Discover Awesome MCP Servers

WhatsApp Business API MCP Server

An MCP (Multi-Agent Conversation Protocol) Server that enables interaction with the WhatsApp Business API, allowing agents to send messages, manage media, and perform other WhatsApp business operations through natural language.

Laravel MCP Server

Exposes Laravel development tools (artisan, migrations, config, schema, logs) as MCP tools for use with compatible clients.

Text Analyzer

Provides comprehensive text analysis capabilities including character counting, word statistics, character type analysis, and text length validation for Korean and English text. Supports AI agents in analyzing and validating text content with detailed statistics and Unicode support.

mcp-bart

Provides real-time San Francisco Bay Area Rapid Transit data, enabling queries about BART schedules, routes, and station information through natural language.

MCP Learning Server (mcp-intro)

This MCP server exposes programming topic data and tools (search, practice suggestions) to help AI agents answer study questions, like 'How to study Python decorators?'.

ABACUS MCP Server

Enables first-principles calculations (SCF, structure optimization, molecular dynamics, etc.) for quantum chemistry and materials science using ABACUS, with intelligent parameter suggestions and result analysis through natural language.

Fund MCP Server

A Model Context Protocol server that provides access to a fund knowledge base. Enables users to query and interact with financial fund information through natural language.

tymewear-mcp

Connects Claude to Tyme Wear's breathing sensor platform to analyze ventilatory data, activities, thresholds, and training zones.

Labamu MCP Server

Enables AI assistants like Claude to securely interact with Labamu's Material Resource Planning (MRP) and business APIs for inventory, vendor, batch, product, and invoice management through the Model Context Protocol.

ICE Locator MCP Server

Enables searching for ICE detainee locations using AI-powered natural language queries, with support for bulk operations, multilingual searches, and legal report generation for families and legal representatives.

Branch Thinking

複数の思考ラインを管理できるMCPサーバー。ブランチナビゲーション、関連する思考間の相互参照、キーポイントからの洞察生成などの機能を備えています。

Gemini MCP Server

Provides access to Google's Gemini API for multi-turn conversations and image generation using Nano Banana, serving as a drop-in alternative to Codex MCP.

Horoscope MCP Server

モデルコンテキストプロトコルサーバー。12星座すべての、複数の期間（今日、明日、今週、今月）における毎日の星占いと運勢を提供します。

MCP Server - VMS Integration

Enables interaction with CCTV recording systems (VMS) to retrieve live and recorded video streams, control cameras with PTZ presets, and manage playback dialogs for specific channels and timestamps.

Google Services MCP Server

Provides access to Google Sheets, Gmail, and Google Calendar through 13 tools that enable reading/writing spreadsheet data, managing emails, and creating/updating calendar events.

@lmdat/cafef-financial-mcp

MCP server to fetch Vietnamese corporate financial reports (balance sheet, income statement, cash flow) from cafef.vn using public API, no PDF or OCR needed.

Spire.XLS MCP Server

A robust solution that enables AI agents to create, read, modify, and convert Excel files through the Model Context Protocol without requiring Microsoft Office installation.

Office AI Blueprint MCP Server

A connector that surfaces ~50 tools from 10+ integrated business systems (CRM, finance, support) via MCP, enabling an AI assistant to securely query and operate on correlated office data.

embgrep

Provides local semantic search over files using embeddings, enabling directory indexing and natural language queries without external services.

Offendersearch MCP Server

Enables searching all US sex-offender registries from any MCP client, returning scored, de-duplicated records with provenance and per-registry status.

MCP Kali Server

Connects AI assistants to 55+ Kali Linux security tools for automated CTF solving, penetration testing, and security analysis across 7 categories including cryptography, forensics, web security, and binary exploitation.

ChargeNow MCP Server

ChargeNow EV充電スポットを探すためのMCPサーバー。

BeatAPI Codex Plugin

Enables creating and managing BeatAPI AI Music Video and Ecommerce Video workflows. Supports inspecting workflows, credits, usage, uploading files, creating tasks, polling tasks, and managing webhooks.

