Discover Awesome MCP Servers

playwright-mcp

LLM（大規模言語モデル）が、ビジョンモデルやスクリーンショットを必要とせずに、構造化されたアクセシビリティスナップショットを通じてウェブページとインタラクトできるようにする、モデルコンテキストプロトコルサーバー。

Magic Component Platform (MCP)

自然言語による記述から最新のUIコンポーネントを生成するAI搭載ツール。一般的なIDEと統合することで、UI開発ワークフローを効率化します。

Audiense Insights MCP Server

Model Context Protocolを介してAudiense Insightsアカウントとのインタラクションを可能にし、マーケティングインサイトやオーディエンスデータ（デモグラフィック、行動、インフルエンサーエンゲージメントなど）の抽出と分析を促進します。

VeyraX MCP

お気に入りのツール（Gmail、カレンダーなど40種類以上）をすべて接続できる、単一のMCPツール。

graphlit-mcp-server

Model Context Protocol (MCP)サーバーは、MCPクライアントとGraphlitサービス間の連携を可能にします。 SlackからGmail、ポッドキャストフィード、さらにはウェブクローリングまで、あらゆるものをGraphlitプロジェクトに取り込み、MCPクライアントから関連コンテンツを取得できます。

Kagi MCP Server

Kagi検索機能をClaude AIと統合したMCPサーバー。これにより、Claudeは最新の情報が必要な質問に答える際に、リアルタイムでウェブ検索を実行できるようになります。

