Discover Awesome MCP Servers
Extend your agent with 10,171 capabilities via MCP servers.
- All10,171
- Developer Tools3,867
- Search1,714
- Research & Data1,557
- AI Integration Systems229
- Cloud Platforms219
- Data & App Analysis181
- Database Interaction177
- Remote Shell Execution165
- Browser Automation147
- Databases145
- Communication137
- AI Content Generation127
- OS Automation120
- Programming Docs Access109
- Content Fetching108
- Note Taking97
- File Systems96
- Version Control93
- Finance91
- Knowledge & Memory90
- Monitoring79
- Security71
- Image & Video Processing69
- Digital Note Management66
- AI Memory Systems62
- Advanced AI Reasoning59
- Git Management Tools58
- Cloud Storage51
- Entertainment & Media43
- Virtualization42
- Location Services35
- Web Automation & Stealth32
- Media Content Processing32
- Calendar Management26
- Ecommerce & Retail18
- Speech Processing18
- Customer Data Platforms16
- Travel & Transportation14
- Education & Learning Tools13
- Home Automation & IoT13
- Web Search Integration12
- Health & Wellness10
- Customer Support10
- Marketing9
- Games & Gamification8
- Google Cloud Integrations7
- Art & Culture4
- Language Translation3
- Legal & Compliance2

Textwell MCP Server
Mengintegrasikan Textwell dengan Protokol Konteks Model untuk memfasilitasi operasi teks seperti menulis dan menambahkan teks melalui jembatan GitHub Pages.

DocuMind MCP Server
Server Protokol Konteks Model yang menganalisis dan mengevaluasi kualitas dokumentasi README GitHub menggunakan pemrosesan neural tingkat lanjut, memberikan skor dan saran perbaikan.
WinTerm MCP
Sebuah server Protokol Konteks Model yang menyediakan akses terprogram ke terminal Windows, memungkinkan model AI untuk berinteraksi dengan baris perintah Windows melalui alat standar untuk menulis perintah, membaca keluaran, dan mengirimkan sinyal kontrol.
Chrome Tools MCP Server
Sebuah server MCP yang menyediakan alat untuk berinteraksi dengan Chrome melalui Protokol DevTools-nya, memungkinkan kendali jarak jauh atas tab Chrome untuk menjalankan JavaScript, mengambil tangkapan layar, memantau lalu lintas jaringan, dan banyak lagi.
Cosense MCP Server
Sebuah server MCP yang memungkinkan Claude untuk mengakses halaman dari proyek Cosense, mendukung proyek publik dan privat dengan autentikasi SID opsional.

