Discover Awesome MCP Servers

Oracle Service Cloud MCP Server by CData

This project builds a read-only MCP server. For full read, write, update, delete, and action capabilities and a simplified setup, check out our free CData MCP Server for Oracle Service Cloud (beta): https://www.cdata.com/download/download.aspx?sku=KOZK-V&type=beta

ZenTao MCP Server

Enables interaction with ZenTao project management system through RESTful APIs. Supports listing products, managing bugs, viewing statistics, and filtering personal bug assignments through natural language.

Home Assistant MCP Server

A comprehensive Model Context Protocol server providing 60 tools across 9 categories to interact with and manage Home Assistant smart home systems via the REST API.

Weather MCP Tool

An India-focused MCP server that provides real-time weather conditions, forecasts, air quality data, and location search capabilities using the OpenWeatherMap API.

MCP Database Server

Enables AI assistants to interact with PostgreSQL databases through query execution and schema inspection, supporting multiple schemas for customer data, document management, loan systems, and asset leasing.

Base Mini App Builder MCP Server

Enables developers to build Base mini apps from start to finish with 10 specialized tools for generating manifests, starter code, deployment guides, design guidelines, and debugging assistance. Integrates official Base documentation to streamline the complete development workflow for Base ecosystem mini applications.

mcp-timeplus

Integration with Timeplus, a database for streaming data, such as Apache Kafka/Pulsar

AskOnSlackMCP

A Human-in-the-Loop MCP server that enables AI assistants to request information or clarification from humans via Slack. It uses real-time, thread-based conversations with socket mode integration to bridge the gap between AI systems and human experts.

ClickUp MCP Server

Provides comprehensive tools for AI systems to manage ClickUp tasks, lists, folders, and workspaces through the Model Context Protocol. It enables automated task creation, status updates, subtask management, and custom field manipulation using natural language interfaces.

Document Conversion Assistant

Enables conversion between multiple document formats including Markdown, HTML, TXT, PDF, and DOCX with automatic format detection. Supports high-fidelity document transformation while preserving content integrity.

BoldSign MCP Server

Enables interaction with the BoldSign e-signature platform through its API. Supports managing documents, templates, contacts, users, and teams for electronic signature workflows.

Angular Toolkit MCP

A Model Context Protocol server that provides Angular project analysis and refactoring capabilities, enabling LLMs to analyze component usage patterns, dependency structures, and perform safe refactoring with breaking change detection.

Lindorm MCP Server

An example server that enables interaction with Alibaba Cloud's Lindorm multi-model NoSQL database, allowing applications to perform vector searches, full-text searches, and SQL operations through a unified interface.

聚义厅MCP

An AI personality collaboration tool based on Model Context Protocol (MCP) that enables users to summon and collaborate with multiple AI personas for intelligent analysis and problem-solving.

Society Abstract MCP

Provides comprehensive wallet, token, and smart contract utilities for the Abstract Testnet and Mainnet, including balance checks, transfers, and ERC-20 deployments. It enables users to manage Abstract Global Wallets and generate EOA accounts through natural language commands.

LayerZero OFT MCP Server

A TypeScript/Node.js server that enables creating, deploying, and bridging Omnichain Fungible Tokens (OFTs) across multiple blockchains using LayerZero protocols.

