Discover Awesome MCP Servers

MCP Reddit Server

ClaudeのようなAIアシスタントが、サブレディットの検索、コメント付きの投稿詳細の取得、トレンド投稿の閲覧など、Redditのコンテンツを閲覧および分析できるようにする、モデルコンテキストプロトコルサーバー。

Notion Knowledge Base MCP Server

Notionのナレッジベースに接続するMCPサーバー。Cline拡張機能を使ってVSCodeから直接情報をクエリして取得できます。

Ghost MCP Server

Ghost Admin APIと統合し、投稿、ページ、タグ、著者、メンバー、画像のアップロードなど、Ghost CMSの機能をプログラムで管理できるようにすることで、効率的なコンテンツ管理機能を提供します。

Redash MCP Server

RedashをClaudeのようなAIアシスタントと統合するModel Context Protocol (MCP)サーバー。自然言語を通じて、データのクエリ、可視化の管理、ダッシュボードの操作を可能にする。

protonmail-mcp

このMCPサーバーは、ProtonmailのSMTPサービスを利用してメール送信機能を提供します。Claude DesktopとCline VSCode拡張機能の両方で、あなたのProtonmailの認証情報を使って、あなたに代わってメールを送信できます。

Coinmarket

暗号通貨のリストと相場を取得するためのCoinMarketCap API連携

FastMCP

FastMCPは、安全で標準化されたデータと機能をLLMアプリケーションに公開できる包括的なMCPサーバーです。効率的なLLMインタラクションのためのリソース、ツール、プロンプト管理を提供します。

supabase-mcp

Supabaseのデータベース、ストレージ、およびエッジ関数とやり取りするためのツールを提供するMCPサーバー。

MCP Google Workspace Server

MCPプロトコルを使用してGmailやGoogleカレンダーとの連携を可能にし、複数のGoogleアカウント、メール管理、自然言語によるカレンダー操作をサポートします。

MCP Atlassian

AIエージェントが、標準化されたインターフェースを通じて、コンテンツ管理、課題追跡、プロジェクト管理のためにAtlassian製品（ConfluenceとJira）と連携することを可能にするMCPサーバー。

Confluence Communication Server

Confluence からのコンテンツを CQL 検索やページコンテンツの取得を通じてクエリおよび検索できるようにすることで、Claude が Confluence ワークスペースに保存された情報にシームレスにアクセスできるようにします。

Gmail MCP Server

LLM処理機能を備えた包括的なGmail連携機能を提供し、ユーザーはモデルコンテキストプロトコルを通じて、メールの読み取り、検索、フィルタリング、添付ファイルの処理を行うことができます。

Steel Puppeteer

LLMがPuppeteerを使ってウェブブラウザを自動化できるようにするModel Context Protocolサーバー。ナビゲーション、スクリーンショット、フォーム入力、そして実際のブラウザ環境でのJavaScript実行を可能にします。

Twitter MCP Server

ClaudeがTwitterと連携し、ツイートの投稿やTwitterコンテンツの検索を可能にするMCPサーバー

MCP Documentation Server

Claude Desktop統合によるAI支援コード改善とドキュメント管理を提供するスマートなドキュメントサーバー。

Crew AI MCP Server

CrewAIフレームワークを使用してAIエージェントとタスク管理を有効にし、ユーザーが自動化されたワークフロー環境でエージェントとタスクを作成および実行できるようにします。

Linear MCP Server

Claudeがチーム、課題、プロジェクト、サイクルを管理するためにLinearのAPIと連携できる、モデルコンテキストプロトコルサーバー。

Geoapify MCP Server

住所をGPS座標に変換し、Geoapify APIを使用して地図の可視化を作成します。これにより、Claudeユーザーは場所のリストからGeoJSONデータと地図画像を生成できます。

