Discover Awesome MCP Servers
Extend your agent with 27,600 capabilities via MCP servers.
- All27,600
- 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
vibe-prompt-mcp
Fix your vibe coding prompts before they reach the AI. Scores and rewrites across 4 dimensions — no API key, no server, just npx. Now with codebase-aware context injection for design, database, API, auth, testing, and state management.
pyNastran MCP Server
An MCP server that enables AI agents to interact with Nastran FEA models by reading, writing, and analyzing BDF and OP2 files. It provides tools for mesh quality assessment, geometric analysis, and automated report generation for structural engineering workflows.
DeepChat 好用的图像 MCP Server 集合
Sebuah server MCP gambar untuk DeepChat.
Mvp MCP Server_MD Notes
RAG-MCP
A Python server that enables retrieval-augmented generation through semantic, question/answer, and style search modalities using PostgreSQL and pgvector for embedding storage and retrieval.
Nonpayment Health MCP Server
Enables querying and analyzing non-reimbursable medical treatment costs in South Korea using the Health Insurance Review & Assessment Service API. Supports searching treatment codes, comparing hospital prices, regional statistics analysis, and finding cost-effective healthcare options.
Nano Banana
Generate, edit, and restore images using natural language prompts through the Gemini 2.5 Flash image model. Supports creating app icons, seamless patterns, visual stories, and technical diagrams with smart file management.
OOSA MCP Server
SSH MCP Server
Enables SSH connectivity and remote command execution on servers, allowing users to test connections and run commands remotely with support for both local networks and public servers.
Saros MCP Server
Enables AI agents to interact with Saros DeFi through natural language, providing tools for liquidity pool management, portfolio analytics, farming positions, and swap quotes on Solana.
mcp-client-helper
Pembantu klien MCP (mengelola, menjalankan server MCP)
FiftyOne MCP Server
Enables AI assistants to explore computer vision datasets, execute operators, and build workflows through natural language using FiftyOne's operator framework with 80+ built-in operators and plugin management capabilities.
HK Prompt MCP Server
An MCP server that provides custom prompts for guiding bot interactions, specifically to avoid using brackets in descriptions.
LinkedIn Sales Navigator No Cookies Required MCP Server
Provides access to the LinkedIn Sales Navigator API without requiring browser cookies for authentication. It enables AI assistants to interact with sales data and various utility endpoints including TV Maze and deck of cards.
Swarmrails MCP
Enables interaction with various Bittensor subnets and SharpSignal prediction market intelligence directly from AI assistants like Claude. It supports diverse capabilities including text generation, image/video creation, forecasting, and 3D asset generation using a pay-as-you-go model via USDC on the Base blockchain.
Fabric MCP
A Python-based MCP server that enables interaction with Microsoft Fabric APIs for managing workspaces, lakehouses, warehouses, and tables through natural language.
m365-mcp-server
A production-ready MCP server that provides secure, delegated access to Microsoft 365 services including Email, SharePoint, OneDrive, and Calendar. It enables AI models to search messages, browse files, manage calendar events, and parse document contents using OAuth 2.1 authentication.
Daiso MCP Server
Connects AI models to real-time search and inventory data for major South Korean retail chains, convenience stores, and cinemas. It enables users to check product availability at stores like Daiso and Olive Young, or view movie schedules at CGV and Megabox.
Delia
Routes AI tasks to appropriate local LLM models (quick, coder, MoE, thinking) with automatic model selection, multi-backend support (Ollama, llama.cpp, Gemini), and parallel processing capabilities.
Jokes MCP Server
Delivers Chuck Norris jokes and Dad jokes on demand through Microsoft Copilot Studio and GitHub Copilot. Demonstrates how to deploy and integrate MCP servers with Microsoft's AI platforms.
mcp-swagger
Aktifkan server MCP untuk menggunakan deskripsi Swagger dalam memanggil API.
Google Workspace MCP
Enables AI assistants to securely manage Google Workspace services (Gmail, Calendar, Drive, Sheets, Contacts) with persistent multi-account OAuth. Uses OS keychain for credential storage with health monitoring and granular business rules for enterprise security.
Form.io MCP Server
Enables AI assistants to interact with Form.io's API to create, read, update, and manage forms using natural language. Includes safety guardrails to protect existing forms and supports real-time form previews.