E2B

MCP (likely referring to "Multi-Cloud Playground" or a similar tool) can be used to run code via E2B (likely referring to "Ephemeral Environments for Builders"). Here's a breakdown of what that likely means and how it might work, along with some assumptions since I don't have the exact context of your specific MCP: **Understanding the Components** * **MCP (Multi-Cloud Playground):** This is likely a platform or tool designed to let you experiment with and run code across different cloud environments (AWS, Azure, GCP, etc.) or potentially even local environments. It provides a unified interface for managing and executing code. The key idea is *abstraction* – you don't have to deal with the specific details of each cloud provider directly. * **E2B (Ephemeral Environments for Builders):** This is a service that provides temporary, isolated, and pre-configured environments for running code. Think of them as lightweight, on-demand virtual machines or containers that are spun up quickly, used for a specific task, and then destroyed. E2B environments are often pre-configured with the necessary tools, libraries, and dependencies for a particular type of development or testing. **How MCP might use E2B** The most likely scenario is that MCP uses E2B as its *execution engine* or one of its execution engines. Here's how the workflow might look: 1. **User Interacts with MCP:** You, the user, interact with the MCP interface. This might involve: * Writing or uploading code. * Specifying the programming language or runtime environment. * Choosing a target cloud provider (if MCP supports multiple clouds). * Configuring any necessary dependencies or environment variables. * Initiating the code execution. 2. **MCP Requests an E2B Environment:** Behind the scenes, MCP communicates with the E2B service. It requests a new ephemeral environment, specifying the required configuration (e.g., operating system, programming language version, installed packages). MCP might also pass along the code to be executed. 3. **E2B Provisions the Environment:** E2B quickly creates a new, isolated environment based on the requested configuration. This environment is typically a container or a lightweight virtual machine. 4. **MCP Executes the Code in the E2B Environment:** MCP then instructs E2B to execute the user's code within the newly provisioned environment. 5. **E2B Returns the Results:** E2B runs the code and captures the output (e.g., standard output, standard error, return code). It then sends these results back to MCP. 6. **MCP Displays the Results:** MCP presents the results to the user in a user-friendly format. 7. **E2B Destroys the Environment:** Once the code execution is complete and the results have been returned, E2B automatically destroys the ephemeral environment. This ensures that resources are not wasted and that the environment is clean and isolated for the next execution. **Benefits of using E2B with MCP** * **Isolation:** E2B environments provide strong isolation, preventing code from interfering with other processes or the host system. * **Reproducibility:** E2B environments can be configured to be consistent and reproducible, ensuring that code behaves the same way every time it is executed. * **Cleanliness:** Because E2B environments are ephemeral, they are always clean and free from any lingering dependencies or configuration changes. * **Scalability:** E2B can easily scale to handle a large number of concurrent code executions. * **Security:** The isolation provided by E2B environments enhances security by limiting the potential impact of malicious code. * **Simplified Cloud Management:** MCP abstracts away the complexities of managing cloud resources directly. E2B handles the provisioning and management of the underlying infrastructure. **Example Scenario** Let's say you're using MCP to test a Python script that requires the `requests` library. 1. You upload your Python script to MCP. 2. You specify that the script requires Python 3.9 and the `requests` library. 3. You click "Run." 4. MCP requests an E2B environment with Python 3.9 and the `requests` library installed. 5. E2B creates the environment. 6. MCP executes your Python script in the E2B environment. 7. E2B sends the output of the script back to MCP. 8. MCP displays the output to you. 9. E2B destroys the environment. **In Japanese** MCP (おそらく "Multi-Cloud Playground" のようなツール) を使用して、E2B (おそらく "Ephemeral Environments for Builders") 経由でコードを実行できます。 これはどういう意味で、どのように機能するかを説明します。 **コンポーネントの理解** * **MCP (Multi-Cloud Playground):** これは、さまざまなクラウド環境 (AWS、Azure、GCP など) またはローカル環境でコードを実験および実行できるように設計されたプラットフォームまたはツールです。 コードの管理と実行のための統一されたインターフェースを提供します。 重要な点は*抽象化*です。各クラウドプロバイダーの詳細を直接処理する必要はありません。 * **E2B (Ephemeral Environments for Builders):** これは、コードを実行するための一時的、隔離された、事前構成された環境を提供するサービスです。 特定のタスクのために迅速に起動され、使用され、その後破棄される、軽量でオンデマンドの仮想マシンまたはコンテナと考えてください。 E2B 環境は、特定のタイプの開発またはテストに必要なツール、ライブラリ、および依存関係があらかじめ構成されていることがよくあります。 **MCP が E2B をどのように使用するか** 最も可能性の高いシナリオは、MCP が E2B を*実行エンジン*またはその実行エンジンの 1 つとして使用することです。 ワークフローは次のようになります。 1. **ユーザーが MCP と対話:** ユーザーは MCP インターフェースと対話します。 これには、次のものが含まれる場合があります。 * コードの作成またはアップロード。 * プログラミング言語またはランタイム環境の指定。 * ターゲットクラウドプロバイダーの選択 (MCP が複数のクラウドをサポートしている場合)。 * 必要な依存関係または環境変数の構成。 * コードの実行の開始。 2. **MCP が E2B 環境を要求:** バックグラウンドで、MCP は E2B サービスと通信します。 必要な構成 (オペレーティングシステム、プログラミング言語のバージョン、インストールされているパッケージなど) を指定して、新しいエフェメラル環境を要求します。 MCP は、実行するコードも渡す場合があります。 3. **E2B が環境をプロビジョニング:** E2B は、要求された構成に基づいて、新しい隔離された環境を迅速に作成します。 この環境は通常、コンテナまたは軽量の仮想マシンです。 4. **MCP が E2B 環境でコードを実行:** 次に、MCP は E2B に、新しくプロビジョニングされた環境内でユーザーのコードを実行するように指示します。 5. **E2B が結果を返す:** E2B はコードを実行し、出力 (標準出力、標準エラー、リターンコードなど) をキャプチャします。 次に、これらの結果を MCP に返送します。 6. **MCP が結果を表示:** MCP は、ユーザーフレンドリーな形式で結果をユーザーに表示します。 7. **E2B が環境を破棄:** コードの実行が完了し、結果が返されたら、E2B はエフェメラル環境を自動的に破棄します。 これにより、リソースが無駄にならず、環境がクリーンで、次の実行のために隔離されていることが保証されます。 **E2B を MCP と共に使用する利点** * **隔離:** E2B 環境は強力な隔離を提供し、コードが他のプロセスまたはホストシステムに干渉するのを防ぎます。 * **再現性:** E2B 環境は、一貫性があり再現可能になるように構成でき、コードが実行されるたびに同じように動作することを保証します。 * **クリーンさ:** E2B 環境はエフェメラルであるため、常にクリーンで、残存する依存関係や構成の変更はありません。 * **スケーラビリティ:** E2B は、多数の同時コード実行を簡単に処理するようにスケーリングできます。 * **セキュリティ:** E2B 環境によって提供される隔離は、悪意のあるコードの影響を制限することにより、セキュリティを強化します。 * **簡素化されたクラウド管理:** MCP は、クラウドリソースを直接管理する複雑さを抽象化します。 E2B は、基盤となるインフラストラクチャのプロビジョニングと管理を処理します。 **シナリオ例** MCP を使用して、`requests` ライブラリを必要とする Python スクリプトをテストするとします。 1. Python スクリプトを MCP にアップロードします。 2. スクリプトには Python 3.9 と `requests` ライブラリが必要であることを指定します。 3. 「実行」をクリックします。 4. MCP は、Python 3.9 と `requests` ライブラリがインストールされた E2B 環境を要求します。 5. E2B が環境を作成します。 6. MCP は、E2B 環境で Python スクリプトを実行します。 7. E2B は、スクリプトの出力を MCP に返送します。 8. MCP は、出力を表示します。 9. E2B が環境を破棄します。 **Important Considerations** * **Specific MCP and E2B Implementations:** The exact details of how MCP and E2B interact will depend on the specific implementations of those tools. Refer to the documentation for your particular MCP and E2B services. * **Configuration:** You'll likely need to configure MCP to use E2B as its execution environment. This might involve providing API keys or other credentials. * **Pricing:** E2B typically has a pricing model based on usage (e.g., the amount of time that environments are running). Be aware of the costs associated with using E2B. If you can provide more details about the specific MCP and E2B services you are using, I can give you a more precise answer.