Dataset Viewer MCP Server

Hugging Face Dataset Viewer APIとのインタラクションを可能にし、ユーザーがHugging Face Hubでホストされているデータセットを閲覧、検索、フィルタリング、分析できるようにします。

salesforce-mcp-server

Salesforce REST API を通じて Salesforce とやり取りするための、モデルコンテキストプロトコルサーバーの実装。

WeCom Bot MCP Server

FastMCPを使用してWeComボット経由でメッセージを送信するためのサーバー。非同期通信とWebhookによるメッセージ追跡をサポートします。

Release Notes MCP Server

了解しました。その機能を実装するための詳細な手順や考慮事項を以下に示します。 **概要:** GitHubリポジトリからリリースノートを自動生成するツールを作成します。このツールは、コミットの種類（機能追加、バグ修正、ドキュメント更新など）に基づいてコミットを整理し、詳細な統計情報（コミット数、コントリビューター数など）を含んだ、見やすくフォーマットされたリリースノートを生成します。 **実装手順:** 1. **GitHub APIの利用:** * **認証:** GitHub APIを使用するには、認証が必要です。個人アクセストークン（PAT）を作成し、APIリクエストに含めます。 * **リポジトリ情報の取得:** GitHub APIのエンドポイントを使用して、リポジトリに関する情報を取得します。具体的には、リポジトリ名、オーナー名、最新のリリース、コミット履歴などを取得します。 * **コミット情報の取得:** コミット履歴を取得し、各コミットの詳細情報（コミットメッセージ、作成者、コミット日時など）を取得します。 2. **コミットの分類:** * **コミットメッセージの解析:** 各コミットのメッセージを解析し、コミットの種類を特定します。 * **キーワードの利用:** 特定のキーワード（例: "feat:"、"fix:"、"docs:"、"chore:"）をコミットメッセージに含めることで、コミットの種類を明確にします。 * **正規表現:** 正規表現を使用して、コミットメッセージから特定のパターンを抽出し、コミットの種類を特定します。 * **例:** * `feat: 新しい機能を追加` → 機能追加 * `fix: バグを修正` → バグ修正 * `docs: ドキュメントを更新` → ドキュメント更新 3. **リリースノートのフォーマット:** * **Markdown形式:** リリースノートをMarkdown形式で生成します。 * **セクション分け:** コミットの種類ごとにセクションを分けます（例: 機能追加、バグ修正、ドキュメント更新）。 * **リスト形式:** 各セクション内で、コミットメッセージをリスト形式で表示します。 * **コミットへのリンク:** 各コミットへのリンクを生成し、詳細情報を参照できるようにします。 * **コントリビューターの表示:** コントリビューターの一覧を表示します。 * **統計情報の表示:** コミット数、コントリビューター数などの統計情報を表示します。 4. **統計情報の生成:** * **コミット数のカウント:** 各種類のコミット数をカウントします。 * **コントリビューター数のカウント:** コミットを作成したコントリビューター数をカウントします。 * **その他の統計情報:** 必要に応じて、その他の統計情報（例: コミットの平均サイズ、コミットの頻度）を生成します。 5. **自動化:** * **GitHub Actions:** GitHub Actionsを使用して、リリースノートの生成を自動化します。 * **トリガー:** 新しいリリースが作成されたときに、ワークフローをトリガーします。 * **スクリプトの実行:** ワークフロー内で、リリースノート生成スクリプトを実行します。 * **リリースノートのアップロード:** 生成されたリリースノートを、GitHubリリースの説明としてアップロードします。 **技術スタック:** * **プログラミング言語:** Python (GitHub APIの操作、コミットメッセージの解析、リリースノートのフォーマット) * **ライブラリ:** * `requests`: GitHub APIへのリクエストを送信 * `PyGithub`: GitHub APIを操作するためのPythonライブラリ * `markdown`: Markdown形式のテキストをHTMLに変換 * **CI/CD:** GitHub Actions **サンプルコード (Python):** ```python import requests import os import re GITHUB_TOKEN = os.environ.get("GITHUB_TOKEN") REPO_OWNER = "your-repo-owner" REPO_NAME = "your-repo-name" def get_commits(owner, repo, token): url = f"https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/commits" headers = {"Authorization": f"token {token}"} response = requests.get(url, headers=headers) response.raise_for_status() return response.json() def categorize_commits(commits): features = [] fixes = [] docs = [] chores = [] others = [] for commit in commits: message = commit["commit"]["message"] if re.match(r"^feat:", message): features.append(message) elif re.match(r"^fix:", message): fixes.append(message) elif re.match(r"^docs:", message): docs.append(message) elif re.match(r"^chore:", message): chores.append(message) else: others.append(message) return {"features": features, "fixes": fixes, "docs": docs, "chores": chores, "others": others} def generate_release_notes(categorized_commits): notes = "" if categorized_commits["features"]: notes += "## Features\n" for feature in categorized_commits["features"]: notes += f"- {feature}\n" if categorized_commits["fixes"]: notes += "## Bug Fixes\n" for fix in categorized_commits["fixes"]: notes += f"- {fix}\n" # ... (同様に他のカテゴリも処理) return notes if __name__ == "__main__": commits = get_commits(REPO_OWNER, REPO_NAME, GITHUB_TOKEN) categorized = categorize_commits(commits) release_notes = generate_release_notes(categorized) print(release_notes) ``` **GitHub Actionsの例:** ```yaml name: Generate Release Notes on: release: types: [published] jobs: generate_release_notes: runs-on: ubuntu-latest steps: - uses: actions/checkout@v3 - name: Set up Python uses: actions/setup-python@v4 with: python-version: '3.x' - name: Install dependencies run: | pip install requests PyGithub - name: Generate Release Notes env: GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} run: python generate_release_notes.py > release_notes.md - name: Update Release uses: actions/github-script@v6 with: github-token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} script: | const fs = require('fs'); const releaseNotes = fs.readFileSync('release_notes.md', 'utf8'); const { owner, repo } = context.repo; const release_id = context.payload.release.id; await github.rest.repos.updateRelease({ owner, repo, release_id, body: releaseNotes }); ``` **考慮事項:** * **コミットメッセージの規約:** コミットメッセージの規約を定めることで、コミットの分類をより正確に行うことができます。 * **エラー処理:** APIリクエストのエラー処理を適切に行う必要があります。 * **パフォーマンス:** 大規模なリポジトリの場合、APIリクエストの回数を減らすために、キャッシュなどを利用することを検討してください。 * **カスタマイズ:** リリースノートのフォーマットや統計情報をカスタマイズできるように、柔軟な設計を心がけてください。 **まとめ:** 上記の手順とサンプルコードを参考に、GitHubリポジトリからリリースノートを自動生成するツールを開発できます。GitHub Actionsと組み合わせることで、リリースプロセスを効率化できます。

