Discover Awesome MCP Servers

opencode-export

Enables AI agents to list, inspect, and export OpenCode AI coding sessions as HTML/JSON archives with secret redaction and token statistics.

mcpserver-semantickernel-client-demo

了解しました。C# で Aspire を使用してホストされ、Semantic Kernel によって消費される、非常にシンプルな MCP (Minecraft Protocol) サーバーの実装を示すコード例を以下に示します。 ```csharp // MCP Server (Aspire Hosted) // Program.cs (Aspire Host) using Aspire.Hosting; var builder = DistributedApplication.CreateBuilder(args); // MCP Server プロジェクトをサービスとして追加 var mcpServer = builder.AddProject("McpServer", "../McpServer/McpServer.csproj") .WithReference(builder.AddRedis("redis")); // 必要に応じて Redis を追加 builder.Build().Run(); // McpServer プロジェクト (シンプルな MCP サーバー) // McpServer.csproj <Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk.Web"> <PropertyGroup> <TargetFramework>net8.0</TargetFramework> <Nullable>enable</Nullable> <ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings> <InvariantGlobalization>true</InvariantGlobalization> </PropertyGroup> <ItemGroup> <PackageReference Include="Microsoft.AspNetCore.OpenApi" Version="8.0.0" /> <PackageReference Include="Swashbuckle.AspNetCore" Version="6.4.0" /> </ItemGroup> </Project> // Program.cs (McpServer) using Microsoft.AspNetCore.Mvc; var builder = WebApplication.CreateBuilder(args); // Add services to the container. // Learn more about configuring Swagger/OpenAPI at https://aka.ms/aspnetcore/swashbuckle builder.Services.AddEndpointsApiExplorer(); builder.Services.AddSwaggerGen(); var app = builder.Build(); // Configure the HTTP request pipeline. if (app.Environment.IsDevelopment()) { app.UseSwagger(); app.UseSwaggerUI(); } app.UseHttpsRedirection(); // シンプルな MCP エンドポイント (例) app.MapGet("/mcp/status", () => { return Results.Ok(new { Status = "Online", Players = 10 }); }) .WithName("GetMcpStatus") .WithOpenApi(); app.Run(); // Semantic Kernel Consumer // SemanticKernelConsumer.cs (コンソールアプリケーション) using Microsoft.SemanticKernel; using System.Net.Http; using System.Text.Json; using System.Threading.Tasks; public class SemanticKernelConsumer { private static readonly HttpClient client = new HttpClient(); public static async Task Main(string[] args) { // Semantic Kernel の初期化 (API キーなどは環境変数から取得) var kernel = new KernelBuilder() .WithOpenAIChatCompletionService("gpt-3.5-turbo", "YOUR_OPENAI_API_KEY") // APIキーを置き換えてください .Build(); // MCP サーバーのエンドポイント (Aspire によって提供される) string mcpServerUrl = "http://localhost:5000/mcp/status"; // ポート番号は Aspire によって割り当てられます // Semantic Kernel 関数を定義 (MCP サーバーのステータスを取得) var getMcpStatusFunction = kernel.CreateSemanticFunction(@" MCP サーバーのステータスを取得してください。 サーバーの URL: {{ $url }} 結果: "); // 関数を実行 var result = await kernel.RunAsync(new KernelArguments() { ["url"] = mcpServerUrl }, getMcpStatusFunction); // 結果を表示 Console.WriteLine($"MCP サーバーのステータス: {result.Result}"); } } ``` **説明:** 1. **MCP Server (Aspire Hosted):** * `Program.cs` (Aspire Host): Aspire ホストプロジェクトです。`builder.AddProject` を使用して `McpServer` プロジェクトをサービスとして追加します。必要に応じて Redis などの他のリソースへの参照を追加できます。 * `McpServer` プロジェクト: これは、シンプルな MCP サーバーを実装する ASP.NET Core Web API プロジェクトです。 * `Program.cs` (McpServer): `/mcp/status` エンドポイントを定義します。これは、サーバーのステータスとプレイヤー数を返すシンプルな API です。 2. **Semantic Kernel Consumer:** * `SemanticKernelConsumer.cs`: これは、Semantic Kernel を使用して MCP サーバーのステータスを取得するコンソールアプリケーションです。 * `KernelBuilder`: Semantic Kernel を初期化し、OpenAI などの必要なサービスを設定します。 * `CreateSemanticFunction`: MCP サーバーのステータスを取得するための Semantic Kernel 関数を定義します。この関数は、サーバーの URL を入力として受け取り、結果を返します。 * `RunAsync`: 関数を実行し、結果を表示します。 **手順:** 1. **プロジェクトの作成:** * Aspire ホストプロジェクトを作成します。 * MCP サーバープロジェクトを作成します (ASP.NET Core Web API)。 * Semantic Kernel コンシューマープロジェクトを作成します (コンソールアプリケーション)。 2. **コードの追加:** 上記のコードをそれぞれのプロジェクトに追加します。 3. **API キーの設定:** `SemanticKernelConsumer.cs` の `YOUR_OPENAI_API_KEY` を OpenAI API キーに置き換えます。 4. **Aspire の実行:** Aspire ホストプロジェクトを実行します。これにより、MCP サーバーと Semantic Kernel コンシューマーが起動します。 5. **結果の確認:** Semantic Kernel コンシューマーのコンソール出力に、MCP サーバーのステータスが表示されます。 **注意点:** * これは非常にシンプルな例です。実際の MCP サーバーは、より複雑なプロトコルと機能を実装する必要があります。 * Aspire は、サービス間の接続を管理し、デプロイメントを簡素化するのに役立ちます。 * Semantic Kernel は、自然言語処理を使用して、MCP サーバーとの対話をより自然にするのに役立ちます。 * ポート番号は Aspire によって動的に割り当てられるため、`mcpServerUrl` を適切に設定する必要があります。 Aspire のダッシュボードで確認できます。 * エラー処理や例外処理は省略されています。 この例が、C# で Aspire を使用してホストされ、Semantic Kernel によって消費される MCP サーバーの実装の理解に役立つことを願っています。