Neon Database

ネオン管理APIおよびデータベースとやり取りするためのMCPサーバー - neondatabase-labs/mcp-server-neon

Exa Search

Model Context Protocol（MCP）サーバーを使用すると、ClaudeのようなAIアシスタントがExa AI Search APIを使ってウェブ検索を行えるようになります。この仕組みにより、AIモデルは安全かつ管理された方法でリアルタイムのウェブ情報を取得できます。

Qdrant Server

このリポジトリは、ベクトル検索エンジンであるQdrantのMCP (Managed Control Plane) サーバーを作成する方法の例です。

Excel MCP Server

AIアシスタントがMicrosoft Excelファイルを読み書きできるようにする、Model Context Protocolサーバー。xlsx、xlsm、xltx、xltmなどの形式をサポート。

Playwright MCP Server

Model Context Protocol を利用したサーバーを提供し、Playwright で人間のようなブラウザ自動化を可能にします。ナビゲーション、要素の操作、スクロールなど、ブラウザの操作を制御できます。

MCP Package Docs Server

LLMが、Go、Python、NPMのパッケージに関する構造化されたドキュメントに効率的にアクセスし、取得することを促進し、多言語サポートとパフォーマンス最適化によってソフトウェア開発を強化します。

@kazuph/mcp-fetch

ウェブコンテンツの取得と画像処理を行うためのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーです。これにより、Claude Desktop（または任意のMCPクライアント）がウェブコンテンツを取得し、画像を適切に処理できるようになります。

Claude Code MCP

Claudeのソフトウェアエンジニアリング機能（コード生成、編集、レビュー、ファイル操作）を、標準化されたMCPインターフェースを通じて利用できるようにする、Model Context ProtocolサーバーとしてのClaude Codeの実装。

@kazuph/mcp-taskmanager

タスク管理用のモデルコンテキストプロトコルサーバーです。これにより、Claude Desktop（または任意のMCPクライアント）は、キューベースのシステムでタスクを管理および実行できます。

Apple MCP Server

MCPプロトコルを介して、メッセージ、メモ、連絡先などのApple製アプリとのインタラクションを可能にし、自然言語を使用してメッセージの送信、検索、アプリコンテンツのオープンなどを行います。

google-calendar-mcp

LLM に Google カレンダーの予定を読み書きさせ、管理できるようにする。

Gitingest-MCP

gitingest用のMCPサーバーです。Claude Desktop、Cursor、ClineなどのMCPクライアントが、リポジトリの概要、プロジェクトディレクトリ構造、ファイルの内容など、Githubリポジトリに関する情報を迅速に抽出できるようにします。

Mult Fetch MCP Server

多種モード（ブラウザ/Node）、フォーマット（HTML/JSON/Markdown/テキスト）、およびインテリジェントなプロキシ検出をサポートする、汎用性の高いMCP準拠のウェブコンテンツ取得ツール。バイリンガルインターフェース（英語/中国語）付き。 - lmcc-dev/mult-fetch-mcp-server

AIO-MCP Server

🚀 AI検索、RAG、およびAI強化された開発ワークフローのためのマルチサービス連携（GitLab/Jira/Confluence/YouTube）を備えたオールインワンMCPサーバー。 https://github.com/nguyenvanduocit/all-in-one-model-context-protocol のメンバーによる - athapong/aio-mcp

Persistent Knowledge Graph

Claude のための永続メモリの実装。ローカルの知識グラフを使用し、カスタマイズ可能なストレージ場所で、会話を跨いでユーザーに関する情報を AI が記憶できるようにします。

Hyperbrowser MCP Server

Hyperbrowserへようこそ。HyperbrowserはAIのためのインターネットです。Hyperbrowserは、AIエージェントに力を与え、簡単でスケーラブルなブラウザ自動化を可能にする次世代プラットフォームです。AI開発者向けに特別に構築されており、ローカルインフラストラクチャの頭痛の種やパフォーマンスのボトルネックを解消し、以下のことを可能にします。

React MCP

react-mcp は Claude Desktop と統合されており、ユーザーのプロンプトに基づいて React アプリの作成や変更を可能にします。

DuckDuckGo MCP Server

DuckDuckGo を通じてウェブ検索機能を提供し、コンテンツの取得と解析のための追加機能を備えた Model Context Protocol (MCP) サーバー。

contentful-mcp

あなたのContentfulスペースで、コンテンツ、コンテンツモデル、アセットを更新、作成、削除します。

Linear MCP Server

Model Context Protocol を通じて、LinearのAPIとの連携を可能にし、課題、チーム、プロジェクトをプログラムで管理できるようにします。

YouTube Transcript MCP Server

このサーバーは、指定されたYouTube動画URLのトランスクリプト（文字起こし）を取得し、Goose CLIまたはGoose Desktopとの連携を可能にして、トランスクリプトの抽出と処理を実現します。

Supabase MCP Server

Model Context Protocol (MCP)サーバーは、Supabase Management APIへのプログラム的なアクセスを提供します。このサーバーにより、AIモデルやその他のクライアントは、標準化されたインターフェースを通じてSupabaseプロジェクトや組織を管理できます。

serper-search-scrape-mcp-server

このSerper MCPサーバーは、検索とウェブページのスクレイピングをサポートしており、Serper APIによって導入された最新のパラメータ（場所など）をすべて利用できます。