Discover Awesome MCP Servers

GitMCP

GitHubプロジェクトをMCPエンドポイントに変換する、無料のオープンソースサービスです。AIアシスタントがセットアップなしでプロジェクトのドキュメントにアクセスし、理解することを可能にします。

Crypto Portfolio MCP

暗号資産（仮想通貨）のポートフォリオ配分を追跡・管理するためのMCPサーバー。

DVID MCP Server

MCP server for mostly read-only access to DVID

MCP Tools: Command-Line Interface for Model Context Protocol Servers

MCP (Model Context Protocol) サーバーとやり取りするためのコマンドラインインターフェース。標準入出力 (stdio) と HTTP トランスポートの両方を使用します。

Snapchat Ads MCP Server by CData

This project builds a read-only MCP server. For full read, write, update, delete, and action capabilities and a simplified setup, check out our free CData MCP Server for Snapchat Ads (beta): https://www.cdata.com/download/download.aspx?sku=JPZK-V&type=beta

MCP Server Setup Prompt

AI が MCP (Minecraft Coder Pack) サーバーを構築するのを支援するためのプロンプト。

mcp-github

Gitbub mcp

Image Generation Server

Claudeに画像生成機能を追加します。Replicate Fluxモデルを使用し、テキストプロンプトから画像を生成できます。アスペクト比や出力形式などのパラメータもカスタマイズ可能です。

KuzuMem-MCP

A distributed memory bank MCP server that stores AI agent memories in a KùzuDB graph database with repository/branch isolation. Features AI-powered memory optimization, dependency tracking, and comprehensive graph analysis capabilities.

Branch Thinking

複数の思考ラインを管理できるMCPサーバー。ブランチナビゲーション、関連する思考間の相互参照、キーポイントからの洞察生成などの機能を備えています。

Horoscope MCP Server

モデルコンテキストプロトコルサーバー。12星座すべての、複数の期間（今日、明日、今週、今月）における毎日の星占いと運勢を提供します。

chesscom-mxcp

An enterprise-grade Chess.com MCP server built with MXCP, featuring caching, analytics, audit trails, and advanced data analysis capabilities. https://mxcp.dev/

MotherDuck

MotherDuckとローカルDuckDBのためのMCPサーバー

Fund MCP Server

A Model Context Protocol server that provides access to a fund knowledge base. Enables users to query and interact with financial fund information through natural language.

ai-dev-mcp-server-test-1743930903451

AI 기반 개발 MCP 서버

mcp-server-appointment-management

このプロジェクトは、データベースから予約データを管理するために設計された、JavaベースのMCP（Model-Context-Protocol）サーバーです。データアクセスと操作のための内部ツールを公開するモジュール式のフレームワークを提供し、AI駆動型機能を組み込みでサポートしています。

ChargeNow MCP Server

ChargeNow EV充電スポットを探すためのMCPサーバー。

Code Merge MCP

大規模言語モデルがコードリポジトリを処理するのを支援する、ファイルツリー生成、コードのマージ、コード分析機能を提供するモデルコンテキストプロトコルサーバー。

Shrimp Task Manager

Shrimp Task Managerは、構造化されたワークフローを通じてエージェントが体系的にプログラム開発のステップを計画するのを支援し、タスクの記憶管理メカニズムを強化し、冗長で重複したプログラミング作業を効果的に回避します。

Novita MCP Server

An MCP server that enables seamless management of Novita AI platform resources, currently supporting GPU instance operations (list, create, start, stop, etc.) through compatible clients like Claude Desktop and Cursor.

