Discover Awesome MCP Servers

revula

Production-grade MCP server for universal reverse engineering automation.

Elfa MCP

MCP server for the Elfa API, providing crypto social intelligence from X and Telegram, including trending, mentions, narratives, and market chat. It also supports Auto, a condition engine for automated monitoring and actions.

Letta MCP Server Railway Edition

Enables AI clients to interact with Letta.ai's stateful agents via cloud deployment on Railway. Provides 20+ tools for agent management, conversations, memory operations, and tool configuration through a streamable HTTP transport optimized for production use.

meok-tacho-audit-mcp

Enables UK haulage compliance managers to audit tachographs, drivers' hours, and DVSA OCRS scores, preventing red status and generating public inquiry briefs.

CONTAM MCP

A Windows-based MCP server that exposes NIST's CONTAM simulation tools and ContamX bridge-mode controls to AI agents. It enables automated airflow and contaminant transport modeling, including project inspection, simulation execution, and real-time bridge session management.

cory-mem

Provides persistent memory for AI assistants, enabling context retention across sessions through hybrid search and memory management tools.

SPICEBridge

AI-powered circuit design through simulation — an MCP server that gives language models direct access to SPICE circuit simulation via ngspice, enabling natural language circuit description and automated netlist generation, simulation, measurement, and spec verification.

imessage-mcp

A local MCP server that enables reading iMessage conversations and sending new messages through Claude Desktop. It provides secure, read-only access to your Mac's iMessage database and AppleScript-based message sending capabilities.

godot-mcp-pilot

An MCP server that gives AI assistants direct control over Godot 4 game development projects. It enables launching the editor, running projects, creating and editing scenes, writing GDScript, and inspecting assets through natural language commands.

Pi-hole MCP Server

Enables control of Pi-hole v6 ad blocking, allowing users to toggle DNS blocking status and retrieve real-time statistics like query counts and blocked domains. It provides a structured interface for monitoring and managing network-level ad filtering through the Pi-hole REST API.

mcp-guardrails-kit

A prompt-injection-aware MCP server demonstrating guardrails for agentic tool use, including permission tiers, untrusted-content quarantine, and heuristic injection detection, with a fictional ticket-triage assistant.

effective-potato

Provides a sandboxed Ubuntu 24.04 container for secure command execution, with tools for git operations, background tasks, and GUI automation (screenshots and screen recording).

Epoch

Time estimation MCP server for AI agents. It provides PERT, COCOMO II, Monte Carlo simulation, sprint forecasting, token-to-time and cost mapping, and schedule-risk tools.

Jira MCP

MCP server for Jira ticket context via REST API — read issues, search, post comments with @mentions.

SudoMock

Product mockup rendering API for e-commerce and print-on-demand. Upload Photoshop PSD templates, render photorealistic mockups by placing your designs onto smart object layers. 9 tools including AI-powered render (no PSD needed), template management, and account info. Supports remote HTTP (OAuth) and local stdio (npx) transports.

Azure DevOps Multi-Organization MCP Server

Enables interaction with multiple Azure DevOps organizations simultaneously, providing access to pipelines, builds, repositories, and pull requests across different organizations without switching contexts or restarting the server.

