Discover Awesome MCP Servers

ChainGPT MCP

Enables AI agents to access crypto-related information including latest news, prices, and market trends through ChainGPT capabilities.

Prophet MCP Server

An MCP server powered by Meta's Prophet that enables LLMs to perform time-series forecasting, trend analysis, and predictive modeling on historical data. It provides LLM-friendly statistical summaries, automated business-rule validation, and ready-to-render Chart.js visualizations.

x402 MCP Server

Provides pay-per-use tools for AI agents like web screenshots and crypto intelligence using automatic USDC micropayments on the Base network. It simplifies access to premium APIs by handling blockchain transactions automatically when a payment is required.

Accessibility MCP Server

Enables AI agents to perform comprehensive accessibility audits on websites using Playwright and axe-core against WCAG standards. Provides detailed compliance reports with violation summaries and remediation guidance across multiple browsers.

Alibaba Cloud MCP Server

A server that provides access to Alibaba Cloud resources including ECS, VPC, and CloudMonitor through API and OOS implementations, enabling resource management and monitoring via a unified interface.

Excel MCP Server

An MCP server for manipulating Excel files that features a headless engine for real-time formula calculation and data validation. It enables users to create, read, and manage workbooks, sheets, and charts without requiring Microsoft Excel installed.

CTP MCP Server

Enables AI-powered generation of production-ready CTP (ConveniencePro Tool Protocol) tools from natural language descriptions, including tool definitions, implementations, tests, and TypeScript validation.

Spec3 MCP Server

A demonstration MCP server for local development and testing with Claude Desktop on WSL. Provides basic utility tools including greeting messages, echo functionality, and server information retrieval.

Remote Calculator MCP Server

A containerized MCP server deployed on Amazon EKS that provides a simple calculator tool for adding two numbers. Demonstrates how to deploy and scale MCP servers in a Kubernetes environment with proper session management and HTTP endpoints.

Zoho Timeline MCP Server

Enables Claude Desktop to interactively capture and analyze Zoho CRM timeline screenshots, automatically extracting timeline events, workflows, and functions through OCR and vision API, with export to JSON and Markdown formats.

Things 3 MCP Server

Enables LLMs to interact with Things 3 task manager on macOS via AppleScript, allowing users to list and create todos across different lists through natural language.

MCP Logic

Enables first-order logic reasoning including theorem proving, model finding, counterexample detection, and category theory diagram verification using pure TypeScript with no external dependencies.

thegraph-mcp

An MCP server that powers AI agents with indexed blockchain data from The Graph.

MCP

Sebuah server MCP yang menggunakan Claude dan DuckDuckGo.

MCP-MCP

A Meta-MCP Server that acts as a tool discovery service, helping AI assistants find appropriate MCP servers from a database of 800+ servers when they need capabilities that aren't currently available.

Tableau MCP Server

Enables interaction with Tableau Cloud and Tableau Server through the REST API, supporting workbook management, view queries, extract refreshes, and content search operations.

JIRA

Menyediakan kemampuan untuk mencari isu Jira menggunakan JQL dan mengambil informasi isu yang detail.

Swagger/OpenAPI MCP Server

A Model Context Protocol server that enables LLMs to explore and interact with API specifications by providing tools for loading, browsing, and getting detailed information about API endpoints.

Serper MCP Server

Server Protokol Konteks Model yang memungkinkan LLM (Model Bahasa Besar) untuk melakukan pencarian Google melalui Serper API, sehingga model dapat mengambil informasi terkini dari web.

Graphiti MCP Server

Enables users to query a comprehensive knowledge graph of personality psychology containing over 16,000 nodes covering traits, frameworks, and assessments. It supports semantic search of facts and entities, relationship extraction, and the ability to add new information to the graph.

Docker Hub MCP Server

Enables LLMs to search Docker Hub repositories, discover container images, and manage Docker Hub repositories and tags through natural language queries. Supports both public content access and authenticated operations with Docker Personal Access Tokens.