mcp-weather

AIエージェントがアメリカの各州の天気予報と警報情報を取得するために使用できる MCP (Message Communication Protocol) サーバーの例： **MCP Server の例 (Python):** ```python import socket import json import requests # 天気予報 API キー (例: OpenWeatherMap) API_KEY = "YOUR_API_KEY" def get_weather_data(state): """ 指定された州の天気予報と警報情報を取得します。 """ try: # 州の略称を都市名に変換 (例: CA -> Los Angeles) # これは簡略化された例であり、より正確なマッピングが必要な場合があります。 city = state_to_city(state) # OpenWeatherMap API を使用して天気予報を取得 url = f"https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city},US&appid={API_KEY}&units=metric" response = requests.get(url) response.raise_for_status() # エラーが発生した場合に例外を発生させる weather_data = response.json() # OpenWeatherMap API を使用して天気警報を取得 (有料プランが必要な場合があります) # 別の API を使用することもできます。 # 例: https://alerts.weather.gov/ # (この例では、簡略化のため、警報情報は省略します) # 天気データを整形 weather_description = weather_data["weather"][0]["description"] temperature = weather_data["main"]["temp"] humidity = weather_data["main"]["humidity"] # 結果をまとめる result = { "state": state, "city": city, "weather_description": weather_description, "temperature": temperature, "humidity": humidity, "alerts": [] # 警報情報は省略 } return result except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"API リクエストエラー: {e}") return {"error": "API リクエストエラー"} except Exception as e: print(f"エラー: {e}") return {"error": "エラーが発生しました"} def state_to_city(state): """ 州の略称を都市名に変換します。 これは簡略化された例です。 """ state_city_map = { "CA": "Los Angeles", "NY": "New York", "TX": "Austin", "FL": "Miami", "WA": "Seattle" } return state_city_map.get(state, "Unknown") def handle_client(conn, addr): """ クライアントからの接続を処理します。 """ print(f"接続: {addr}") try: while True: data = conn.recv(1024) if not data: break # 受信データを JSON として解析 try: request = json.loads(data.decode("utf-8")) except json.JSONDecodeError: response = {"error": "無効な JSON"} conn.sendall(json.dumps(response).encode("utf-8")) continue # リクエストを処理 if "state" in request: state = request["state"] weather_data = get_weather_data(state) response = weather_data else: response = {"error": "州が指定されていません"} # レスポンスを JSON として送信 conn.sendall(json.dumps(response).encode("utf-8")) except Exception as e: print(f"クライアント処理エラー: {e}") finally: conn.close() print(f"接続を閉じました: {addr}") def start_server(host, port): """ MCP サーバーを起動します。 """ server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server_socket.bind((host, port)) server_socket.listen(5) print(f"サーバーが {host}:{port} で起動しました") try: while True: conn, addr = server_socket.accept() # クライアントごとに新しいスレッドを開始 (必要に応じて) # threading.Thread(target=handle_client, args=(conn, addr)).start() handle_client(conn, addr) # シングルスレッドで処理 except KeyboardInterrupt: print("サーバーを停止します") finally: server_socket.close() if __name__ == "__main__": HOST = "127.0.0.1" # localhost PORT = 65432 # 使用するポート start_server(HOST, PORT) ``` **説明:** * **`get_weather_data(state)` 関数:** * 指定された州の天気予報と警報情報を取得します。 * OpenWeatherMap API を使用して天気予報を取得します。 `YOUR_API_KEY` を実際の API キーに置き換えてください。 * **重要:** 天気警報の取得には、別の API (例: NOAA Weather Alerts API) を使用する必要があります。 この例では、簡略化のため、警報情報は省略しています。 * 取得したデータを整形して返します。 * **`state_to_city(state)` 関数:** * 州の略称を都市名に変換します。 これは簡略化された例であり、より正確なマッピングが必要な場合があります。 * **`handle_client(conn, addr)` 関数:** * クライアントからの接続を処理します。 * クライアントから受信したデータを JSON として解析します。 * `state` パラメータに基づいて、`get_weather_data` 関数を呼び出して天気予報を取得します。 * 結果を JSON としてクライアントに送信します。 * **`start_server(host, port)` 関数:** * MCP サーバーを起動します。 * 指定されたホストとポートでリッスンします。 * クライアントからの接続を受け入れ、`handle_client` 関数を呼び出して処理します。 **使い方:** 1. **OpenWeatherMap API キーを取得:** OpenWeatherMap のウェブサイトでアカウントを作成し、API キーを取得します。 2. **`YOUR_API_KEY` を実際の API キーに置き換えます。** 3. **スクリプトを実行:** `python your_script_name.py` 4. **AI エージェントからリクエストを送信:** ```json { "state": "CA" } ``` このリクエストをサーバーに送信すると、カリフォルニア州の天気予報が JSON 形式で返されます。 **AI エージェント側の例 (Python):** ```python import socket import json def get_weather_from_mcp(state, host="127.0.0.1", port=65432): """ MCP サーバーから天気予報を取得します。 """ try: with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.connect((host, port)) request = {"state": state} s.sendall(json.dumps(request).encode("utf-8")) data = s.recv(1024) response = json.loads(data.decode("utf-8")) return response except Exception as e: print(f"エラー: {e}") return {"error": "MCP サーバーへの接続に失敗しました"} if __name__ == "__main__": state = "NY" weather_data = get_weather_from_mcp(state) print(weather_data) ``` **重要な考慮事項:** * **エラー処理:** より堅牢なエラー処理を追加する必要があります。 * **セキュリティ:** 本番環境では、セキュリティ対策 (認証、暗号化など) を実装する必要があります。 * **スケーラビリティ:** 多数のクライアントを処理する必要がある場合は、マルチスレッドまたは非同期処理を使用することを検討してください。 * **API の制限:** OpenWeatherMap などの API には、レート制限があります。 制限を超えないように、リクエストの頻度を調整する必要があります。 * **天気警報:** 天気警報を取得するには、NOAA Weather Alerts API などの別の API を使用する必要があります。 API のドキュメントを参照して、適切なリクエストを構築してください。 * **データ形式:** AI エージェントが理解しやすいように、データ形式を調整する必要がある場合があります。 * **状態コード:** HTTP 状態コード (200 OK, 400 Bad Request, 500 Internal Server Error など) を使用して、リクエストの成功または失敗を示すことを検討してください。 この例は、AI エージェントが天気予報を取得するために使用できる MCP サーバーの基本的な実装です。 要件に応じて、機能を拡張およびカスタマイズできます。

