implying more complex or specialized tools.) * **Server MCP untuk utilitas:** (This uses "utilitas," which can be used if the tools are software or utilities.) Without more context, it's hard to say which is the *best* translation. However, **Server MCP untuk alat** is a safe and generally accurate choice.

语雀 MCP 服务器

Sebuah server Model-Context-Protocol yang terintegrasi dengan platform basis pengetahuan Yuque (语雀), memungkinkan model AI untuk membuat, membaca, memperbarui, dan menghapus dokumen, mencari konten, dan mengambil data analitik melalui alat yang telah ditentukan.

mcp-server-backlog

MCP Server for backlog

Unity MCP Server

A protocol server that bridges AI assistants with Unity projects, allowing them to analyze code, parse scenes, generate scripts, and perform other Unity operations through specialized tools.

sequence-flow-experiment-with-desktop-commander

Aplikasi Flutter yang sepenuhnya dibuat oleh AI di Claude Desktop dengan 3.7 Sonnet oleh MCP servers desktop-commander dan sequential-thinking.

MCP-RB

A lightweight Ruby framework for building MCP servers with a Sinatra-like DSL

MCP Server for Bun and Elysia

Model Context Protocol (MCP) Server for Bun and Elysia

MLflow Prompt Registry MCP Server

Mengaktifkan akses ke templat prompt yang dikelola di MLflow melalui Claude Desktop, memungkinkan pengguna untuk menginstruksikan Claude dengan templat yang disimpan untuk tugas-tugas berulang atau alur kerja umum.

Time Server

Cermin dari

Azure Mcp Servers

Direktori ini menampilkan berbagai server Model Context Protocol (MCP). Server-server ini memungkinkan Large Language Models (LLM) untuk mengakses alat dan sumber data dari Microsoft Azure secara aman.

boot-mcp

A starter template for building Model Context Protocol (MCP) applications with TypeScript