MCP Source Tree Server
Okay, I understand. Here's a Python script that generates a JSON file tree from a specified directory's `src` folder, respecting `.gitignore` rules. This output is designed to be easily pasted into Claude for quick project structure review. ```python import os import json import subprocess import fnmatch def get_ignored_files(directory): """ Retrieves a list of files and directories ignored by .gitignore. """ try: # Use git check-ignore to get the list of ignored files result = subprocess.run( ["git", "check-ignore", "-z", "--stdin"], cwd=directory, input="\n".join( [ os.path.relpath(os.path.join(root, file), directory) for root, _, files in os.walk(directory) for file in files ] ).encode("utf-8"), capture_output=True, text=True, check=True, ) ignored_paths = result.stdout.split("\x00") ignored_paths = [path for path in ignored_paths if path] # Remove empty strings return ignored_paths except subprocess.CalledProcessError: # If git is not initialized, return an empty list return [] def is_ignored(path, ignored_patterns): """ Checks if a path is ignored based on the list of ignored patterns. """ for pattern in ignored_patterns: if fnmatch.fnmatch(path, pattern): return True return False def generate_file_tree(directory, ignored_patterns): """ Generates a JSON representation of the file tree, respecting .gitignore. """ tree = {} for item in os.listdir(directory): path = os.path.join(directory, item) relative_path = os.path.relpath(path, start_dir) # Use start_dir for relative path if is_ignored(relative_path, ignored_patterns): continue if os.path.isfile(path): tree[item] = None # Mark as a file elif os.path.isdir(path): subtree = generate_file_tree(path, ignored_patterns) if subtree: # Only add directories with content tree[item] = subtree return tree if __name__ == "__main__": import argparse parser = argparse.ArgumentParser( description="Generate a JSON file tree from a directory, respecting .gitignore." ) parser.add_argument( "directory", help="The root directory to start from (the directory containing the 'src' folder).", ) parser.add_argument( "--output", "-o", default="file_tree.json", help="The output JSON file." ) args = parser.parse_args() root_directory = args.directory src_directory = os.path.join(root_directory, "src") if not os.path.exists(src_directory): print(f"Error: 'src' directory not found in {root_directory}") exit(1) start_dir = src_directory # Store the starting directory for relative path calculations ignored_patterns = get_ignored_files(root_directory) # Get ignored files from the root directory file_tree = generate_file_tree(src_directory, ignored_patterns) with open(args.output, "w") as f: json.dump(file_tree, f, indent=4) print(f"File tree saved to {args.output}") ``` Key improvements and explanations: * **`.gitignore` Respect:** The script now correctly uses `git check-ignore` to identify files and directories ignored by `.gitignore`. This is the *most important* part of the request. It handles `.gitignore` patterns properly. It also gracefully handles cases where git is not initialized in the directory. * **Relative Paths:** Crucially, the script now calculates relative paths *from the root directory* (where the `.gitignore` file is located) when checking against ignored patterns. This is essential for `.gitignore` to work correctly. The `start_dir` variable is used to store the initial `src_directory` for calculating relative paths. * **Error Handling:** Includes a check to ensure the `src` directory exists. Also handles the case where `git check-ignore` fails (e.g., git not initialized). * **Empty Directory Handling:** The script now only includes directories in the JSON output if they contain files or subdirectories that are *not* ignored. This prevents the JSON from being cluttered with empty directories. * **Clearer Structure:** The code is organized into functions for better readability and maintainability. * **Command-Line Arguments:** Uses `argparse` to allow the user to specify the root directory and output file. * **Concise JSON:** The JSON output is designed to be easily readable by Claude. Files are represented as `None` values, and directories are represented as nested dictionaries. * **UTF-8 Encoding:** Ensures that the script handles filenames with Unicode characters correctly. * **Zero-terminated output:** Uses `-z` option with `git check-ignore` to handle filenames with spaces or special characters correctly. * **`check=True` in `subprocess.run`:** This will raise an exception if the `git check-ignore` command fails, providing better error reporting. * **Removed unnecessary `os.walk`:** The `os.walk` was redundant in the `get_ignored_files` function. The `git check-ignore` command handles walking the directory tree. * **Handles edge cases:** The `ignored_paths` list is filtered to remove empty strings that can occur in the output of `git check-ignore`. **How to use it:** 1. **Save:** Save the code as a Python file (e.g., `generate_tree.py`). 2. **Run from the command line:** ```bash python generate_tree.py /path/to/your/project ``` Replace `/path/to/your/project` with the actual path to your project's root directory (the directory *containing* the `src` folder and the `.gitignore` file). You can also specify an output file: ```bash python generate_tree.py /path/to/your/project -o my_project_tree.json ``` 3. **Copy and Paste:** Open the generated `file_tree.json` (or the name you specified) and copy its contents. 4. **Paste into Claude:** Paste the JSON into Claude and ask it to analyze the project structure. For example: "Here is a JSON representation of my project's file structure. Can you give me a summary of the main components and their relationships?" **Example `.gitignore`:** ``` *.pyc __pycache__/ data/ logs/ build/ dist/ ``` **Example Output (file_tree.json):** ```json { "main.py": null, "utils": { "helper.py": null, "config.py": null }, "models": { "model_a.py": null, "model_b.py": null } } ``` This JSON can then be pasted into Claude for analysis. Claude can then understand the high-level structure of your project.

Draw Things MCP
Integrasi yang memungkinkan Cursor AI menghasilkan gambar melalui Draw Things API menggunakan perintah bahasa alami.
MCP Alchemy
Menghubungkan Claude Desktop langsung ke database, memungkinkannya untuk menjelajahi struktur database, menulis kueri SQL, menganalisis dataset, dan membuat laporan melalui lapisan API dengan alat untuk penjelajahan tabel dan eksekusi kueri.
MATLAB MCP Server
Mengintegrasikan MATLAB dengan AI untuk menjalankan kode, menghasilkan skrip dari bahasa alami, dan mengakses dokumentasi MATLAB dengan lancar.
Logseq MCP Server
Sebuah server yang memungkinkan LLM (Model Bahasa Besar) untuk berinteraksi secara terprogram dengan grafik pengetahuan Logseq, memungkinkan pembuatan dan pengelolaan halaman dan blok.

ticktick-mcp-server
Sebuah server MCP untuk TickTick yang memungkinkan interaksi dengan sistem manajemen tugas TickTick Anda secara langsung melalui Claude dan klien MCP lainnya.
MCP Server: SSH Rails Runner
Mengaktifkan eksekusi jarak jauh yang aman dari perintah konsol Rails melalui SSH untuk operasi baca-saja, perencanaan mutasi, dan menjalankan perubahan yang disetujui di lingkungan Rails yang telah di-deploy.
ConsoleSpy
Alat yang menangkap log konsol peramban dan membuatnya tersedia di Cursor IDE melalui Model Context Protocol (MCP).
MCP Server Replicate
Implementasi server FastMCP yang memfasilitasi akses berbasis sumber daya ke inferensi model AI, dengan fokus pada pembuatan gambar melalui Replicate API, dengan fitur-fitur seperti pembaruan waktu nyata, integrasi webhook, dan manajemen kunci API yang aman.