Wikipedia MCP Server

Provides Claude with real-time access to Wikipedia through four essential tools: search articles, get full content, retrieve summaries, and find related articles. Enables comprehensive Wikipedia research workflows with structured data access and no API keys required.

Qwen Max MCP Server

Qwen Max言語モデルを使用して、設定可能なパラメータでテキスト生成を有効にし、Model Context Protocol（MCP）を介してClaude Desktopとシームレスに統合します。

Gmail MCP Server

Enables sending emails through Gmail using your Gmail credentials. Provides a simple send_email tool that accepts recipient, subject, and plain text body parameters.

Text Analyzer

Provides comprehensive text analysis capabilities including character counting, word statistics, character type analysis, and text length validation for Korean and English text. Supports AI agents in analyzing and validating text content with detailed statistics and Unicode support.

MCP OI-Wiki

Enhances large language models with competitive programming knowledge by leveraging OI-Wiki content through vector search, allowing models to retrieve relevant algorithms and techniques.

MCP APP

MCPサーバーアプリケーション（RAG対応）

Orchestrator MCP

An intelligent MCP server that orchestrates multiple MCP servers with AI-enhanced workflow automation and production-ready context engine capabilities for codebase analysis.

Mcp Difyworkflow Server

mcp-difyworkflow-server は、Difyワークフローのクエリと呼び出しを実装するmcpサーバToolsアプリケーションです。複数のカスタムDifyワークフローのオンデマンド操作をサポートします。ai, mcp, mcp-server