Untappd MCP Server using Azure Functions

Okay, here's an example of an MCP (presumably meaning Minimal, Complete, and Verifiable) Azure Function written in F# that demonstrates a simple HTTP trigger: ```fsharp namespace MyFunctionApp open Microsoft.Azure.WebJobs open Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.Http open Microsoft.AspNetCore.Http open Microsoft.Extensions.Logging open System.Threading.Tasks module HttpExample = [<FunctionName("HttpExample")>] let Run ( [<HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", "post", Route = null)>] req: HttpRequest, log: ILogger) = task { log.LogInformation "C# HTTP trigger function processed a request." let name = match req.Query.["name"].ToString() with | null -> let reqBody = new System.IO.StreamReader(req.Body).ReadToEnd() match Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject<{| name: string |}>(reqBody) with | null -> "Azure" | data -> data.name | name -> name let responseMessage = sprintf "Hello, %s. This HTTP triggered function executed successfully." name return HttpResponseMessageResult(System.Net.HttpStatusCode.OK, Content = responseMessage) } ``` **Explanation:** * **`namespace MyFunctionApp`**: Defines the namespace for your function. Important for organization. * **`open ...`**: Imports necessary namespaces. These are crucial for working with Azure Functions, HTTP requests, logging, and JSON serialization. * **`module HttpExample`**: Defines a module to contain the function. This is good F# practice. * **`[<FunctionName("HttpExample")>]`**: This attribute is *essential*. It tells Azure Functions the name of your function. This is how Azure identifies and executes your code. Change `"HttpExample"` to whatever you want to call your function. * **`let Run (...) = task { ... }`**: This defines the main function that will be executed when the HTTP trigger is activated. The `task { ... }` block indicates that this is an asynchronous operation. * **`[<HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", "post", Route = null)>] req: HttpRequest`**: This attribute is *critical*. It defines the HTTP trigger. * `AuthorizationLevel.Anonymous`: Means anyone can call the function without authentication. Other options are `Function`, `Admin`, and `System`. * `"get", "post"`: Specifies that the function will respond to both GET and POST requests. * `Route = null`: Means the function will be triggered by the base URL of the function app. You can specify a route (e.g., `Route = "api/myroute"`) to make the function accessible at a specific URL. * `req: HttpRequest`: This is the HTTP request object, which contains information about the incoming request (query parameters, headers, body, etc.). * **`log: ILogger`**: This is the logger object, which you can use to write log messages to Azure's logging system. Very important for debugging and monitoring. * **`log.LogInformation "C# HTTP trigger function processed a request."`**: Logs a message to the Azure Functions log. * **`let name = ...`**: This part extracts the `name` parameter from the request. It first tries to get it from the query string (`req.Query.["name"]`). If it's not in the query string, it tries to read the request body as JSON and deserialize it into a record with a `name` field. If neither is found, it defaults to "Azure". * **`let responseMessage = sprintf "Hello, %s. This HTTP triggered function executed successfully." name`**: Creates the response message, using the extracted `name`. * **`return HttpResponseMessageResult(System.Net.HttpStatusCode.OK, Content = responseMessage)`**: Creates the HTTP response. * `System.Net.HttpStatusCode.OK`: Sets the HTTP status code to 200 (OK). * `Content = responseMessage`: Sets the response body to the message we created. **How to Use:** 1. **Create an Azure Functions project:** In Visual Studio or VS Code with the Azure Functions extension, create a new Azure Functions project and choose the F# language. Select the "HTTP trigger" template. 2. **Replace the generated code:** Replace the code in the generated `HttpExample.fs` file with the code above. 3. **Install Newtonsoft.Json:** Add the `Newtonsoft.Json` NuGet package to your project. This is needed for deserializing the request body. You can do this via the NuGet Package Manager in Visual Studio or using the .NET CLI: `dotnet add package Newtonsoft.Json` 4. **Publish to Azure:** Publish your function app to Azure. 5. **Test:** Once deployed, you can test the function by sending HTTP requests to its URL. You can pass the `name` parameter in the query string (e.g., `https://your-function-app.azurewebsites.net/api/HttpExample?name=John`) or in the request body as JSON (e.g., `{"name": "Jane"}`). **Important Considerations:** * **Error Handling:** This example is very basic. In a real-world application, you would need to add error handling (e.g., `try...with` blocks) to handle potential exceptions, such as invalid JSON in the request body. * **Dependencies:** Make sure you have the necessary NuGet packages installed. The Azure Functions SDK and `Newtonsoft.Json` are essential. * **Configuration:** You can configure your function app using the `local.settings.json` file (for local development) and application settings in the Azure portal (for deployed functions). * **Logging:** Use the `log` object extensively