AskDocs MCP Server
Enables semantic search and retrieval of information from technical documentation PDFs using RAG-powered natural language queries with Ollama embeddings and LLMs.
File MCP Server
A Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to perform comprehensive file operations including finding, reading, writing, editing, searching, moving, and copying files with security validations.
predictfun-mcp
MCP (Model Context Protocol) server that gives AI agents structured access to Predict.fun — a prediction market protocol on BNB Chain with $1.5B+ volume and yield-bearing mechanics via Venus Protocol. Indexes data from three subgraphs: orderbook activity, position lifecycle, and yield mechanics.
Medicine Carousel MCP Server
Displays FDA-approved Lilly Direct pharmaceuticals in an interactive carousel interface and provides authenticated user profile access through OAuth 2.1 integration with AWS API Gateway.
MCP Server Implementation Guide
Baik, berikut adalah panduan dan implementasi untuk membuat server MCP (Model Control Protocol) Anda sendiri untuk integrasi Cursor: **Panduan dan Implementasi untuk Membuat Server MCP (Model Control Protocol) Anda Sendiri untuk Integrasi Cursor** **Pendahuluan** Model Control Protocol (MCP) adalah protokol yang digunakan oleh Cursor untuk berkomunikasi dengan model bahasa eksternal. Dengan membuat server MCP Anda sendiri, Anda dapat mengintegrasikan model bahasa kustom Anda ke dalam Cursor dan memanfaatkan fitur-fitur seperti penyelesaian kode, pembuatan kode, dan obrolan. **Prasyarat** * **Pengetahuan Pemrograman:** Anda perlu memiliki pemahaman dasar tentang pemrograman, idealnya dengan Python, karena contoh implementasi akan menggunakan Python. * **Model Bahasa:** Anda harus memiliki model bahasa yang ingin Anda integrasikan. Ini bisa berupa model yang Anda latih sendiri atau model yang tersedia secara komersial. * **Python (Disarankan):** Python adalah bahasa yang populer untuk pengembangan server MCP karena kemudahan penggunaannya dan ketersediaan pustaka yang relevan. * **Pustaka:** Anda mungkin memerlukan pustaka seperti `Flask` atau `FastAPI` untuk membuat server web, dan pustaka untuk berinteraksi dengan model bahasa Anda (misalnya, `transformers` untuk model berbasis Transformer). **Langkah-langkah Implementasi** 1. **Definisikan Endpoint MCP:** * MCP menggunakan serangkaian endpoint HTTP untuk berkomunikasi. Endpoint yang paling penting adalah: * `/`: Endpoint dasar untuk pemeriksaan kesehatan. Server harus merespons dengan kode status 200 OK. * `/completion`: Endpoint untuk meminta penyelesaian kode. * `/chat`: Endpoint untuk meminta respons obrolan. * `/health`: Endpoint untuk pemeriksaan kesehatan yang lebih rinci. 2. **Buat Server Web:** * Gunakan kerangka kerja web seperti Flask atau FastAPI untuk membuat server web yang akan menangani permintaan MCP. * Contoh menggunakan Flask: ```python from flask import Flask, request, jsonify import json app = Flask(__name__) @app.route('/', methods=['GET']) def health_check(): return "OK", 200 @app.route('/health', methods=['GET']) def detailed_health_check(): # Tambahkan logika untuk memeriksa kesehatan model Anda di sini return jsonify({"status": "OK", "model_status": "running"}), 200 @app.route('/completion', methods=['POST']) def completion(): data = request.get_json() prompt = data.get('prompt') # Panggil model bahasa Anda untuk menghasilkan penyelesaian completion_result = generate_completion(prompt) return jsonify({"completion": completion_result}), 200 @app.route('/chat', methods=['POST']) def chat(): data = request.get_json() message = data.get('message') # Panggil model bahasa Anda untuk menghasilkan respons obrolan chat_response = generate_chat_response(message) return jsonify({"response": chat_response}), 200 def generate_completion(prompt): # Implementasikan logika untuk memanggil model bahasa Anda # dan menghasilkan penyelesaian berdasarkan prompt # Contoh (gunakan pustaka transformers): # from transformers import pipeline # generator = pipeline('text-generation', model='your_model') # completion = generator(prompt, max_length=50)[0]['generated_text'] # return completion return "Penyelesaian placeholder" def generate_chat_response(message): # Implementasikan logika untuk memanggil model bahasa Anda # dan menghasilkan respons obrolan berdasarkan pesan return "Respons obrolan placeholder" if __name__ == '__main__': app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000) ``` 3. **Implementasikan Logika Model Bahasa:** * Di dalam fungsi `generate_completion` dan `generate_chat_response`, Anda perlu mengintegrasikan model bahasa Anda. * Ini mungkin melibatkan pemuatan model, pra-pemrosesan input, meneruskan input ke model, dan memproses output. * Gunakan pustaka yang sesuai untuk model bahasa Anda. 4. **Tangani Permintaan dan Respons MCP:** * Pastikan server Anda dapat menerima permintaan POST dengan data JSON dan mengembalikan respons JSON yang sesuai. * Format permintaan dan respons harus sesuai dengan spesifikasi MCP. Lihat dokumentasi Cursor untuk detailnya. 5. **Konfigurasi Cursor:** * Di Cursor, Anda perlu mengonfigurasi untuk menggunakan server MCP Anda. * Ini biasanya melibatkan pengaturan URL server MCP di pengaturan Cursor. 6. **Uji Server MCP Anda:** * Setelah server MCP Anda berjalan, Anda dapat mengujinya dengan mengirimkan permintaan HTTP langsung ke endpoint atau dengan menggunakan Cursor. * Periksa log server untuk kesalahan atau masalah. **Detail Tambahan dan Pertimbangan** * **Keamanan:** Jika server MCP Anda akan diakses melalui jaringan, pastikan untuk menerapkan langkah-langkah keamanan yang sesuai, seperti autentikasi dan otorisasi. * **Skalabilitas:** Jika Anda mengharapkan volume permintaan yang tinggi, pertimbangkan untuk menggunakan arsitektur yang dapat diskalakan, seperti menggunakan load balancer dan beberapa instans server MCP. * **Penanganan Kesalahan:** Implementasikan penanganan kesalahan yang kuat untuk menangani kesalahan yang mungkin terjadi selama pemrosesan permintaan. * **Logging:** Gunakan logging untuk mencatat permintaan, respons, dan kesalahan untuk tujuan debugging dan pemantauan. * **Dokumentasi:** Dokumentasikan API MCP Anda dengan jelas untuk memudahkan pengguna lain untuk mengintegrasikan model bahasa mereka. * **Format Data:** Perhatikan format data yang diharapkan oleh Cursor dan format data yang dihasilkan oleh model Anda. Anda mungkin perlu melakukan konversi data. * **Latensi:** Usahakan untuk meminimalkan latensi respons dari server MCP Anda. Cursor akan memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik jika respons cepat. Pertimbangkan untuk menggunakan teknik caching atau optimasi model. **Contoh Permintaan dan Respons MCP** * **Permintaan `/completion`:** ```json { "prompt": "def hello_world():\n " } ``` * **Respons `/completion`:** ```json { "completion": "print(\"Hello, world!\")" } ``` * **Permintaan `/chat`:** ```json { "message": "Write a function to calculate the factorial of a number." } ``` * **Respons `/chat`:** ```json { "response": "```python\ndef factorial(n):\n if n == 0:\n return 1\n else:\n return n * factorial(n-1)\n```" } ``` **Kesimpulan** Membuat server MCP Anda sendiri memungkinkan Anda untuk mengintegrasikan model bahasa kustom Anda ke dalam Cursor dan memanfaatkan fitur-fitur canggihnya. Dengan mengikuti panduan ini dan mengimplementasikan langkah-langkah yang diperlukan, Anda dapat membuat server MCP yang berfungsi dan mengintegrasikannya dengan Cursor. Ingatlah untuk mempertimbangkan keamanan, skalabilitas, dan penanganan kesalahan saat mengembangkan server Anda. Selalu rujuk ke dokumentasi Cursor untuk spesifikasi MCP terbaru.
chatExcel
A Model Context Protocol server for intelligent Excel processing and data analysis, offering tools for reading, validating, executing code, and generating interactive visualizations with Excel files.
Rust Minidump MCP
Analyzes application crash dumps and extracts debug symbols, transforming Windows minidump files into readable stack traces and providing AI-powered crash analysis to help identify root causes and fix critical issues.