Whispera

AI-powered voice transcription app for macOS using WhisperKit

TypeScript Prompt MCP Server

Tentu, saya bisa membantu dengan itu. Berikut adalah beberapa templat prompt yang telah ditentukan sebelumnya untuk asisten AI untuk menghasilkan rencana komprehensif untuk proyek TypeScript, arsitektur API, dan alur kerja GitHub: **1. Templat Prompt untuk Rencana Proyek TypeScript:** > "Buat rencana proyek TypeScript yang komprehensif untuk [deskripsi proyek]. Rencana tersebut harus mencakup: > > * **Tujuan Proyek:** Apa yang ingin dicapai oleh proyek ini? > * **Fitur:** Daftar fitur utama yang akan diimplementasikan. > * **Arsitektur:** Gambaran umum arsitektur proyek, termasuk komponen utama dan interaksi mereka. > * **Teknologi:** Daftar teknologi yang akan digunakan (misalnya, React, Node.js, Express, database). > * **Struktur Direktori:** Struktur direktori yang disarankan untuk proyek. > * **Konvensi Pengkodean:** Konvensi pengkodean yang akan diikuti (misalnya, gaya penamaan, komentar). > * **Pengujian:** Strategi pengujian yang akan digunakan (misalnya, pengujian unit, pengujian integrasi, pengujian end-to-end). > * **Deployment:** Strategi deployment yang akan digunakan. > * **Timeline:** Perkiraan timeline untuk menyelesaikan proyek. > * **Tim:** Peran dan tanggung jawab anggota tim. > * **Pertimbangan Keamanan:** Pertimbangan keamanan yang relevan untuk proyek. > * **Contoh Kode:** Berikan contoh kode untuk komponen kunci. > > Fokus pada [aspek spesifik, misalnya, skalabilitas, kinerja, keamanan]. Gunakan [gaya penulisan, misalnya, ringkas, detail, teknis]. Targetkan audiens [audiens, misalnya, pengembang senior, pengembang junior]." **Contoh Penggunaan:** > "Buat rencana proyek TypeScript yang komprehensif untuk aplikasi web e-commerce. Rencana tersebut harus mencakup tujuan proyek, fitur, arsitektur, teknologi, struktur direktori, konvensi pengkodean, pengujian, deployment, timeline, tim, pertimbangan keamanan, dan contoh kode. Fokus pada skalabilitas dan kinerja. Gunakan gaya penulisan teknis. Targetkan audiens pengembang senior." **2. Templat Prompt untuk Arsitektur API:** > "Rancang arsitektur API untuk [deskripsi API]. Arsitektur tersebut harus mencakup: > > * **Tujuan API:** Apa yang ingin dicapai oleh API ini? > * **Titik Akhir (Endpoints):** Daftar titik akhir API yang diperlukan, termasuk metode HTTP (GET, POST, PUT, DELETE) dan parameter yang diharapkan. > * **Format Data:** Format data yang akan digunakan (misalnya, JSON, XML). > * **Autentikasi dan Otorisasi:** Mekanisme autentikasi dan otorisasi yang akan digunakan (misalnya, OAuth 2.0, JWT). > * **Penanganan Kesalahan:** Strategi penanganan kesalahan yang akan digunakan. > * **Pencatatan Log (Logging):** Strategi pencatatan log yang akan digunakan. > * **Penskalaan (Scaling):** Pertimbangan penskalaan untuk API. > * **Keamanan:** Pertimbangan keamanan yang relevan untuk API. > * **Dokumentasi:** Bagaimana API akan didokumentasikan (misalnya, Swagger/OpenAPI). > * **Contoh Permintaan dan Respons:** Berikan contoh permintaan dan respons untuk titik akhir kunci. > > Optimalkan untuk [aspek spesifik, misalnya, kinerja, keamanan, kemudahan penggunaan]. Gunakan [gaya penulisan, misalnya, ringkas, detail, teknis]. Targetkan audiens [audiens, misalnya, pengembang frontend, pengembang backend]." **Contoh Penggunaan:** > "Rancang arsitektur API