to log important information about your function's execution. This will help you debug and monitor your function. * **Asynchronous Operations:** Azure Functions are designed to be asynchronous. Use `task { ... }` blocks and `async...await` (if needed) to perform asynchronous operations. * **Authorization:** Consider the appropriate authorization level for your function. `Anonymous` is suitable for public APIs, but you may need to use `Function`, `Admin`, or custom authentication for more secure functions. * **Function Bindings:** Azure Functions support a wide range of bindings (e.g., to queues, databases, storage accounts). Explore these bindings to simplify your code and integrate with other Azure services. This example provides a solid foundation for building more complex Azure Functions in F#. Remember to adapt it to your specific needs and add appropriate error handling, logging, and security measures. **Japanese Translation of the Explanation:** 以下に、F# で記述された MCP (おそらく最小限、完全、検証可能を意味する) Azure Function の例を示します。これは、単純な HTTP トリガーを示しています。 ```fsharp namespace MyFunctionApp open Microsoft.Azure.WebJobs open Microsoft.Azure.WebJobs.Extensions.Http open Microsoft.AspNetCore.Http open Microsoft.Extensions.Logging open System.Threading.Tasks module HttpExample = [<FunctionName("HttpExample")>] let Run ( [<HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", "post", Route = null)>] req: HttpRequest, log: ILogger) = task { log.LogInformation "C# HTTP トリガー関数がリクエストを処理しました。" let name = match req.Query.["name"].ToString() with | null -> let reqBody = new System.IO.StreamReader(req.Body).ReadToEnd() match Newtonsoft.Json.JsonConvert.DeserializeObject<{| name: string |}>(reqBody) with | null -> "Azure" | data -> data.name | name -> name let responseMessage = sprintf "こんにちは、%s。この HTTP トリガー関数は正常に実行されました。" name return HttpResponseMessageResult(System.Net.HttpStatusCode.OK, Content = responseMessage) } ``` **説明:** * **`namespace MyFunctionApp`**: 関数の名前空間を定義します。 整理するために重要です。 * **`open ...`**: 必要な名前空間をインポートします。 これらは、Azure Functions、HTTP リクエスト、ロギング、および JSON シリアル化を操作するために非常に重要です。 * **`module HttpExample`**: 関数を含むモジュールを定義します。 これは良い F# のプラクティスです。 * **`[<FunctionName("HttpExample")>]`**: この属性は *必須* です。 これは、Azure Functions に関数の名前を伝えます。 これは、Azure がコードを識別して実行する方法です。 `"HttpExample"` を、関数に付けたい名前に変更します。 * **`let Run (...) = task { ... }`**: これは、HTTP トリガーがアクティブ化されたときに実行されるメイン関数を定義します。 `task { ... }` ブロックは、これが非同期操作であることを示します。 * **`[<HttpTrigger(AuthorizationLevel.Anonymous, "get", "post", Route = null)>] req: HttpRequest`**: この属性は *非常に重要* です。 HTTP トリガーを定義します。 * `AuthorizationLevel.Anonymous`: 認証なしで誰でも関数を呼び出すことができることを意味します。 他のオプションは、`Function`、`Admin`、および `System` です。 * `"get", "post"`: 関数が GET リクエストと POST リクエストの両方に応答することを指定します。 * `Route = null`: 関数アプリのベース URL によって関数がトリガーされることを意味します。 ルートを指定して (例: `Route = "api/myroute"` )、特定の URL で関数にアクセスできるようにすることができます。 * `req: HttpRequest`: これは HTTP リクエストオブジェクトであり、受信リクエストに関する情報 (クエリパラメータ、ヘッダー、ボディなど) が含まれています。 * **`log: ILogger`**: これはロガーオブジェクトであり、Azure のロギングシステムにログメッセージを書き込むために使用できます。 デバッグと監視に非常に重要です。 * **`log.LogInformation "C# HTTP トリガー関数がリクエストを処理しました。"`**: Azure Functions ログにメッセージを記録します。 * **`let name = ...`**: この部分は、リクエストから `name` パラメータを抽出します。 まず、クエリ文字列から取得しようとします ( `req.Query.["name"]` )。 クエリ文字列にない場合は、リクエストボディを JSON として読み取り、`name` フィールドを持つレコードにデシリアライズしようとします。 どちらも見つからない場合は、デフォルトで "Azure" になります。 * **`let responseMessage = sprintf "こんにちは、%s。この HTTP トリガー関数は正常に実行されました。"`**: 抽出された `name` を使用して、応答メッセージを作成します。 * **`return HttpResponseMessageResult(System.Net.HttpStatusCode.OK, Content = responseMessage)`**: HTTP 応答を作成します。 * `System.Net.HttpStatusCode.OK`: HTTP ステータスコードを 200 (OK) に設定します。 * `Content = responseMessage`: 応答ボディを作成したメッセージに設定します。 **使い方:** 1. **Azure Functions プロジェクトを作成します:** Visual Studio または VS Code で Azure Functions 拡張機能を使用して、新しい Azure Functions プロジェクトを作成し、F# 言語を選択します。 「HTTP トリガー」テンプレートを選択します。 2. **生成されたコードを置き換えます:** 生成された `HttpExample.fs` ファイルのコードを上記のコードに置き換えます。 3. **Newtonsoft.Json をインストールします:** `Newtonsoft.Json` NuGet パッケージをプロジェクトに追加します。 これは、リクエストボディをデシリアライズするために必要です。 これは、Visual Studio の NuGet パッケージマネージャーを使用するか、.NET CLI を使用して行うことができます: `dotnet add package Newtonsoft.Json` 4. **Azure に公開します:** 関数アプリを Azure に公開します。 5. **テスト:** デプロイしたら、URL に HTTP リクエストを送信して関数をテストできます。 クエリ文字列で `name` パラメータを渡すことができます (例: `https://your-function-app.azurewebsites.net/api/HttpExample?name=John` ) または、リクエストボディで JSON として渡すことができます (例: `{"name": "Jane"}` )。 **重要な考慮事項:** * **エラー処理:** この例は非常に基本的なものです。 実際のアプリケーションでは、リクエストボディの無効な JSON など、潜在的な例外を処理するために、エラー処理 (例: `try...with` ブロック) を追加する必要があります。 * **依存関係:** 必要な NuGet パッケージがインストールされていることを確認してください。 Azure Functions SDK と `Newtonsoft.Json` は必須です。 * **構成:** `local.settings.json` ファイル (ローカル開発用) と Azure ポータルのアプリケーション設定 (デプロイされた関数用) を使用して、関数アプリを構成できます。 * **ロギング:** `log` オブジェクトを広範囲に使用して、関数の実行に関する重要な情報を記録します。 これは、関数のデバッグと監視に役立ちます。 * **非同期操作:** Azure Functions は非同期になるように設計されています。 `task { ... }` ブロックと `async...await` (必要な場合) を使用して、非同期操作を実行します。 * **認証:** 関数に適切な認証レベルを検討してください。 `Anonymous` はパブリック API に適していますが、より安全な関数には `Function`、`Admin`、またはカスタム認証を使用する必要がある場合があります。 * **関数バインディング:** Azure Functions は、幅広いバインディング (例: キュー、データベース、ストレージアカウント) をサポートしています。 これらのバインディングを調べて、コードを簡素化し、他の Azure サービスと統合します。 この例は、F# でより複雑な Azure Functions を構築するための強固な基盤を提供します。 特定のニーズに合わせて調整し、適切なエラー処理、ロギング、およびセキュリティ対策を追加することを忘れないでください。

