Discover Awesome MCP Servers

Salesforce CLI Connect MCP

Provides a user-friendly setup wizard that guides users through connecting Claude Desktop to Salesforce via secure OAuth authentication using the Salesforce CLI, requiring no technical knowledge or manual credential management.

IMDB MCP Server

Provides access to IMDB movie and person data, including searches, cast details, and top-rated lists through the Model Context Protocol. It enables LLMs to fetch structured cinematic metadata and filmographies using the Cinemagoer backend.

Cloud PC Management MCP Server

Enables management of Azure Cloud PCs using the Microsoft Graph API, allowing users to list available Cloud PCs in their tenant through Claude Desktop.

Speckle MCP Server

SpeckleのAPIとクライアントアプリケーション間の橋渡しをするもので、ユーザーはプロジェクトのリスト表示/検索、モデルのバージョンへのアクセス、AECツール向けのSpeckleコラボレーティブデータハブからのオブジェクトとそのプロパティの取得/クエリを行うことができます。

MCPollinations Multimodal MCP Server

認証なしでPollinations APIを通じて、AIアシスタントが画像、テキスト、オーディオを生成できるようにする、モデルコンテキストプロトコルサーバー。

MCP Installer

Smithery CLIの公式MCPサーバー

Miro MCP Server

Enables Claude Desktop to interact with Miro boards to list projects, retrieve board items like sticky notes and frames, and search for specific text content. It facilitates seamless board management and information retrieval through the Miro API.

Boxtalk Data MCP Server

An MCP server for interacting with SQL Server databases that enables schema inspection, record counting, and paginated data retrieval. It provides tools to explore table structures and fetch specific records while enforcing safety limits on data volume.

MCPKit

A simple TypeScript library for creating Model Context Protocol (MCP) servers with features like type safety, parameter validation, and a minimal code API.

Beep Boop MCP

A Model Context Protocol (MCP) server for coordinating work between multiple AI agents in monorepos and shared codebases using a simple file-based signaling system or Discord thread chat.

Caiyun Weather MCP Server

彩云天气API用のモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー

Spreadsheet MCP Server

LLM が Google スプレッドシートのデータに直接アクセスして操作できるようにする、Model Context Protocol (MCP) サーバーを提供します。

MCP Quoting System

Intelligently generates cost estimates and lead times for manufacturing RFPs by parsing requests, matching against historical quotes, and calculating activity-based costs with confidence scoring and human approval workflows.

MCP - Model Context Protocol TypeScript SDK

A TypeScript wrapper library for the Model Context Protocol SDK that provides a simplified interface for creating MCP servers with tools, resources, and prompts without needing to work directly with the protocol.

Local MCP Server

Provides 18 tools including calculator operations (add, subtract, multiply, divide, power, sqrt, log, trigonometric functions) and secure sandboxed file operations (read, write, append, delete, list) for LangGraph agents and MCP clients. Features async support, YAML configuration, comprehensive logging, and path traversal protection.

Claude Conversation Logger

Enables intelligent conversation management with 4 AI agents that provide semantic analysis, pattern discovery, automatic documentation, and relationship mapping. Logs and analyzes Claude conversations with 70% token optimization and multi-language support.