untuk layanan otentikasi pengguna. Arsitektur tersebut harus mencakup tujuan API, titik akhir, format data, autentikasi dan otorisasi, penanganan kesalahan, pencatatan log, penskalaan, keamanan, dokumentasi, dan contoh permintaan dan respons. Optimalkan untuk keamanan dan kinerja. Gunakan gaya penulisan teknis. Targetkan audiens pengembang backend." **3. Templat Prompt untuk Alur Kerja GitHub:** > "Buat alur kerja GitHub untuk [deskripsi proyek/repositori]. Alur kerja tersebut harus mencakup: > > * **Pemicu (Triggers):** Apa yang akan memicu alur kerja (misalnya, push ke cabang, pull request, jadwal). > * **Langkah-langkah (Steps):** Daftar langkah-langkah yang akan dijalankan dalam alur kerja (misalnya, linting, pengujian, build, deployment). > * **Dependensi:** Dependensi yang diperlukan untuk alur kerja (misalnya, Node.js, Docker). > * **Lingkungan:** Lingkungan tempat alur kerja akan dijalankan (misalnya, Ubuntu, macOS, Windows). > * **Notifikasi:** Bagaimana notifikasi akan dikirimkan (misalnya, Slack, email). > * **Penanganan Kesalahan:** Bagaimana kesalahan akan ditangani dalam alur kerja. > * **Keamanan:** Pertimbangan keamanan yang relevan untuk alur kerja. > * **Contoh Konfigurasi YAML:** Berikan contoh konfigurasi YAML untuk alur kerja. > > Fokus pada [aspek spesifik, misalnya, otomatisasi, kecepatan, keamanan]. Gunakan [gaya penulisan, misalnya, ringkas, detail, teknis]. Targetkan audiens [audiens, misalnya, pengembang DevOps, pengembang backend]." **Contoh Penggunaan:** > "Buat alur kerja GitHub untuk repositori TypeScript yang melakukan linting, pengujian, dan build aplikasi. Alur kerja tersebut harus mencakup pemicu, langkah-langkah, dependensi, lingkungan, notifikasi, penanganan kesalahan, keamanan, dan contoh konfigurasi YAML. Fokus pada otomatisasi dan kecepatan. Gunakan gaya penulisan teknis. Targetkan audiens pengembang DevOps." **Tips Tambahan:** * **Berikan Konteks:** Semakin banyak konteks yang Anda berikan, semakin baik hasilnya. * **Gunakan Kata Kunci:** Gunakan kata kunci yang relevan untuk membantu AI memahami apa yang Anda cari. * **Iterasi:** Jangan ragu untuk mengulangi prompt Anda berdasarkan hasil yang Anda dapatkan. * **Eksperimen:** Cobalah berbagai variasi prompt untuk melihat apa yang paling berhasil. Semoga templat ini membantu! Beri tahu saya jika Anda memiliki pertanyaan lain.

MCP Math Tools

Provides basic mathematical operations like addition, subtraction, multiplication, and division via the Model Context Protocol using stdio transport. This project serves as a complete reference implementation for a functional MCP server and client setup.

Google Maps MCP Server Enhanced

Provides 14 comprehensive tools for geocoding, navigation, and visual mapping using Google Maps APIs. It also offers detailed environmental data including weather forecasts, air quality indices, and solar irradiance for location-based analysis and trip planning.

MCP Media Player

Connects Home Assistant media players to Cursor, allowing automated control of playback (play/pause) based on agent activity for dopamine-driven development breaks.

Canvas Assignment Assistant

Enables interaction with Canvas LMS courses and assignments directly from your LLM, allowing you to retrieve, search, and summarize course information, check due dates, and access assignment details without leaving your AI assistant.