fittok

An MCP server that filters and compresses context by 80-90% before sending to an LLM, using code knowledge graphs and compression.

Azure Assistant MCP

Enables natural language exploration of Azure environments by generating and executing KQL queries against Azure Resource Graph. Supports multi-tenant configurations, subscription scoping, and provides direct access to Azure resource information through conversational interactions.

Book4Time MCP Server

Enables interaction with the Book4Time API through an Azure Function-hosted server. It allows users to query product information and manage bookings using MCP-compatible clients like Claude Desktop.

DocuWare Read-only MCP

Read-only MCP server for DocuWare that lets you list file cabinets, search documents, view metadata, and download documents.

agent-cost-allocator-mcp

Multi-tenant LLM cost attribution for chargeback billing.

trac-mcp-server

Enables AI agents to manage Trac projects with full CRUD operations on tickets, wiki pages, and milestones via the Model Context Protocol.

memtrace

Memtrace is a persistent memory layer for coding agents, built as a bi‑temporal structural knowledge graph over your codebase (AST‑driven symbols and relationships, plus temporal evolution and cross‑service API topology)

mcp-local-gateway

Minimal MCP server exposing a single tool, run_date, to execute the local date command via a Streamable HTTP endpoint.

StatCite

Official economic statistics with full citations — World Bank, IMF WEO, ECB — plus verify_stat to check a claimed figure against the official series. Free, remote, no auth.

Portfolio MCP Server

An MCP server that exposes an AI project portfolio as queryable tools, allowing users to ask about projects, search by technology, or get details via natural language.

nexus-agents

nexus-agents makes your AI coding tools work together intelligently. It coordinates Claude, Codex, Gemini, and OpenCode — routing each task to the best model using data-driven algorithms, validating outputs through multi-model consensus voting, and continuously improving through outcome-driven learning. Connect it to any MCP-compatible editor (Claude Code, Cursor, VS Code) and it handles the rest.

Cloudflare Playwright MCP

Enables AI assistants to control a browser through Playwright automation tools deployed on Cloudflare Workers. Supports web automation tasks like navigation, typing, clicking, and taking screenshots through natural language commands.

mcp-server-creem

MCP server for Creem.io providing tools to manage subscriptions, products, payments, license keys, and more through the Creem API.