Discover Awesome MCP Servers

MCP Server for Replicate

FastMCPサーバー実装で、ReplicateのAPIでホストされているAIモデルにアクセスするための標準化されたインターフェースを提供します。現在は、カスタマイズ可能なパラメータによる画像生成をサポートしています。

Code Research MCP Server

Stack Overflow、MDN、GitHub、npm、PyPIなどのプラットフォームを横断してプログラミングリソースの検索とアクセスを容易にし、LLMがコード例やドキュメントを見つけるのを支援します。

Seq MCP Server

Seq MCPサーバーは、SeqのAPIエンドポイントとのインタラクションを可能にし、ログ記録と監視のためのツールを提供します。これにより、シグナル、イベント、アラートを、広範なフィルタリングと構成オプションを使って管理できます。

BioMCP

言語モデルの能力を、タンパク質構造解析機能で拡張するモデルコンテキストプロトコルサーバー。確立されたタンパク質データベースを通じて、詳細な活性部位解析や疾患関連タンパク質の検索を可能にする。

Barnsworthburning MCP

Barnsworthburning.net のコンテンツを、Claude for Desktop のような互換性のある AI クライアントから直接検索できるようにする、モデルコンテキストプロトコルサーバー。

MCP Server Template for Cursor IDE

了解しました。Cursor IDE 用のカスタムツールを Model Context Protocol (MCP) で作成し、ユーザーが独自の MCP サーバーを Heroku にデプロイして Cursor IDE に接続できるようにするためのテンプレートを以下に示します。 **1. プロジェクトのセットアップ** まず、必要な依存関係を含む Python プロジェクトを作成します。 ```bash mkdir cursor-mcp-template cd cursor-mcp-template python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip install fastapi uvicorn python-dotenv ``` **2. `.env` ファイルの作成** Heroku にデプロイするための環境変数を定義します。 ``` # .env PORT=8000 # Heroku は PORT 環境変数を使用します CURSOR_MCP_SERVER_URL=http://localhost:8000 # デフォルト値。Cursor IDE で設定を上書きできます。 ``` **3. `main.py` (MCP サーバーの実装)** ```python # main.py import os from typing import List, Dict from fastapi import FastAPI, Request, HTTPException from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware from pydantic import BaseModel from dotenv import load_dotenv load_dotenv() app = FastAPI() # CORS (Cross-Origin Resource Sharing) を有効にする # Cursor IDE からのリクエストを許可するために必要です app.add_middleware( CORSMiddleware, allow_origins=["*"], # 開発環境では "*" を使用できますが、本番環境では Cursor IDE のオリジンに制限することを推奨します allow_credentials=True, allow_methods=["*"], allow_headers=["*"], ) # データモデルの定義 (必要に応じて変更) class ContextItem(BaseModel): content: str type: str # 例: "code", "text", "markdown" uri: str = "" # ファイルパスなど startLine: int = 0 startCharacter: int = 0 endLine: int = 0 endCharacter: int = 0 class Query(BaseModel): query: str contextItems: List[ContextItem] # ヘルスチェックエンドポイント @app.get("/health") async def health_check(): return {"status": "ok"} # MCP エンドポイント @app.post("/get_context") async def get_context(query: Query): """ Cursor IDE からのクエリを受け取り、コンテキストを返します。 """ print(f"Received query: {query.query}") print(f"Context items: {query.contextItems}") # ここにロジックを実装して、クエリとコンテキストに基づいて適切な応答を生成します。 # 例: # - 外部 API を呼び出す # - ローカルファイルを読み込む # - データベースにクエリを実行する # ダミーの応答 response = [ { "content": f"This is a dummy response for query: {query.query}", "type": "text", } ] return response # ポートの設定 port = int(os.environ.get("PORT", 8000)) if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=port) ``` **4. `Procfile` の作成** Heroku にデプロイするための Procfile を作成します。 ``` # Procfile web: gunicorn main:app --workers 3 --worker-class uvicorn.workers.UvicornWorker ``` **5. `requirements.txt` の作成** 依存関係を `requirements.txt` に書き出します。 ```bash pip freeze > requirements.txt ``` **6. Heroku へのデプロイ** Heroku CLI を使用して Heroku にデプロイします。 ```bash heroku login heroku create git init git add . git commit -m "Initial commit" heroku git:remote -a <your-heroku-app-name> git push heroku main ``` `<your-heroku-app-name>` は、Heroku アプリケーションの名前に置き換えてください。 **7. Cursor IDE での設定** 1. Cursor IDE を開きます。 2. `Cmd+Shift+P` (または `Ctrl+Shift+P`) を押してコマンドパレットを開きます。 3. "Open Settings (JSON)" を検索して選択します。 4. `settings.json` ファイルに以下を追加します。 ```json { "cursor.modelContextProtocolServerUrl": "https://<your-heroku-app-name>.herokuapp.com" } ``` `<your-heroku-app-name>` は、Heroku アプリケーションの名前に置き換えてください。 **8. カスタムツールの実装** `main.py` の `get_context` 関数に、カスタムツールのロジックを実装します。 `query.query` にはユーザーのクエリが、`query.contextItems` には Cursor IDE が提供するコンテキストが含まれています。 これらの情報に基づいて、適切な応答を生成し、`response` リストに含めて返します。 **9. エラー処理とロギング** 本番環境では、エラー処理とロギングを適切に行うことが重要です。 `try...except` ブロックを使用して例外をキャッチし、エラーログを記録するようにしてください。 **10. セキュリティ** * **CORS:** 開発環境では `allow_origins=["*"]` を使用できますが、本番環境では Cursor IDE のオリジンに制限することを強く推奨します。 * **認証:** 必要に応じて、API キーや OAuth などの認証メカニズムを実装して、不正なアクセスを防ぎます。 * **入力検証:** `query.query` と `query.contextItems` の内容を検証して、悪意のある入力から保護します。 **テンプレートの利点:** * **シンプルな構造:** 基本的な MCP サーバーの構造を提供し、カスタムロジックの実装に集中できます。 * **Heroku デプロイ対応:** Heroku へのデプロイに必要なファイル (Procfile) が含まれています。 * **CORS 対応:** Cursor IDE からのリクエストを許可するための CORS 設定が含まれています。 * **環境変数対応:** ポート番号などの設定を環境変数から読み込むことができます。 **注意点:** * このテンプレートはあくまで出発点です。 カスタムツールの要件に合わせて、コードを大幅に変更する必要がある場合があります。 * Heroku の無料プランには制限があります。 より多くのリソースが必要な場合は、有料プランへのアップグレードを検討してください。 * セキュリティ対策は非常に重要です。 本番環境にデプロイする前に、必ずセキュリティレビューを実施してください。 このテンプレートが、Cursor IDE 用のカスタムツール開発の助けになることを願っています。