Remote MCP Server on Cloudflare

A deployable Model Context Protocol server on Cloudflare Workers that enables AI models to access custom tools without authentication requirements.

MCP DataFrame QA

A research-informed MCP server that enables natural language question answering over local dataframes (CSV, Parquet, or Pandas) with safe, read-only execution and typed analysis plans.

NotebookLM MCP Server

Enables AI assistants to programmatically access and control Google NotebookLM, supporting operations like notebook management, source addition, audio generation, and more via natural language.

ghosthunt

GhostHunt is an MCP server that scans your development machine for API keys, tokens, and credentials hiding in places you forgot to check.

Telephony MCP Server

Enables LLMs to make voice calls and send SMS messages through the Vonage API, allowing AI assistants to perform real-world telephony operations with support for speech recognition and multi-language conversations.

AI Detection Engineering Platform

An MCP server that enables conversational interaction with Wazuh SIEM, allowing users to investigate alerts, hunt threats, tune false positives, edit rules, and run security actions via natural language.

kilo-computer-use

MCP server that connects AI agents to a real Chrome browser via a WebSocket extension bridge, enabling over 40 browser control tools without debug mode or profile isolation.

MCP2ANP Bridge Server

Enables MCP clients like Claude Desktop to interact with ANP (Agent Network Protocol) agents through three core tools: authentication setup, document fetching, and OpenRPC method invocation. Converts ANP's crawler-style interaction paradigm into MCP-compatible tools for seamless agent communication.

Gardening AI MCP Server

An MCP server for gardeners providing plant identification, climate-adjusted watering schedules, soil analysis, companion planting compatibility, and pest diagnosis with organic treatment plans.

consciousness MCP server

A pluggable vector memory server for semantic search and long-term memory, with session-scoped and universal memory tools.

swarm-suite

An AI engineering team for embedded firmware, lab automation, and hardware drivers. It uses 53 specialized experts and a datasheet-to-release pipeline to produce auditable, hardware-aware code.

utekos-docs-mcp-server

A template for building MCP servers using the xmcp framework, with automatic discovery of tools, prompts, and resources.

whoop-mcp

Connects WHOOP fitness tracker data to AI assistants like Claude and ChatGPT, enabling natural language queries about recovery, sleep, strain, and trends.

hamravesh-mcp

MCP server to manage Hamravesh (Darkube) apps via the console's internal API, supporting read and write operations like listing apps, viewing logs, restarting, scaling, and updating environment variables.

JetBrains MCP Bridge

A bridge that enables MCP clients like Cascade and Windsurf to interact with tools and features within JetBrains IDEs. It facilitates communication between the client and the IDE via an SSE connection on a dedicated local port.

actions-latest-mcp

Fetches the latest version numbers for popular GitHub Actions from simonw/actions-latest, allowing users to easily check and update workflow versions.

Dilix MCP

Open-source MCP server providing real estate regulatory intelligence (zoning, permits, entitlements, deal scoring) for US properties, enabling AI agents to access 10 callable tools.

Property MCP Server

Enables AI assistants to operate property management systems via natural language, covering repair orders, owner info, payments, notices, and inspections. Features a full agentic workflow with human-in-the-loop and observability.

AltText.ai MCP Server

Enables AI assistants to generate alt text, manage image libraries, and audit web pages for accessibility using the AltText.ai API.

openmc-validator-mcp

An MCP server that provides pre-flight validation and post-processing tools for OpenMC Monte Carlo transport simulations, catching common authoring mistakes before jobs hit the HPC queue.

MCP Research Assistant

A custom MCP server that enables AI assistants to perform comprehensive research tasks, including searching ArXiv, summarizing papers via Groq, managing local research notes, and pushing findings to GitHub.

Firecrawl MCP Server

A Model Context Protocol server that enables web scraping, crawling, and content extraction capabilities through integration with Firecrawl.

Hermes MCP Bridge

Read-only MCP bridge exposing Hermes gateway monitoring tools (status, mission control, channels, approvals) to ChatGPT via HTTP/SSE.

Browser MCP

Enables MCP clients to control a real local browser window for web automation tasks such as clicking, typing, scrolling, and taking screenshots.

personal-notes-assistant

Enables querying, listing, and summarizing personal knowledge base documents using RAG with hybrid search and LLM.

GLM-4.5V MCP Server

Enables multimodal AI capabilities through GLM-4.5V API for image processing, visual querying with OCR/QA/detection modes, and file content extraction from various formats including PDFs, documents, and images.

Remote MCP Server Authless

A Cloudflare Workers-based remote Model Context Protocol server that operates without authentication requirements, allowing users to deploy custom AI tools that can be accessed from Claude Desktop or the Cloudflare AI Playground.