Discover Awesome MCP Servers

SEO Research MCP

Enables AI coding assistants to perform SEO research tasks including backlink analysis, keyword research, traffic estimation, and keyword difficulty analysis using Ahrefs data directly within IDEs.

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.

Loki MCP Server

Enables AI models to query and analyze Kubernetes cluster logs through Grafana Loki, supporting semantic operations like error aggregation and pod restart detection. It provides tools for regex-based log searching and namespace discovery to facilitate natural language troubleshooting.

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.

🔌 Zyla API Hub MCP Server

Zyla API Hub MCP Server

OracleDB MCP Server

Cermin dari

phantom-mcp-server

Give your AI agent a crypto wallet. Sign messages, send transactions, transfer tokens, and swap across Solana and EVM chains using Phantom's non-custodial wallet.

Bear MCP Server

An MCP server that integrates Bear Note Taking App with Claude Desktop, allowing Claude to read, create, search notes and manage tags directly from Bear.

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.

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.

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.

Spix

Give AI agents a real phone number and voice. Make calls, send email, manage contacts — 26 tools, 12 resources.

Feishu/Lark OpenAPI MCP

A toolkit that enables AI assistants to directly call Feishu/Lark API interfaces for automation scenarios like document processing, conversation management, and calendar scheduling.

How-To-Cook

An AI recipe recommendation server based on the MCP protocol, providing functions such as recipe query, classification filtering, intelligent dietary planning, and daily menu recommendation.

Google Cloud DNS API MCP Server

Auto-generated MCP server that enables interaction with Google's Cloud DNS API for managing DNS zones and records through natural language.

onx-mcp-server

Menjelajahi protokol konteks model dengan membangun server MCP.

CrowdStrike Falcon MCP Server

An MCP server that enables interaction with the CrowdStrike Falcon API for managing hosts, detections, IOCs, and security policies. It supports both STDIO and HTTP/REST transport modes for seamless integration with AI clients like Claude and Cursor.

mcp_stdio2sse

Versi SSE dari server Stdio MCP

Firebase Management MCP Server

An MCP Server providing access to Google's Firebase API, allowing natural language interaction with Firebase services and resources.

Zendesk MCP Server

Enables AI agents to interact with Zendesk ticket data for customer support analysis and insights. It supports searching tickets by tags or keywords, retrieving ticket details, and analyzing agent performance and service trends.

mcp-server

Demo MCP

Fabric MCP

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