Snyk MCP Server

SnykのセキュリティスキャンをModel Context Protocolを通じて可能にするスタンドアロンサーバー。リポジトリとプロジェクトの分析、トークン検証、CLI統合をサポートします。

MCP Development Framework

Cursor IDEを拡張し、ウェブコンテンツの取得、PDF処理、Wordドキュメントの解析を行うための強力なモデルコンテキストプロトコルフレームワーク。

Manifold Markets MCP Server

自然言語を通じて、ユーザーが市場の作成、賭けの実行、流動性の管理、ソーシャル機能の利用を可能にする、洗練されたMCPインターフェースを介して、Manifold Markets予測プラットフォームへの包括的なアクセスを提供します。

DevDocs MCP

AIを活用したドキュメントリソースへのアクセスを可能にするモデルコンテキストプロトコルの実装。URIベースのナビゲーション、テンプレートマッチング、構造化されたドキュメント管理を特徴とする。

Google OR-Tools server

MCP-ORToolsは、GoogleのOR-Tools制約プログラミングソルバーをMCPを通じて大規模言語モデルと統合し、AIモデルが以下のことを可能にします。 * 制約モデルの提出と検証 * モデルパラメータの設定 * 制約充足問題および最適化問題の解決 * 解の取得と分析

MCP Zotero

AI があなたの Zotero ライブラリとやり取りすることを可能にします。

Alchemy MCP Plugin

このプラグインは、Alchemy SDKを通じてブロックチェーンデータやNFTとのインタラクションを可能にします。NFTメタデータの取得、ウォレットアドレスに対するNFTの取得、最新のブロック番号の取得などの操作を実行できます。

FastAPI MCP SSE

FastAPIフレームワークを使用して実装されたServer-Sent Events（SSE）で、Model Context Protocol（MCP）を統合し、AIモデルが天気情報などの外部ツールやデータソースにアクセスできるようにします。