Discover Awesome MCP Servers

Nostr MCP Server

AIモデルがNostrネットワークとやり取りできるようにするModel Context Protocol（MCP）サーバー。言論の自由プロトコルを利用して、ノートの投稿やインタラクションを促進します。

MCP Security Audit Server

npm パッケージの依存関係を監査してセキュリティ脆弱性を検出し、詳細なレポートと修正推奨事項を MCP 統合とともに提供します。

GitLab MCP Server

AIアシスタントがGitLabリポジトリと連携するためのカスタムサーバー実装。検索、ファイル取得、コンテンツの作成/更新、Issueやマージリクエストの管理機能を提供します。

WolframAlpha LLM MCP Server

WolframAlphaのLLM APIに自然言語で質問できるようにし、LLMが消費しやすいように最適化された、構造化され簡略化された回答を提供します。

X MCP Server

X（旧Twitter）連携サーバー。タイムラインの閲覧やツイートへのエンゲージメントのためのツールを提供します。Claudeデスクトップでの使用を想定して設計されています。

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。

MCP Intercom Server

Model Context Protocolを通じてIntercomの会話やチャットへのアクセスを提供し、LLMが様々なフィルタリングオプションを使ってIntercomの会話をクエリおよび分析できるようにします。

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。

Redmine MCP Server

RedmineのREST APIを使用して、チケット、プロジェクト、およびユーザーデータを管理し、LLMとの統合を可能にする、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。

mcp-omnisearch

🔍 複数の検索エンジン（Tavily、Brave、Kagi）、AIツール（Perplexity、FastGPT）、コンテンツ処理サービス（Jina AI、Kagi）への統一的なアクセスを提供するモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー。検索、AI応答、コンテンツ処理、および機能拡張を単一のインターフェースを通じて組み合わせます。

Jenkins Server MCP

GitHubでアカウントを作成して、hekmon8/Jenkins-server-mcp の開発に貢献しましょう。

API Tester MCP Server

Claude があなたに代わって API リクエストを実行できるようにする Model Context Protocol サーバーです。HTTP リクエストや OpenAI 連携など、様々な API をテストするためのツールを提供し、チャットで API キーを共有する必要はありません。

Better Auth MCP Server

エンタープライズグレードの認証管理を可能にし、安全なクレデンシャル処理とマルチプロトコル認証をサポートします。認証システムの分析、設定、テストを行うためのツールも完備しています。

Morpho API MCP Server

Morpho GraphQL APIとのインタラクションを可能にし、Model Context Protocol (MCP) サーバーを通じて、マーケットデータ、Vault、ポジション、トランザクションにアクセスするためのツールを提供します。

MCP Salesforce Connector

LLMがSOQLクエリ、SOSL検索、およびレコード管理を含む様々なAPI操作を通じてSalesforceデータとやり取りできるようにする、モデルコンテキストプロトコルサーバー。

video-editing-mcp

みんなのお気に入りのLLMとビデオジャングルから、ビデオをアップロード、編集、生成できます。

MCP Node Fetch

Node.jsのundiciライブラリを使用してウェブコンテンツを取得できるMCPサーバー。様々なHTTPメソッド、コンテンツ形式、リクエスト設定をサポートします。

MCP-Server-IETF

大規模言語モデルが、ページネーションをサポートしたIETF RFCドキュメントを検索・アクセスできるようにする、モデルコンテキストプロトコルサーバー。

Dify MCP Server

Dify AI APIを統合し、Ant Designコンポーネントのコード生成を提供します。テキストと画像の入力をサポートし、ストリーム処理機能も備えています。

Govee MCP Server

Govee API を使用して Govee LED デバイスを制御できるようにします。CLI または MCP クライアントを通じて、デバイスのオン/オフ、色の設定、明るさの調整などの機能を提供します。

Huntress-MCP-Server

ハントレスAPI統合のためのMCPサーバー

MCP Local Web Search Server

ローカルなウェブ検索の実行と、モデルコンテキストプロトコルを使用したウェブページからの構造化されたコンテンツの抽出を可能にします。結果の制限やドメインフィルタリングをカスタマイズできます。

dbSNP MCP Plugin

dbSNP用のMCPサーバーの試み。 mattshu0410/MCP-server の開発に貢献するには、GitHubでアカウントを作成してください。

Higress AI-Search MCP Server

AIモデルがHigressを通じてリアルタイムなインターネット検索や知識検索を実行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。Google、Bing、Arxiv、および社内知識ベースからの最新情報でモデルの応答を強化します。

Solana MCP Server

Solanaブロックチェーンの一般的な操作のためのシンプルなRPCエンドポイントを提供するサーバー。ユーザーは残高の確認、アカウント情報の取得、アカウント間のSOL送金などが可能になります。

Docker MCP Server

Dockerコンテナを自然言語で管理できるMCPサーバー。ユーザーはコマンドを実行しなくても、コンテナの構成、調査、デバッグが可能です。