Azure MCP Server

このサーバーは、Azure Blob StorageおよびCosmos DBとのシームレスな連携のためにモデルコンテキストプロトコルを実装しており、操作の自動ロギングと監査追跡を可能にします。

DocsFetcher MCP Server

APIキーなしで、ClaudeのようなLLMのために、複数のプログラミング言語のエコシステム（JavaScript、Python、Javaなど）から包括的なパッケージドキュメントを取得・抽出します。

File Context MCP

このサーバーは、ローカルファイルのコンテキストを使用して大規模言語モデルにクエリを実行するためのAPIを提供します。さまざまなモデルとファイルタイプをサポートし、コンテキストを考慮した応答を可能にします。

Neon MCP Server

Cursor Agent に Neon API へのアクセス権を与える軽量な MCP サーバー - zueai/neon-mcp

EDUCHAIN Agent Kit

EDUCHAINとやり取りするためのツールを提供するMCPサーバー。Claudeがトークンやプールの情報を照会したり、SailFish DEXを通じてスワップを実行したりできます。

Fetch MCP Server

LLM向けに、HTMLをMarkdownに変換してウェブページコンテンツの取得と処理を可能にします。コンテンツの切り捨てとページネーションをサポートします。

MCP Databricks Server

これは、Statement Execution APIを使用してDatabricksに対してSQLクエリを実行するためのModel Context Protocol（MCP）サーバーです。 これにより、AIアシスタントはDatabricksデータウェアハウスに直接クエリを実行し、データベーススキーマを分析し、クエリ結果を構造化された形式で取得できます。