Untappd MCP Server using Azure Functions

Okay, here's an example of an MCP (presumably meaning Minimal, Complete, and Verifiable) Azure Function written in F# that demonstrates a simple HTTP trigger: ```fsharp namespace MyFunctionApp open Microsoft.Azure.WebJobs open Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.Http open Microsoft.AspNetCore.Http open Microsoft.Extensions.Logging open System.Threading.Tasks module HttpExample = [<FunctionName("HttpExample")>] let Run ( [<HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", "post", Route = null)>] req: HttpRequest, log: ILogger) = task { log.LogInformation "C# HTTP trigger function processed a request." let name = match req.Query.["name"].ToString() with | null -> let reqBody = new System.IO.StreamReader(req.Body).ReadToEnd() match Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject<{| name: string |}>(reqBody) with | null -> "Azure" | data -> data.name | name -> name let responseMessage = sprintf "Hello, %s. This HTTP triggered function executed successfully." name return HttpResponseMessageResult(System.Net.HttpStatusCode.OK, Content = responseMessage) } ``` **Explanation:** * **`namespace MyFunctionApp`**: Defines the namespace for your function. Important for organization. * **`open ...`**: Imports necessary namespaces. These are crucial for working with Azure Functions, HTTP requests, logging, and JSON serialization. * **`module HttpExample`**: Defines a module to contain the function. This is good F# practice. * **`[<FunctionName("HttpExample")>]`**: This attribute is *essential*. It tells Azure Functions the name of your function. This is how Azure identifies and executes your code. Change `"HttpExample"` to whatever you want to call your function. * **`let Run (...) = task { ... }`**: This defines the main function that will be executed when the HTTP trigger is activated. The `task { ... }` block indicates that this is an asynchronous operation. * **`[<HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", "post", Route = null)>] req: HttpRequest`**: This attribute is *critical*. It defines the HTTP trigger. * `AuthorizationLevel.Anonymous`: Means anyone can call the function without authentication. Other options are `Function`, `Admin`, and `System`. * `"get", "post"`: Specifies that the function will respond to both GET and POST requests. * `Route = null`: Means the function will be triggered by the base URL of the function app. You can specify a route (e.g., `Route = "api/myroute"`) to make the function accessible at a specific URL. * `req: HttpRequest`: This is the HTTP request object, which contains information about the incoming request (query parameters, headers, body, etc.). * **`log: ILogger`**: This is the logger object, which you can use to write log messages to Azure's logging system. Very important for debugging and monitoring. * **`log.LogInformation "C# HTTP trigger function processed a request."`**: Logs a message to the Azure Functions log. * **`let name = ...`**: This part extracts the `name` parameter from the request. It first tries to get it from the query string (`req.Query.["name"]`). If it's not in the query string, it tries to read the request body as JSON and deserialize it into a record with a `name` field. If neither is found, it defaults to "Azure". * **`let responseMessage = sprintf "Hello, %s. This HTTP triggered function executed successfully." name`**: Creates the response message, using the extracted `name`. * **`return HttpResponseMessageResult(System.Net.HttpStatusCode.OK, Content = responseMessage)`**: Creates the HTTP response. * `System.Net.HttpStatusCode.OK`: Sets the HTTP status code to 200 (OK). * `Content = responseMessage`: Sets the response body to the message we created. **How to Use:** 1. **Create an Azure Functions project:** In Visual Studio or VS Code with the Azure Functions extension, create a new Azure Functions project and choose the F# language. Select the "HTTP trigger" template. 2. **Replace the generated code:** Replace the code in the generated `HttpExample.fs` file with the code above. 3. **Install Newtonsoft.Json:** Add the `Newtonsoft.Json` NuGet package to your project. This is needed for deserializing the request body. You can do this via the NuGet Package Manager in Visual Studio or using the .NET CLI: `dotnet add package Newtonsoft.Json` 4. **Publish to Azure:** Publish your function app to Azure. 5. **Test:** Once deployed, you can test the function by sending HTTP requests to its URL. You can pass the `name` parameter in the query string (e.g., `https://your-function-app.azurewebsites.net/api/HttpExample?name=John`) or in the request body as JSON (e.g., `{"name": "Jane"}`). **Important Considerations:** * **Error Handling:** This example is very basic. In a real-world application, you would need to add error handling (e.g., `try...with` blocks) to handle potential exceptions, such as invalid JSON in the request body. * **Dependencies:** Make sure you have the necessary NuGet packages installed. The Azure Functions SDK and `Newtonsoft.Json` are essential. * **Configuration:** You can configure your function app using the `local.settings.json` file (for local development) and application settings in the Azure portal (for deployed functions). * **Logging:** Use the `log` object extensively to log important