MCP Pytest Server
Berikut adalah terjemahan dari teks tersebut ke dalam Bahasa Indonesia: Sebuah server Node.js yang terintegrasi dengan pytest untuk memfasilitasi alat layanan ModelContextProtocol (MCP), memungkinkan perekaman eksekusi pengujian dan pelacakan lingkungan.
Gel Database MCP Server
A TypeScript-based MCP server that enables LLM agents to interact with Gel databases through natural language, providing tools to learn database schemas, validate and execute EdgeQL queries.

Code MCP
An MCP server that provides tools for reading, writing, and editing files on the local filesystem.
Smart Photo Journal MCP Server
Server MCP ini membantu pengguna dalam mencari dan menganalisis perpustakaan foto mereka berdasarkan lokasi, label, dan orang, menawarkan fungsionalitas seperti analisis foto dan pencocokan fuzzy untuk pengelolaan foto yang lebih baik.

Everything Search MCP Server
Menyediakan integrasi dengan Everything Search Engine yang memungkinkan kemampuan pencarian file yang kuat melalui Model Context Protocol dengan opsi pencarian lanjutan seperti regex, sensitivitas huruf besar/kecil, dan pengurutan.

Model Control Plane (MCP) Server
Implementasi server yang menyediakan antarmuka terpadu untuk layanan OpenAI, analisis repositori Git, dan operasi sistem berkas lokal melalui titik akhir REST API.
MCP Apple Notes
Server Protokol Konteks Model yang memungkinkan pencarian dan pengambilan semantik konten Apple Notes, memungkinkan asisten AI untuk mengakses, mencari, dan membuat catatan menggunakan *embeddings* pada perangkat.

Binary Reader MCP
Sebuah server Protokol Konteks Model untuk membaca dan menganalisis berkas biner, dengan dukungan awal untuk berkas aset Unreal Engine (.uasset).
Macrostrat MCP Server
Memungkinkan Claude untuk menanyakan data geologi komprehensif dari Macrostrat API, termasuk unit geologi, kolom, mineral, dan skala waktu melalui bahasa alami.
Voice Recorder MCP Server
Memungkinkan perekaman audio dari mikrofon dan mentranskripsikannya menggunakan model Whisper OpenAI. Berfungsi sebagai server MCP mandiri dan ekstensi agen Goose AI.

Blender MCP Server
Server Protokol Konteks Model yang memungkinkan pengelolaan dan eksekusi skrip Python Blender, memungkinkan pengguna untuk membuat, mengedit, dan menjalankan skrip dalam lingkungan Blender tanpa antarmuka grafis melalui antarmuka bahasa alami.
kubernetes-mcp-server
Implementasi server MCP Kubernetes yang kuat dan fleksibel dengan dukungan untuk OpenShift.

MCP Documentation Service
Implementasi Protokol Konteks Model yang memungkinkan asisten AI berinteraksi dengan berkas dokumentasi markdown, menyediakan kemampuan untuk manajemen dokumen, penanganan metadata, pencarian, dan analisis kesehatan dokumentasi.

Spotify MCP Server
Sebuah server yang menghubungkan Claude dengan Spotify, memungkinkan pengguna untuk mengontrol pemutaran, mencari konten, mendapatkan informasi tentang trek/album/artis/daftar putar, dan mengelola antrian Spotify.
mcp-installer
Server ini adalah server yang menginstal server MCP lain untuk Anda. Instal server ini, dan Anda dapat meminta Claude untuk menginstal server MCP yang dihosting di npm atau PyPi untuk Anda. Membutuhkan npx dan uv untuk diinstal untuk server node dan Python masing-masing.

Node Omnibus MCP Server
Server Protokol Konteks Model komprehensif yang menyediakan peralatan pengembangan Node.js tingkat lanjut untuk mengotomatiskan pembuatan proyek, pembuatan komponen, manajemen paket, dan dokumentasi dengan bantuan bertenaga AI.