Discover Awesome MCP Servers

Dingo MCP Server

Dingo MCP Server

Aegis

A compliance kernel for MCP that enforces policy rules between AI agents and data systems, providing deterministic access control, PII masking, and audit trails.

cisco-sdwan-mcp

An MCP server for Cisco Catalyst SD-WAN that lets LLM clients query fabric inventory, device health, alarms, and path quality from vManage. It is read-only by default, with configuration-changing tools available only when explicitly enabled and requiring human confirmation.

Kaiten MCP Server

MCP server for interacting with Kaiten (kaiten.ru) project management. Supports listing, moving tasks, setting responsible persons, and adding comments via natural language.

mcp-1panel

Full-featured MCP server for 1Panel server management panel. Provides 490+ tools for managing websites, databases, containers, files, and more through natural language.

mcp-leave-management

Exposes employee leave-management operations (add employees, check balance, apply/cancel leave, view history) as MCP tools for AI clients like Claude Desktop to call directly.

EasyHunt-AI

MCP server for AI-driven VAPT orchestration, enabling agents to plan and execute authorized security scans through a control plane that enforces scope, sanitization, budget, rate limits, human approval, and audit logging.

vCluster YAML MCP Server

Enables AI assistants to query, validate, and create vCluster YAML configurations directly from GitHub, supporting version-specific queries and automatic validation.

google-flow-mcp-server

Automates sports editorial graphic poster creation using Google Flow through a Playwright-based pipeline, exposing a FastMCP server for integration with MCP clients.

vet-mcp

vet-mcp

Seed MCP Server

Enables creating and inspecting Seed tables and relationships through the Seed backend HTTP API.

sticky-notes-server

A MCP server for managing sticky notes with CRUD operations, search, tags, conversations, and a React UI.

Strava MCP Server

Strava APIへのブリッジとして機能するTypeScriptサーバー。LLMが自然言語でのやり取りを通じて、ユーザーのアクティビティ、ルート、セグメント、アスリートデータにアクセスできるようにする。

DevSpace Ultra

An MIT-licensed DevSpace distribution with an elastic ChatGPT Classic multi-agent runtime layer for managing multiple independent worker conversations and scaling them dynamically.

Rohlik MCP

Enables AI assistants to interact with Rohlik Group's online grocery delivery services across multiple countries, including product search, cart management, and account info.

CryptoToolBox MCP Server

A free, zero-dependency Model Context Protocol (MCP) server for AI agents providing Web3/crypto toolkit (balances, ENS, token info, tx decode, Chainlink price feed, payment verification) plus encoding, hashing, and data transformation utilities.

econdata

Wraps the Bureau of Labor Statistics public API v2 to provide economic data through natural language queries or direct tool calls.

tiktok-trends-mcp

Provides TikTok hashtag trend data including volume growth, viral spikes, and historical time series, enabling AI assistants to spot emerging trends before they go mainstream.

Wikipedia Summarizer MCP Server

Ollama LLMを使ってWikipediaの記事を取得・要約するMCP（Model Context Protocol）サーバーです。コマンドラインとStreamlitインターフェースの両方からアクセスできます。記事全体を読むことなく、Wikipediaから重要な情報を素早く抽出するのに最適です。

MCP Troubleshooter

A specialized diagnostic framework that enables AI models to self-diagnose and fix MCP-related issues by analyzing logs, validating configurations, testing connections, and implementing solutions.

skype-archive-mcp

Enables local browsing and searching of Skype export archives through MCP tools for messages, conversations, participants, and attachment extraction, with privacy-focused local processing.

Civic Data MCP Server

Provides access to 7 free government and open data APIs including NOAA weather, US Census demographics, NASA imagery, World Bank economics, Data.gov, and EU Open Data through 22 specialized tools, with most requiring no API keys.

