Discover Awesome MCP Servers

javaDemo

javaDemo。GitHub でアカウントを作成して、zf0497/mydemo の開発に貢献しましょう。

MCP Server for X/Twitter

実際のブラウザ API を使用して X (旧 Twitter) アカウントを自動化 - JoshMayerr/mcp-x

Minima

オンプレミス環境で利用可能な会話型RAG、設定可能なコンテナ付き - dmayboroda/minima

NutJS Windows Control

OS自動化のためのクロスプラットフォームMCPサーバー。GitHubでアカウントを作成して、Cheffromspace/MCPControlの開発に貢献してください。

Finnhub MCP Server

このサーバーは、Finnhub APIとのインターフェースを提供し、ユーザーが特定の株式に関する最新の市場ニュース、株式市場データ、基本的な財務情報、および推奨トレンドを取得できるようにします。

Academic Paper Search MCP Server

複数の情報源から学術論文情報をリアルタイムで検索・取得できるようにし、論文のメタデータ、要約、および利用可能な場合は全文コンテンツへのアクセスを提供します。ツール/関数呼び出しをサポートするAIモデルとの統合のために、構造化されたデータ応答を提供します。

ArangoDB MCP Server

ArangoDBデータベースとのインタラクションを可能にするモデルコンテキストプロトコルの実装。ユーザーは自然言語を通じてクエリの実行、データベースやコレクションのリスト表示などを行うことができます。

Safe MCP Server

Safe（旧Gnosis Safe）スマートコントラクトウォレットとのインタラクションを可能にするMCPサーバー。ユーザーは自然言語を通じて、トランザクションのクエリ、マルチシグの詳細の取得、トランザクションデータのデコードなどを行うことができます。

Dart MCP Server

Dart をベースとした MCP サーバー実装で、標準化されたツールとシームレスな Dart 統合を通じて、AI 支援によるタスク管理、ドキュメント処理、ワークスペース整理を可能にします。

Biomart MCP

モデルが生物学的データセットを発見し、属性やフィルターを調べ、生物学的データを取得し、異なる生物学的識別子間で変換できるようにする、Biomartデータベースと連携するモデルコンテキストプロトコルサーバー。