VidCap YouTube API MCP Server

Enables AI assistants to access YouTube video data including information retrieval, captions/transcripts, AI-powered summaries, screenshots, comments, and video search through the VidCap API.

HuggingFace Daily Papers MCP Server

Enables fetching HuggingFace daily papers for today, yesterday, or a specific date, providing paper details including title, authors, abstract, tags, votes, and links.

snowflake-mcp

Enables LLMs to directly query and interact with Snowflake databases, supporting SELECT queries, schema exploration, and table operations.

OSSInsight MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server for querying GitHub repository analytics from OSSInsight, providing repo metadata, trending repos, curated collections, search, compare, and collection rankings without an API key.

Proxmox MCP Server

Comprehensive MCP server for Proxmox VE with 68 tools and 4 resources covering VMs, containers, storage, networking, clusters, HA, backups, firewall, and access control.

SEFAZ MA DEC: Caixa Postal

MCP server that enables querying SEFAZ MA DEC Caixa Postal information from the official source through a single tool. Works with any MCP client and uses prepaid credits, with no platform credentials required.

mcp-weather

AIエージェントがアメリカの各州の天気予報と警報情報を取得するために使用できる MCP (Message Communication Protocol) サーバーの例： **MCP Server の例 (Python):** ```python import socket import json import requests # 天気予報 API キー (例: OpenWeatherMap) API_KEY = "YOUR_API_KEY" def get_weather_data(state): """ 指定された州の天気予報と警報情報を取得します。 """ try: # 州の略称を都市名に変換 (例: CA -> Los Angeles) # これは簡略化された例であり、より正確なマッピングが必要な場合があります。 city = state_to_city(state) # OpenWeatherMap API を使用して天気予報を取得 url = f"https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city},US&appid={API_KEY}&units=metric" response = requests.get(url) response.raise_for_status() # エラーが発生した場合に例外を発生させる weather_data = response.json() # OpenWeatherMap API を使用して天気警報を取得 (有料プランが必要な場合があります) # 別の API を使用することもできます。 # 例: https://alerts.weather.gov/ # (この例では、簡略化のため、警報情報は省略します) # 天気データを整形 weather_description = weather_data["weather"][0]["description"] temperature = weather_data["main"]["temp"] humidity = weather_data["main"]["humidity"] # 結果をまとめる result = { "state": state, "city": city, "weather_description": weather_description, "temperature": temperature, "humidity": humidity, "alerts": [] # 警報情報は省略 } return result except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"API リクエストエラー: {e}") return {"error": "API リクエストエラー"} except Exception as e: print(f"エラー: {e}") return {"error": "エラーが発生しました"} def state_to_city(state): """ 州の略称を都市名に変換します。 これは簡略化された例です。 """ state_city_map = { "CA": "Los Angeles", "NY": "New York", "TX": "Austin", "FL": "Miami", "WA": "Seattle" } return state_city_map.get(state, "Unknown") def handle_client(conn, addr): """ クライアントからの接続を処理します。 """ print(f"接続: {addr}") try: while True: data = conn.recv(1024) if not data: break # 受信データを JSON として解析 try: request = json.loads(data.decode("utf-8")) except json.JSONDecodeError: response = {"error": "無効な JSON"} conn.sendall(json.dumps(response).encode("utf-8")) continue # リクエストを処理 if "state" in request: state = request["state"] weather_data = get_weather_data(state) response = weather_data else: response = {"error": "州が指定されていません"} # レスポンスを JSON として送信 conn.sendall(json.dumps(response).encode("utf-8")) except Exception as e: print(f"クライアント処理エラー: {e}") finally: conn.close() print(f"接続を閉じました: {addr}") def start_server(host, port): """ MCP サーバーを起動します。 """ server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server_socket.bind((host, port)) server_socket.listen(5) print(f"サーバーが {host}:{port} で起動しました") try: while True: conn, addr = server_socket.accept() # クライアントごとに新しいスレッドを開始 (必要に応じて) # threading.Thread(target=handle_client, args=(conn, addr)).start() handle_client(conn, addr) # シングルスレッドで処理 except KeyboardInterrupt: print("サーバーを停止します") finally: server_socket.close() if __name__ == "__main__": HOST = "127.0.0.1" # localhost PORT = 65432 # 使用するポート start_server(HOST, PORT) ``` **説明:** * **`get_weather_data(state)` 関数:** * 指定された州の天気予報と警報情報を取得します。 * OpenWeatherMap API を使用して天気予報を取得します。 `YOUR_API_KEY` を実際の API キーに置き換えてください。 * **重要:** 天気警報の取得には、別の API (例: NOAA Weather Alerts API) を使用する必要があります。 この例では、簡略化のため、警報情報は省略しています。 * 取得したデータを整形して返します。 * **`state_to_city(state)` 関数:** * 州の略称を都市名に変換します。 これは簡略化された例であり、より正確なマッピングが必要な場合があります。 * **`handle_client(conn, addr)` 関数:** * クライアントからの接続を処理します。 * クライアントから受信したデータを JSON として解析します。 * `state` パラメータに基づいて、`get_weather_data` 関数を呼び出して天気予報を取得します。 * 結果を JSON としてクライアントに送信します。 * **`start_server(host, port)` 関数:** * MCP サーバーを起動します。 * 指定されたホストとポートでリッスンします。 * クライアントからの接続を受け入れ、`handle_client` 関数を呼び出して処理します。 **使い方:** 1. **OpenWeatherMap API キーを取得:** OpenWeatherMap のウェブサイトでアカウントを作成し、API キーを取得します。 2. **`YOUR_API_KEY` を実際の API キーに置き換えます。** 3. **スクリプトを実行:** `python your_script_name.py` 4. **AI エージェントからリクエストを送信:** ```json { "state": "CA" } ``` このリクエストをサーバーに送信すると、カリフォルニア州の天気予報が JSON 形式で返されます。 **AI エージェント側の例 (Python):** ```python import socket import json def get_weather_from_mcp(state, host="127.0.0.1", port=65432): """ MCP サーバーから天気予報を取得します。 """ try: with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.connect((host, port)) request = {"state": state} s.sendall(json.dumps(request).encode("utf-8")) data = s.recv(1024) response = json.loads(data.decode("utf-8")) return response except Exception as e: print(f"エラー: {e}") return {"error": "MCP サーバーへの接続に失敗しました"} if __name__ == "__main__": state = "NY" weather_data = get_weather_from_mcp(state) print(weather_data) ``` **重要な考慮事項:** * **エラー処理:** より堅牢なエラー処理を追加する必要があります。 * **セキュリティ:** 本番環境では、セキュリティ対策 (認証、暗号化など) を実装する必要があります。 * **スケーラビリティ:** 多数のクライアントを処理する必要がある場合は、マルチスレッドまたは非同期処理を使用することを検討してください。 * **API の制限:** OpenWeatherMap などの API には、レート制限があります。 制限を超えないように、リクエストの頻度を調整する必要があります。 * **天気警報:** 天気警報を取得するには、NOAA Weather Alerts API などの別の API を使用する必要があります。 API のドキュメントを参照して、適切なリクエストを構築してください。 * **データ形式:** AI エージェントが理解しやすいように、データ形式を調整する必要がある場合があります。 * **状態コード:** HTTP 状態コード (200 OK, 400 Bad Request, 500 Internal Server Error など) を使用して、リクエストの成功または失敗を示すことを検討してください。 この例は、AI エージェントが天気予報を取得するために使用できる MCP サーバーの基本的な実装です。 要件に応じて、機能を拡張およびカスタマイズできます。