Discover Awesome MCP Servers

Plex MCP Account Finder

Connects to multiple Plex accounts to perform fuzzy searches for users across servers by email, username, or display name, and generates authentication tokens for new account access.

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.

macOS Ecosystem MCP Server

Provides secure access to macOS Reminders, Calendar, and Notes using semantic tools and validated AppleScript templates. It enables users to manage schedules, tasks, and notes through natural language while ensuring multi-layer security validation.

Python MCP Sandbox

An interactive Python code execution environment that allows users and LLMs to safely execute Python code and install packages in isolated Docker containers.

Kokkai Minutes MCP Agent

Provides a structured interface to the Japanese National Diet Library's parliamentary proceedings API, allowing AI models to search and retrieve Diet meeting records and speeches.

Prometheus MCP Server

A Model Context Protocol server that enables AI assistants to query Prometheus metrics, discover available data, and analyze system performance through natural language interactions.

OracleDB MCP Server

Cermin dari

Android Tester MCP

An MCP server for automating virtual or physical Android devices using the Gbox SDK. It enables users to manage app installations, capture screenshots, and perform complex UI actions through natural language instructions.

Weather MCP

A Model Context Protocol server that enables natural language weather queries for global cities, integrating with OpenWeather API to provide real-time weather information in an easy-to-read format.

Element MCP Server

Connects Claude with Matrix/Element to read and search messages across rooms. Enables listing rooms, viewing room information, retrieving message history, and searching conversation content from your Matrix account.

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.

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.

Fabric MCP

A Python-based MCP server that enables interaction with Microsoft Fabric APIs for managing workspaces, lakehouses, warehouses, and tables through natural language.

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.

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.

Codex MCP Telegram

Enables remote execution of Codex CLI commands and provides an MCP tool for AI agents to escalate questions to humans via Telegram, allowing for human-in-the-loop workflows when away from the machine.

qyweixin_bot_mcp_server

企业微信群通知机器人

Liana-MCP

Enables natural language interface for single-cell RNA-Seq analysis using Liana. Supports reading/writing scRNA-Seq data, cell-cell communication analysis, and visualization through circle plots and dotplots.

Deobfuscate MCP Server

An LLM-optimized server for reverse-engineering and navigating minified JavaScript bundles by splitting them into searchable, individual modules. It enables LLMs to analyze code architecture, extract specific symbols, and perform semantic searches while efficiently managing context window usage.

Markdown to Card - MCP工具

A powerful MCP tool that converts Markdown documents into beautiful knowledge card images with 20+ card styles, suitable for sharing on blogs and social media.

MCP Container Weather Server

A Docker-based MCP server that provides current weather information for cities worldwide. Enables AI assistants like Claude to fetch temperature, weather conditions, and humidity data through a standardized interface.

My Awesome MCP

A basic MCP server built with FastMCP framework that provides example tools including message echoing and server information retrieval. Supports both stdio and HTTP transports with Docker deployment capabilities.

Text-to-Speech MCP Server

Berikut adalah server MCP (Model Context Protocol) sederhana yang menyediakan kemampuan konversi teks ke ucapan, ditulis dalam TypeScript:

npm-dev-mcp

MCP server that manages npm run dev processes, automatically detecting projects, running them in the background, monitoring logs, and managing ports.

Kintone Book Management MCP Tool

A Model Context Protocol (MCP) server that provides a tool for retrieving and managing book information from a Kintone database application.