Release Notes MCP Server

了解しました。その機能を実装するための詳細な手順や考慮事項を以下に示します。 **概要:** GitHubリポジトリからリリースノートを自動生成するツールを作成します。このツールは、コミットの種類（機能追加、バグ修正、ドキュメント更新など）に基づいてコミットを整理し、詳細な統計情報（コミット数、コントリビューター数など）を含んだ、見やすくフォーマットされたリリースノートを生成します。 **実装手順:** 1. **GitHub APIの利用:** * **認証:** GitHub APIを使用するには、認証が必要です。個人アクセストークン（PAT）を作成し、APIリクエストに含めます。 * **リポジトリ情報の取得:** GitHub APIのエンドポイントを使用して、リポジトリに関する情報を取得します。具体的には、リポジトリ名、オーナー名、最新のリリース、コミット履歴などを取得します。 * **コミット情報の取得:** コミット履歴を取得し、各コミットの詳細情報（コミットメッセージ、作成者、コミット日時など）を取得します。 2. **コミットの分類:** * **コミットメッセージの解析:** 各コミットのメッセージを解析し、コミットの種類を特定します。 * **キーワードの利用:** 特定のキーワード（例: "feat:"、"fix:"、"docs:"、"chore:"）をコミットメッセージに含めることで、コミットの種類を明確にします。 * **正規表現:** 正規表現を使用して、コミットメッセージから特定のパターンを抽出し、コミットの種類を特定します。 * **例:** * `feat: 新しい機能を追加` → 機能追加 * `fix: バグを修正` → バグ修正 * `docs: ドキュメントを更新` → ドキュメント更新 3. **リリースノートのフォーマット:** * **Markdown形式:** リリースノートをMarkdown形式で生成します。 * **セクション分け:** コミットの種類ごとにセクションを分けます（例: 機能追加、バグ修正、ドキュメント更新）。 * **リスト形式:** 各セクション内で、コミットメッセージをリスト形式で表示します。 * **コミットへのリンク:** 各コミットへのリンクを生成し、詳細情報を参照できるようにします。 * **コントリビューターの表示:** コントリビューターの一覧を表示します。 * **統計情報の表示:** コミット数、コントリビューター数などの統計情報を表示します。 4. **統計情報の生成:** * **コミット数のカウント:** 各種類のコミット数をカウントします。 * **コントリビューター数のカウント:** コミットを作成したコントリビューター数をカウントします。 * **その他の統計情報:** 必要に応じて、その他の統計情報（例: コミットの平均サイズ、コミットの頻度）を生成します。 5. **自動化:** * **GitHub Actions:** GitHub Actionsを使用して、リリースノートの生成を自動化します。 * **トリガー:** 新しいリリースが作成されたときに、ワークフローをトリガーします。 * **スクリプトの実行:** ワークフロー内で、リリースノート生成スクリプトを実行します。 * **リリースノートのアップロード:** 生成されたリリースノートを、GitHubリリースの説明としてアップロードします。 **技術スタック:** * **プログラミング言語:** Python (GitHub APIの操作、コミットメッセージの解析、リリースノートのフォーマット) * **ライブラリ:** * `requests`: GitHub APIへのリクエストを送信 * `PyGithub`: GitHub APIを操作するためのPythonライブラリ * `markdown`: Markdown形式のテキストをHTMLに変換 * **CI/CD:** GitHub Actions **サンプルコード (Python):** ```python import requests import os import re GITHUB_TOKEN = os.environ.get("GITHUB_TOKEN") REPO_OWNER = "your-repo-owner" REPO_NAME = "your-repo-name" def get_commits(owner, repo, token): url = f"https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/commits" headers = {"Authorization": f"token {token}"} response = requests.get(url, headers=headers) response.raise_for_status() return response.json() def categorize_commits(commits): features = [] fixes = [] docs = [] chores = [] others = [] for commit in commits: message = commit["commit"]["message"] if re.match(r"^feat:", message): features.append(message) elif re.match(r"^fix:", message): fixes.append(message) elif re.match(r"^docs:", message): docs.append(message) elif re.match(r"^chore:", message): chores.append(message) else: others.append(message) return {"features": features, "fixes": fixes, "docs": docs, "chores": chores, "others": others} def generate_release_notes(categorized_commits): notes = "" if categorized_commits["features"]: notes += "## Features\n" for feature in categorized_commits["features"]: notes += f"- {feature}\n" if categorized_commits["fixes"]: notes += "## Bug Fixes\n" for fix in categorized_commits["fixes"]: notes += f"- {fix}\n" # ... (同様に他のカテゴリも処理) return notes if __name__ == "__main__": commits = get_commits(REPO_OWNER, REPO_NAME, GITHUB_TOKEN) categorized = categorize_commits(commits) release_notes = generate_release_notes(categorized) print(release_notes) ``` **GitHub Actionsの例:** ```yaml name: Generate Release Notes on: release: types: [published] jobs: generate_release_notes: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v3 - name: Set up Python uses: actions/setup-python@v4 with: python-version: '3.x' - name: Install dependencies run: | pip install requests PyGithub - name: Generate Release Notes env: GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} run: python generate_release_notes.py > release_notes.md - name: Update Release uses: actions/github-script@v6 with: github-token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} script: | const fs = require('fs'); const releaseNotes = fs.readFileSync('release_notes.md', 'utf8'); const { owner, repo } = context.repo; const release_id = context.payload.release.id; await github.rest.repos.updateRelease({ owner, repo, release_id, body: releaseNotes }); ``` **考慮事項:** * **コミットメッセージの規約:** コミットメッセージの規約を定めることで、コミットの分類をより正確に行うことができます。 * **エラー処理:** APIリクエストのエラー処理を適切に行う必要があります。 * **パフォーマンス:** 大規模なリポジトリの場合、APIリクエストの回数を減らすために、キャッシュなどを利用することを検討してください。 * **カスタマイズ:** リリースノートのフォーマットや統計情報をカスタマイズできるように、柔軟な設計を心がけてください。 **まとめ:** 上記の手順とサンプルコードを参考に、GitHubリポジトリからリリースノートを自動生成するツールを開発できます。GitHub Actionsと組み合わせることで、リリースプロセスを効率化できます。

salesforce-mcp-server

Salesforce REST API を通じて Salesforce とやり取りするための、モデルコンテキストプロトコルサーバーの実装。

Dataset Viewer MCP Server

Hugging Face Dataset Viewer APIとのインタラクションを可能にし、ユーザーがHugging Face Hubでホストされているデータセットを閲覧、検索、フィルタリング、分析できるようにします。