MCP DeepSeek 演示项目

了解しました。DeepSeek と MCP (Microservice Communication Protocol) を組み合わせた最小限のユースケースを、クライアントとサーバーのコード例を含めて説明します。 **ユースケース:** シンプルな「挨拶」サービスを構築します。クライアントはサーバーに名前を送信し、サーバーは「こんにちは、[名前]！」という挨拶を返します。 **技術スタック:** * **言語:** Python * **DeepSeek:** (ここでは、DeepSeek の具体的な機能は、テキスト生成や埋め込みなど、必要に応じて置き換えてください。ここでは、単純な文字列処理として扱います。) * **MCP:** (ここでは、gRPC や Thrift などの具体的な MCP 実装を想定します。ここでは、簡略化のため、ソケット通信を模倣した簡単な実装を使用します。) **1. サーバー (server.py):** ```python import socket HOST = '127.0.0.1' # localhost PORT = 65432 # ポート番号 (1024-65535 の範囲で未使用のものを選択) def process_request(name): """DeepSeek を模倣した処理 (ここでは単純な文字列結合)""" greeting = f"こんにちは、{name}！" return greeting def main(): with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.bind((HOST, PORT)) s.listen() print(f"サーバーが {HOST}:{PORT} で起動しました...") conn, addr = s.accept() with conn: print(f"{addr} が接続しました") while True: data = conn.recv(1024) if not data: break name = data.decode('utf-8') greeting = process_request(name) conn.sendall(greeting.encode('utf-8')) if __name__ == "__main__": main() ``` **日本語訳 (server.py):** ```python import socket HOST = '127.0.0.1' # ローカルホスト PORT = 65432 # ポート番号 (1024-65535 の範囲で未使用のものを選択) def process_request(name): """DeepSeek を模倣した処理 (ここでは単純な文字列結合)""" greeting = f"こんにちは、{name}！" return greeting def main(): with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.bind((HOST, PORT)) s.listen() print(f"サーバーが {HOST}:{PORT} で起動しました...") conn, addr = s.accept() with conn: print(f"{addr} が接続しました") while True: data = conn.recv(1024) if not data: break name = data.decode('utf-8') greeting = process_request(name) conn.sendall(greeting.encode('utf-8')) if __name__ == "__main__": main() ``` **2. クライアント (client.py):** ```python import socket HOST = '127.0.0.1' # サーバーのホスト PORT = 65432 # サーバーのポート def main(): with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.connect((HOST, PORT)) name = input("名前を入力してください: ") s.sendall(name.encode('utf-8')) data = s.recv(1024) print(f"受信: {data.decode('utf-8')}") if __name__ == "__main__": main() ``` **日本語訳 (client.py):** ```python import socket HOST = '127.0.0.1' # サーバーのホスト PORT = 65432 # サーバーのポート def main(): with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.connect((HOST, PORT)) name = input("名前を入力してください: ") s.sendall(name.encode('utf-8')) data = s.recv(1024) print(f"受信: {data.decode('utf-8')}") if __name__ == "__main__": main() ``` **実行方法:** 1. `server.py` を実行してサーバーを起動します。 2. `client.py` を実行してクライアントを起動します。 3. クライアントで名前を入力し、Enter キーを押します。 4. サーバーから挨拶が返ってきます。 **説明:** * **サーバー:** * 指定されたホストとポートでソケットを作成し、接続を待ち受けます。 * クライアントからの接続を受け入れます。 * クライアントから名前を受信します。 * `process_request` 関数 (DeepSeek を模倣) を使用して挨拶を作成します。 * 挨拶をクライアントに送信します。 * **クライアント:** * 指定されたホストとポートでサーバーに接続します。 * ユーザーに名前の入力を求めます。 * 名前をサーバーに送信します。 * サーバーから挨拶を受信します。 * 挨拶を表示します。 **DeepSeek と MCP の統合:** この例では、`process_request` 関数が DeepSeek の機能を模倣しています。実際には、この関数内で DeepSeek の API を呼び出して、テキスト生成、埋め込み、またはその他のタスクを実行できます。 MCP (この例ではソケット通信を模倣) は、クライアントとサーバー間の通信を処理します。より本格的な MCP 実装 (gRPC、Thrift など) を使用すると、より効率的で信頼性の高い通信が可能になります。 **より高度なユースケース:** * **テキスト要約:** クライアントは長いテキストをサーバーに送信し、サーバーは DeepSeek を使用してテキストを要約し、要約をクライアントに返します。 * **感情分析:** クライアントはテキストをサーバーに送信し、サーバーは DeepSeek を使用してテキストの感情を分析し、感情分析の結果をクライアントに返します。 * **質問応答:** クライアントは質問とコンテキストをサーバーに送信し、サーバーは DeepSeek を使用して質問に答え、回答をクライアントに返します。 **重要な注意点:** * この例は、DeepSeek と MCP を組み合わせた最小限のユースケースを示すためのものです。 * 実際のアプリケーションでは、より複雑なエラー処理、セキュリティ対策、およびスケーラビリティ対策が必要になります。 * DeepSeek の具体的な機能と MCP の実装は、ユースケースの要件に応じて選択する必要があります。 * このコードは、簡略化のためにソケット通信を使用していますが、本番環境では gRPC や Thrift などのより堅牢な MCP 実装を使用することを推奨します。 この例が、DeepSeek と MCP を組み合わせたアプリケーションの構築を開始するのに役立つことを願っています。

Trader Journal MCP

Provides AI-powered trading analytics and coaching by analyzing historical trades to identify strategies, emotional patterns, and behavioral mistakes via MCP tools.

DevLog MCP

Enables AI coding agents to publish development logs to a Notion blog database via a single tool, handling input validation and Notion storage.

Terminal MCP Server

Exposes authenticated shell tools for remote command execution and task management, enabling grok.com to run shell commands on the host machine.

jobjourney-claude-plugin

An MCP server that enables AI-assisted job search workflows including job discovery, application tracking, resume evaluation, and cover letter generation, with support for multiple job sources and scheduled scraping.

usgswater

Wraps USGS NWIS REST services to query water data such as streamflow, groundwater levels, and water quality.

DateTime MCP Server

Provides timezone-aware date and time information with configurable time formats and timezone support. Enables users to get current date and time in their preferred timezone and format through simple MCP tools.

trm-mcp

A local, offline-first MCP server for searching, grepping, reading, rendering, and comparing long datasheet/TRM PDFs, using hybrid retrieval with BM25, dense embeddings, and visual page indexing.