information about your function's execution. This will help you debug and monitor your function. * **Asynchronous Operations:** Azure Functions are designed to be asynchronous. Use `task { ... }` blocks and `async...await` (if needed) to perform asynchronous operations. * **Authorization:** Consider the appropriate authorization level for your function. `Anonymous` is suitable for public APIs, but you may need to use `Function`, `Admin`, or custom authentication for more secure functions. * **Function Bindings:** Azure Functions support a wide range of bindings (e.g., to queues, databases, storage accounts). Explore these bindings to simplify your code and integrate with other Azure services. This example provides a solid foundation for building more complex Azure Functions in F#. Remember to adapt it to your specific needs and add appropriate error handling, logging, and security measures. **Japanese Translation of the Explanation:** 以下に、F# で記述された MCP (おそらく最小限、完全、検証可能を意味する) Azure Function の例を示します。これは、単純な HTTP トリガーを示しています。 ```fsharp namespace MyFunctionApp open Microsoft.Azure.WebJobs open Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.Http open Microsoft.AspNetCore.Http open Microsoft.Extensions.Logging open System.Threading.Tasks module HttpExample = [<FunctionName("HttpExample")>] let Run ( [<HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", "post", Route = null)>] req: HttpRequest, log: ILogger) = task { log.LogInformation "C# HTTP トリガー関数がリクエストを処理しました。" let name = match req.Query.["name"].ToString() with | null -> let reqBody = new System.IO.StreamReader(req.Body).ReadToEnd() match Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject<{| name: string |}>(reqBody) with | null -> "Azure" | data -> data.name | name -> name let responseMessage = sprintf "こんにちは、%s。この HTTP トリガー関数は正常に実行されました。" name return HttpResponseMessageResult(System.Net.HttpStatusCode.OK, Content = responseMessage) } ``` **説明:** * **`namespace MyFunctionApp`**: 関数の名前空間を定義します。 整理するために重要です。 * **`open ...`**: 必要な名前空間をインポートします。 これらは、Azure Functions、HTTP リクエスト、ロギング、および JSON シリアル化を操作するために非常に重要です。 * **`module HttpExample`**: 関数を含むモジュールを定義します。 これは良い F# のプラクティスです。 * **`[<FunctionName("HttpExample")>]`**: この属性は *必須* です。 これは、Azure Functions に関数の名前を伝えます。 これは、Azure がコードを識別して実行する方法です。 `"HttpExample"` を、関数に付けたい名前に変更します。 * **`let Run (...) = task { ... }`**: これは、HTTP トリガーがアクティブ化されたときに実行されるメイン関数を定義します。 `task { ... }` ブロックは、これが非同期操作であることを示します。 * **`[<HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", "post", Route = null)>] req: HttpRequest`**: この属性は *非常に重要* です。 HTTP トリガーを定義します。 * `AuthorizationLevel.Anonymous`: 認証なしで誰でも関数を呼び出すことができることを意味します。 他のオプションは、`Function`、`Admin`、および `System` です。 * `"get", "post"`: 関数が GET リクエストと POST リクエストの両方に応答することを指定します。 * `Route = null`: 関数アプリのベース URL によって関数がトリガーされることを意味します。 ルートを指定して (例: `Route = "api/myroute"` )、特定の URL で関数にアクセスできるようにすることができます。 * `req: HttpRequest`: これは HTTP リクエストオブジェクトであり、受信リクエストに関する情報 (クエリパラメータ、ヘッダー、ボディなど) が含まれています。 * **`log: ILogger`**: これはロガーオブジェクトであり、Azure のロギングシステムにログメッセージを書き込むために使用できます。 デバッグと監視に非常に重要です。 * **`log.LogInformation "C# HTTP トリガー関数がリクエストを処理しました。"`**: Azure Functions ログにメッセージを記録します。 * **`let name = ...`**: この部分は、リクエストから `name` パラメータを抽出します。 まず、クエリ文字列から取得しようとします ( `req.Query.["name"]` )。 クエリ文字列にない場合は、リクエストボディを JSON として読み取り、`name` フィールドを持つレコードにデシリアライズしようとします。 どちらも見つからない場合は、デフォルトで "Azure" になります。 * **`let responseMessage = sprintf "こんにちは、%s。この HTTP トリガー関数は正常に実行されました。"`**: 抽出された `name` を使用して、応答メッセージを作成します。 * **`return HttpResponseMessageResult(System.Net.HttpStatusCode.OK, Content = responseMessage)`**: HTTP 応答を作成します。 * `System.Net.HttpStatusCode.OK`: HTTP ステータスコードを 200 (OK) に設定します。 * `Content = responseMessage`: 応答ボディを作成したメッセージに設定します。 **使い方:** 1. **Azure Functions プロジェクトを作成します:** Visual Studio または VS Code で Azure Functions 拡張機能を使用して、新しい Azure Functions プロジェクトを作成し、F# 言語を選択します。 「HTTP トリガー」テンプレートを選択します。 2. **生成されたコードを置き換えます:** 生成された `HttpExample.fs` ファイルのコードを上記のコードに置き換えます。 3. **Newtonsoft.Json をインストールします:** `Newtonsoft.Json` NuGet パッケージをプロジェクトに追加します。 これは、リクエストボディをデシリアライズするために必要です。 これは、Visual Studio の NuGet パッケージマネージャーを使用するか、.NET CLI を使用して行うことができます: `dotnet add package Newtonsoft.Json` 4. **Azure に公開します:** 関数アプリを Azure に公開します。 5. **テスト:** デプロイしたら、URL に HTTP リクエストを送信して関数をテストできます。 クエリ文字列で `name` パラメータを渡すことができます (例: `https://your-function-app.azurewebsites.net/api/HttpExample?name=John` ) または、リクエストボディで JSON として渡すことができます (例: `{"name": "Jane"}` )。 **重要な考慮事項:** * **エラー処理:** この例は非常に基本的なものです。 実際のアプリケーションでは、リクエストボディの無効な JSON など、潜在的な例外を処理するために、エラー処理 (例: `try...with` ブロック) を追加する必要があります。 * **依存関係:** 必要な NuGet パッケージがインストールされていることを確認してください。 Azure Functions SDK と `Newtonsoft.Json` は必須です。 * **構成:** `local.settings.json` ファイル (ローカル開発用) と Azure ポータルのアプリケーション設定 (デプロイされた関数用) を使用して、関数アプリを構成できます。 * **ロギング:** `log` オブジェクトを広範囲に使用して、関数の実行に関する重要な情報を記録します。 これは、関数のデバッグと監視に役立ちます。 * **非同期操作:** Azure Functions は非同期になるように設計されています。 `task { ... }` ブロックと `async...await` (必要な場合) を使用して、非同期操作を実行します。 * **認証:** 関数に適切な認証レベルを検討してください。 `Anonymous` はパブリック API に適していますが、より安全な関数には `Function`、`Admin`、またはカスタム認証を使用する必要がある場合があります。 * **関数バインディング:** Azure Functions は、幅広いバインディング (例: キュー、データベース、ストレージアカウント) をサポートしています。 これらのバインディングを調べて、コードを簡素化し、他の Azure サービスと統合します。 この例は、F# でより複雑な Azure Functions を構築するための強固な基盤を提供します。 特定のニーズに合わせて調整し、適切なエラー処理、ロギング、およびセキュリティ対策を追加することを忘れないでください。