WeCom Bot MCP Server

FastMCPを使用してWeComボット経由でメッセージを送信するためのサーバー。非同期通信とWebhookによるメッセージ追跡をサポートします。

Snyk MCP Server

SnykのセキュリティスキャンをModel Context Protocolを通じて可能にするスタンドアロンサーバー。リポジトリとプロジェクトの分析、トークン検証、CLI統合をサポートします。

MCP Zotero

AI があなたの Zotero ライブラリとやり取りすることを可能にします。

DevDocs MCP

AIを活用したドキュメントリソースへのアクセスを可能にするモデルコンテキストプロトコルの実装。URIベースのナビゲーション、テンプレートマッチング、構造化されたドキュメント管理を特徴とする。

Manifold Markets MCP Server

自然言語を通じて、ユーザーが市場の作成、賭けの実行、流動性の管理、ソーシャル機能の利用を可能にする、洗練されたMCPインターフェースを介して、Manifold Markets予測プラットフォームへの包括的なアクセスを提供します。

Google OR-Tools server

MCP-ORToolsは、GoogleのOR-Tools制約プログラミングソルバーをMCPを通じて大規模言語モデルと統合し、AIモデルが以下のことを可能にします。 * 制約モデルの提出と検証 * モデルパラメータの設定 * 制約充足問題および最適化問題の解決 * 解の取得と分析

Alchemy MCP Plugin

このプラグインは、Alchemy SDKを通じてブロックチェーンデータやNFTとのインタラクションを可能にします。NFTメタデータの取得、ウォレットアドレスに対するNFTの取得、最新のブロック番号の取得などの操作を実行できます。

MCP Development Framework

Cursor IDEを拡張し、ウェブコンテンツの取得、PDF処理、Wordドキュメントの解析を行うための強力なモデルコンテキストプロトコルフレームワーク。

FastAPI MCP SSE

FastAPIフレームワークを使用して実装されたServer-Sent Events（SSE）で、Model Context Protocol（MCP）を統合し、AIモデルが天気情報などの外部ツールやデータソースにアクセスできるようにします。

Unofficial dubco-mcp-server

AIアシスタントがDub.co APIを通じてDub.coの短縮リンクを作成、更新、削除できるようにする、モデルコンテキストプロトコルサーバー。

Systemprompt MCP Gmail Server

AIエージェント支援によるGmailアカウント管理を可能にし、MCPプロトコルを介して、音声操作インターフェースでメールの検索、閲覧、削除、送信をサポートします。

Strava MCP Server

Strava APIデータへのアクセスを言語モデルに提供するモデルコンテキストプロトコルサーバー。これにより、Stravaからアスリートのアクティビティをクエリおよび分析できるようになります。

TfNSW Realtime Alerts MCP Server

このサーバーは、大規模言語モデルがニューサウスウェールズ州運輸局（Transport for NSW）のネットワークからリアルタイムの交通機関アラートにアクセスし、やり取りすることを可能にします。交通手段によるフィルタリングをサポートし、遅延や計画工事に関するフォーマットされたアラート情報を返します。

Inoyu Apache Unomi MCP Server

Claude が Apache Unomi のプロファイル管理を通じてユーザーのコンテキストを維持できるようにする、モデルコンテキストプロトコルサーバー。

Coolify MCP Server

Claude デスクトップから Coolify サーバーを操作 - StuMason/coolify-mcp-server

JVM MCP Server

ArthasをベースにしたJVM監視・制御プラットフォームサーバーで、スレッド分析、メモリ監視、パフォーマンス診断の機能を備え、Javaプロセスの監視と分析のためのPythonインターフェースを提供します。

mitmproxy-mcp MCP Server

カスタムURIスキームを使ってノートを管理・要約するサーバー。ノートを追加したり、スタイル付きの要約を作成したりするためのツールも付属。