XTBApiServer

XTBの取引APIを公開するMCPサーバー。ユーザーはModel Context Protocolを通じて自身のXTB取引口座を操作し、口座管理、マーケットデータ取得、取引実行などの操作を実行できます。

Microsoft SQL Server MCP Server

AIアシスタントが、制御されたインターフェースを通じて、テーブルの一覧表示、データの読み取り、SQLクエリの実行を可能にする、Microsoft SQL Serverデータベースとの安全なインタラクションを実現するモデルコンテキストプロトコルサーバー。

Lichess MCP

Lichessのチェスプラットフォームと自然言語でやり取りできるMCPサーバー。ユーザーはClaudeを通じて、対局、局面分析、アカウント管理、トーナメント参加などを行えます。

noaa-tidesandcurrents-mcp

これは、NOAA（アメリカ海洋大気庁）の潮汐および海流APIとのインタラクションのためのツールを提供するMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーです。

MCP Server for Ticketmaster Events

Ticketmaster APIを使って、マディソン・スクエア・ガーデンで開催されるイベントを検索し、イベント名、日付、価格、チケット購入リンクなどの詳細情報を含む構造化されたデータを返します。

Jenkins MCP

設定可能なMCPサーバーを通じて、ジョブの一覧表示、ビルドのトリガー、ビルドステータスの確認など、Jenkinsの操作を管理できるようにします。

CouchDB MCP Server

TypeScript で構築された MCP サーバーで、AI アシスタントが簡単なインターフェースを通じて CouchDB データベースとやり取りできるようにします。データベースやドキュメントの作成、読み取り、クエリのためのツールを提供します。

mcp-server-ollama-deep-researcher

これは、LangChain Ollama Deep Researcher の Model Context Protocol (MCP) サーバーアダプテーションです。このアダプテーションは、ディープリサーチ機能を MCP ツールとして提供し、モデルコンテキストプロトコルのエコシステム内で使用できるようにすることで、AI アシスタントが Ollama を介してトピックに関する詳細な調査を（ローカルで）実行できるようにします。

FreeAgent MCP Server

Claude MCPサーバーは、ClaudeがあなたのFreeAgentアカウントと連携して、時間の記録、タイマーの管理、タイムスリップ操作を処理できるようにするものです。

MyAIServ MCP Server

大規模言語モデルとのシームレスな統合を可能にするModel Context Protocol (MCP) をサポートする高性能FastAPIサーバー。REST、GraphQL、WebSocket APIを備え、リアルタイム監視とベクトル検索機能も搭載。

mcp-summarizer

AI要約用MCPサーバー、複数のコンテンツタイプをサポート： * プレーンテキスト * ウェブページ * PDFドキュメント * EPUB書籍 * HTMLコンテンツ

MCP Memory LibSQL

Model Context Protocol (MCP) 向けに、libSQL をバックエンドストアとして使用し、ベクトル検索機能と効率的な知識ストレージを提供する、高性能な永続メモリシステム。

WebSearch

Web Search tools は、Claude が MCP サーバーを介してインターネットにアクセスできるようにする一連のツールです。

kospi-kosdaq

FastMCPを使用してKOSPI/KOSDAQの株式データを提供するMCPサーバー。

Targetprocess MCP Server

Targetprocessというプロジェクト管理およびアジャイル計画プラットフォームと連携するためのツールを提供します。AIアシスタントがプロジェクトエンティティを検索、作成、更新する際に、適切な検証を行えるようにします。

PostgreSQL Multi-Schema MCP Server

複数の名前空間にわたるデータベーススキーマをLLMが検査し、スキーマの分離を維持しながら読み取り専用クエリを実行できるように、拡張されたマルチスキーマサポートを備えた、PostgreSQLデータベースへの読み取り専用アクセスを提供するモデルコンテキストプロトコルサーバー。

Semantic Scholar MCP Server

Semantic Scholar APIは、学術論文のデータ、著者情報、引用ネットワークへの包括的なアクセスを提供します。