Pinecone Assistant MCP Server

Peladen MCP Asisten Pinecone

MCP Server Template for Cursor IDE

Berikut adalah templat sederhana untuk membuat alat khusus untuk Cursor IDE menggunakan Model Context Protocol, yang dapat di-deploy melalui Heroku, Docker, atau langsung di dalam Cursor IDE: ```python # app.py (Contoh aplikasi Flask) from flask import Flask, request, jsonify import os app = Flask(__name__) @app.route('/process', methods=['POST']) def process_request(): """ Menerima permintaan dari Cursor IDE dan memprosesnya. """ data = request.get_json() # TODO: Implementasikan logika pemrosesan Anda di sini # Contoh: # context = data.get('context', '') # query = data.get('query', '') # result = f"Anda meminta: {query} dengan konteks: {context}" result = "Halo dari alat khusus Anda!" return jsonify({'result': result}) if __name__ == '__main__': port = int(os.environ.get('PORT', 5000)) app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=port) ``` **Penjelasan:** * **`app.py`:** Ini adalah file utama aplikasi Flask Anda. * **`Flask`:** Kerangka kerja web Python ringan yang digunakan untuk membuat API. * **`@app.route('/process', methods=['POST'])`:** Mendefinisikan endpoint `/process` yang menerima permintaan POST. Cursor IDE akan mengirimkan permintaan ke endpoint ini. * **`request.get_json()`:** Mengambil data JSON yang dikirimkan oleh Cursor IDE. Data ini biasanya berisi konteks kode dan kueri pengguna. * **`data.get('context', '')`:** Mengakses data konteks dari permintaan. Anda dapat menggunakan ini untuk mendapatkan informasi tentang kode yang sedang diedit. * **`data.get('query', '')`:** Mengakses kueri pengguna dari permintaan. Ini adalah pertanyaan atau perintah yang diberikan pengguna. * **`jsonify({'result': result})`:** Mengembalikan respons JSON ke Cursor IDE. Respons ini harus berisi hasil pemrosesan Anda. * **`os.environ.get('PORT', 5000)`:** Mendapatkan nomor port dari variabel lingkungan `PORT`. Ini penting untuk deployment ke platform seperti Heroku. Jika variabel lingkungan tidak diatur, defaultnya adalah port 5000. * **`app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=port)`:** Menjalankan aplikasi Flask. `debug=True` mengaktifkan mode debug, yang berguna untuk pengembangan. `host='0.0.0.0'` membuat aplikasi dapat diakses dari luar. **Cara Menggunakan:** 1. **Instal Flask:** `pip install Flask` 2. **Implementasikan Logika Pemrosesan Anda:** Ganti komentar `# TODO: Implementasikan logika pemrosesan Anda di sini` dengan kode yang melakukan apa yang Anda inginkan. Anda dapat menggunakan data `context` dan `query` untuk memproses permintaan. 3. **Jalankan Aplikasi:** `python app.py` 4. **Konfigurasikan Cursor IDE:** Di Cursor IDE, konfigurasikan alat khusus Anda untuk mengirimkan permintaan POST ke URL aplikasi Anda (misalnya, `http://localhost:5000/process`). Anda perlu menentukan URL, metode (POST), dan format data (JSON). **Opsi Deployment:** * **Heroku:** Buat aplikasi Heroku dan deploy kode Anda menggunakan Git. Pastikan untuk mengatur variabel lingkungan `PORT`. * **Docker:** Buat Dockerfile untuk aplikasi Anda dan bangun image Docker. Kemudian, jalankan container Docker. * **Langsung di dalam Cursor IDE:** Jika alat Anda sederhana, Anda dapat menjalankan aplikasi Flask langsung di dalam Cursor IDE. Namun, ini mungkin tidak ideal untuk alat yang lebih kompleks. **Contoh Dockerfile:** ```dockerfile FROM python:3.9-slim-buster WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install -r requirements.txt COPY . . CMD ["python", "app.py"] ``` **requirements.txt:** ``` Flask ``` **Langkah-langkah Deployment Docker:** 1. **Buat Dockerfile dan requirements.txt:** Simpan file-file ini di direktori yang sama dengan `app.py`. 2. **Bangun Image Docker:** `docker build -t my-custom-tool .` 3. **Jalankan Container Docker:** `docker run -p 5000:5000 my-custom-tool` **Penting:** * **Keamanan:** Jika Anda meng-deploy alat Anda ke internet, pastikan untuk menerapkan langkah-langkah keamanan yang tepat, seperti otentikasi dan otorisasi. * **Penanganan Kesalahan:** Tambahkan penanganan kesalahan ke kode Anda untuk menangani kasus-kasus di mana permintaan gagal atau terjadi kesalahan. * **Dokumentasi:** Dokumentasikan API Anda sehingga pengguna dapat memahami cara menggunakannya. Templat ini memberikan titik awal yang sederhana untuk membuat alat khusus untuk Cursor IDE. Anda dapat menyesuaikannya untuk memenuhi kebutuhan spesifik Anda. Ingatlah untuk mengganti logika placeholder dengan kode Anda sendiri dan untuk menerapkan langkah-langkah keamanan yang tepat.

Kubernetes MCP Server

Server MCP untuk Kubernetes

open-browser-mcp-server

Buka peramban dan kunjungi alamat situs web yang ditentukan.

GitLab MCP Server

Server GitLab MCP (dengan fitur pelacakan aktivitas dan daftar proyek grup) Server ini didasarkan pada server GitLab MCP asli dengan peningkatan Daftar Proyek Grup dan Pelacakan Aktivitas.

req-refine MCP server

ReqRefine adalah server MCP yang meningkatkan pengumpulan kebutuhan melalui penanyaan strategis. Ia memandu pengguna untuk mengungkapkan kebutuhan yang komprehensif, mengungkap persyaratan implisit, dan mengubah dialog menjadi spesifikasi terstruktur.

🧠 Vibe Check MCP

Sistem interupsi pola metakognitif yang membantu mencegah asisten AI dari jalur penalaran yang terlalu rumit dengan menyediakan validasi eksternal, panduan penyederhanaan, dan mekanisme pembelajaran.

DexScreener MCP Server

Cermin dari

MCP SQLite Server

Generic MCP server to manipulate SQLite

Model Context Protocol (MCP) Server for the RAG Web Browser Actor 🌐

Cermin dari

ToolChat

PydanticAI LLM chat dengan alat server MCP

SingleStore MCP Server

Server MCP untuk berinteraksi dengan SingleStore Management API dan layanan.

ESXi MCP Server

Server manajemen VMware ESXi/vCenter berbasis MCP (Machine Control Protocol), menyediakan antarmuka REST API sederhana untuk manajemen mesin virtual.