MCP Server Template for Cursor IDE

了解しました。以下に、Model Context Protocol を使用してカスタムツールを Cursor IDE に接続するためのテンプレートを、陽気なサーバー応答のサポート付きで示します。 ```python # 必要なライブラリをインポートします import json from http.server import BaseHTTPRequestHandler, HTTPServer from typing import Dict, Any # ツール固有のロジックを実装します def my_tool_function(input_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]: """ これはあなたのカスタムツールのロジックが実行される場所です。 """ # ここでツール固有の処理を行います # 例：入力データを処理して結果を生成する result = {"message": f"ツールが正常に実行されました！ 入力データ: {input_data}"} return result # HTTP リクエストを処理するハンドラを定義します class RequestHandler(BaseHTTPRequestHandler): def _set_response(self, status_code: int = 200, content_type: str = "application/json"): """ HTTP レスポンスヘッダーを設定します。 """ self.send_response(status_code) self.send_header("Content-type", content_type) self.end_headers() def do_POST(self): """ POST リクエストを処理します。 """ content_length = int(self.headers["Content-Length"]) post_data = self.rfile.read(content_length) try: # JSON データを解析します request_data = json.loads(post_data.decode("utf-8")) # ツール関数を呼び出します tool_response = my_tool_function(request_data) # 陽気な応答を追加します tool_response["status"] = "success! 😄" tool_response["message"] = tool_response.get("message", "") + " 素晴らしい結果です！ 🎉" # JSON 形式で応答を送信します response_data = json.dumps(tool_response) self._set_response(200) self.wfile.write(response_data.encode("utf-8")) except Exception as e: # エラー処理 error_message = {"error": str(e), "status": "error 😞"} response_data = json.dumps(error_message) self._set_response(500) self.wfile.write(response_data.encode("utf-8")) def run(server_class=HTTPServer, handler_class=RequestHandler, port=8000): """ サーバーを起動します。 """ server_address = ("", port) httpd = server_class(server_address, handler_class) print(f"サーバーがポート {port} で起動しました... 🚀") try: httpd.serve_forever() except KeyboardInterrupt: pass httpd.server_close() print("サーバーが停止しました。") if __name__ == "__main__": run() ``` **このテンプレートの使い方:** 1. **`my_tool_function` を実装:** `my_tool_function` 関数を、あなたのカスタムツールのロジックで置き換えます。この関数は、Cursor IDE から送信された JSON データを入力として受け取り、JSON 形式の結果を返します。 2. **ポートを設定:** `run()` 関数内の `port` 変数を、使用したいポート番号に変更します。 3. **サーバーを起動:** スクリプトを実行してサーバーを起動します。 4. **Cursor IDE でツールを構成:** Cursor IDE で、Model Context Protocol を使用して、このサーバーのエンドポイント (例: `http://localhost:8000`) を指すようにツールを構成します。 **重要なポイント:** * **エラー処理:** エラーが発生した場合、適切なエラーメッセージを JSON 形式で返します。 * **セキュリティ:** 本番環境で使用する場合は、セキュリティ対策 (認証、認可など) を必ず実装してください。 * **Model Context Protocol:** Cursor IDE のドキュメントを参照して、Model Context Protocol の詳細を理解してください。 * **陽気な応答:** `tool_response["status"]` と `tool_response["message"]` に、陽気なメッセージを追加して、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。 **Cursor IDE でのツールの構成例:** Cursor IDE の設定で、以下のようにツールを構成します。 * **Name:** My Custom Tool * **Description:** A tool that does something amazing! * **Endpoint:** `http://localhost:8000` * **Protocol:** Model Context Protocol このテンプレートは、カスタムツールを Cursor IDE に接続するための出発点として使用できます。必要に応じて、ロギング、認証、その他の機能を追加して、ツールを拡張してください。 この情報がお役に立てば幸いです！

PixelLab

Generate animated pixel art characters, tilesets, and object directly from your AI coding assistant!

Emoji Storyteller MCP Server

Generates entertaining stories told entirely through emojis with adjustable chaos levels, themed narratives, and a maximum chaos mode. Perfect for creating delightful emoji-based tales across adventure, romance, horror, space, food, and party themes.

MCP Tekmetric

A Model Context Protocol server that allows AI assistants to interact with Tekmetric data, enabling users to query appointment details, vehicle information, repair order status, and parts inventory through natural language.

Google Calendar MCP Server

Enables interaction with Google Calendar through the Google Calendar API. Supports listing calendars, creating/deleting events, and retrieving calendar events with OAuth2 authentication.

microCMS MCP Server

A Model Context Protocol server that enables AI assistants like Claude to interact with microCMS content management system through six core tools for performing CRUD operations on microCMS list-type APIs.

Timeline MCP Server

Enables AI assistants to manage scheduled social media posts and content automation across multiple platforms (X/Twitter, Reddit, LinkedIn, Instagram, TikTok, YouTube). Supports organizing campaigns into tracks, scheduling posts with natural language, and automating content workflows with local SQLite storage.

TimeChimp MCP Server

Enables interaction with the TimeChimp API v2 to manage projects, time entries, expenses, and invoices through natural language. It supports full CRUD operations across all major TimeChimp resources, including advanced OData query filtering and pagination.

beancount-mcp

Beancountレジャーにクエリを実行したり、トランザクションを送信したりするためのMCPサーバー。

MySQL Managing MCP

Enables interaction with MySQL databases through tools for listing tables, querying table schemas, executing queries, viewing indexes, and analyzing query execution plans.

Keynote-MCP

A Model Context Protocol server that enables AI assistants to control Keynote presentations through AppleScript automation, supporting slide operations, theme-aware content management, and export functions.