Thordata MCP Server

Enables AI models to scrape and extract structured data from any website globally using a 195+ country proxy network with JavaScript rendering, anti-bot bypass, and output in Markdown, HTML, or Links format.

Gotas Commerce MCP Server

A bridge between AI assistants and cryptocurrency payment services that enables creating and verifying USDT transactions through the Gotas Commerce API.

markdownlint-mcp

Provides AI assistants with the ability to lint, validate, and auto-fix Markdown files to ensure compliance with established Markdown standards and best practices.

Celery MCP

Enables interaction with Celery distributed task queues through MCP tools. Supports task management, monitoring worker statistics, and controlling asynchronous job execution through natural language.

discord-mcp-server

Discord MCP Server est un pont entre votre intelligence artificielle et Discord. Il transforme votre bot Discord en un assistant intelligent capable de comprendre et d'exécuter vos commandes.

Azure Assistant MCP

Enables natural language exploration of Azure environments by generating and executing KQL queries against Azure Resource Graph. Supports multi-tenant configurations, subscription scoping, and provides direct access to Azure resource information through conversational interactions.

Pi-hole MCP Server

Enables control of Pi-hole v6 ad blocking, allowing users to toggle DNS blocking status and retrieve real-time statistics like query counts and blocked domains. It provides a structured interface for monitoring and managing network-level ad filtering through the Pi-hole REST API.

SourceSync.ai MCP Server

Allows AI models to interact with SourceSync.ai's knowledge management platform to organize, ingest, retrieve, and search content in knowledge bases.

GEP MCP Motor

Enables entropy-guided motor control for autonomous tool execution in MCP systems, using behavioral entropy dynamics to adaptively gate, throttle, and regulate tool invocations rather than static policies.

Umbraco CMS MCP Server

Provides AI agents with access to Umbraco CMS Management API for managing documents, media, content types, templates, users, and other back office operations with user permission-based access control.

Screen View MCP

Enables AI assistants to capture and analyze screenshots using Claude Vision API, providing AI-powered insights about desktop interface content, UI elements, and visual layouts.

Autopilot Browser MCP Server

Enables AI agents to search for and execute automated browser workflows through Autopilot Browser's API, allowing web scraping, data extraction, and other browser automation tasks via natural language commands.