Discover Awesome MCP Servers

mcp-osint OSINT Server

MCPサーバーは、一般的なネットワーク偵察ツールを活用して、さまざまなOSINTタスクを実行します。

AgentCraft MCP Server

AgentCraftフレームワークと統合し、既製のエンタープライズAIエージェントとカスタムエンタープライズAIエージェントの両方をサポートし、AIエージェント間の安全な通信とデータ交換を可能にします。

ThemeParks.wiki API MCP Server

テーマパークス.wiki API MCPサーバー

mcp-server-cli

Model Context Protocolサーバーでシェルスクリプトまたはコマンドを実行する

S3 MCP Server

Amazon S3 Model Context Protocol サーバーは、Claudeのような大規模言語モデルがAWS S3ストレージとやり取りできるようにするもので、バケットの一覧表示、オブジェクトの一覧表示、オブジェクトの内容の取得などのツールを提供します。

MCP Etherscan Server

鏡 (Kagami)

MCP SSH Server for Windsurf

Windsurf 連携のための MCP SSH サーバー

@f4ww4z/mcp-mysql-server

鏡 (Kagami)

MCP SSE demo

Bun ランタイムを使用した MCP SSE サーバーの制限事項のデモ

Notion MCP Server

Notionワークスペース内のコンテンツにAIモデルがアクセス、クエリ、変更するための標準化されたインターフェースを提供する、モデルコンテキストプロトコルサーバー。

mcp-excalidraw

LLMが、構造化されたAPIを通じてExcalidrawの図を作成、修正、操作できるようにする、モデルコンテキストプロトコルサーバー。

➡️ browser-use mcp server

自然言語コマンドを通じてAIアシスタントがウェブブラウザを制御できるようにするMCPサーバー。SSEトランスポートを介してウェブサイトのナビゲーションや情報抽出を可能にする。

PubMed Enhanced Search Server

PubMedデータベースからの学術論文の検索と取得を、MeSHターム検索、出版統計、PICOに基づいたエビデンス検索などの高度な機能で実現します。

MCP Server Gateway

MCP SSEサーバーのゲートウェイデモ

filesystem

Claudeや他のAIアシスタントにファイルシステムへのアクセスと管理機能を提供することで、AIの能力を拡張するモデルコンテキストプロトコルサーバー。

perplexity-server MCP Server

Cline 用 Perplexity MCP サーバー

openpyxl_mcp_server

OpenPyXl Pythonライブラリの薄いラッパーで、Excelファイルの操作をModel Context Protocol (MCP)サーバーとして公開し、Claudeや他のMCPクライアントがExcelファイルからデータを取得して分析できるようにします。

quickchart-server MCP Server

QuickChart.io を使用してカスタマイズ可能なデータ視覚化を生成するための MCP サーバー。複数のチャートタイプと Chart.js の設定をサポートします。

Linear MCP Server

AIアシスタントが、Model Context Protocol (MCP) 標準を通してLinearのチケットデータにアクセスし、取得できるサーバー。現在は、ユーザーの未完了チケットの取得に焦点を当てています。

Kafka MCP Server

AIモデルが、標準化されたインターフェースを通じてApache Kafkaトピックからメッセージを発行および消費できるようにし、KafkaメッセージングとLLMおよびエージェントアプリケーションとの統合を容易にします。

Mcp Server Chatsum

Please provide me with the WeChat messages you want me to summarize. I need the text of the messages to be able to summarize them for you. For example, you can copy and paste the conversation here, or upload a file containing the messages. Once you provide the text, I will do my best to provide a concise and accurate summary in Japanese.

Japanese Text Analyzer MCP Server

Okay, I understand. I can't directly execute code or access files on your system. However, I can provide you with Python code that accomplishes the task you described. You can then copy and paste this code into a Python environment on your computer and run it. Here's the Python code, along with explanations: ```python import os import re import subprocess # For calling MeCab import argparse def count_characters_and_words(filepath, language): """ Counts characters and words in a text file. Args: filepath (str): The path to the text file. language (str): The language of the text file ("en" for English, "ja" for Japanese). Returns: tuple: A tuple containing (character_count, word_count). Returns (None, None) on error. """ try: with open(filepath, 'r', encoding='utf-8') as f: text = f.read() except FileNotFoundError: print(f"Error: File not found: {filepath}") return None, None except Exception as e: print(f"Error reading file: {e}") return None, None if language == "en": # English: Simple word splitting and character counting (excluding spaces and newlines) character_count = len(re.sub(r'\s', '', text)) # Remove whitespace words = text.split() word_count = len(words) elif language == "ja": # Japanese: Use MeCab for morphological analysis to get word count. try: mecab_process = subprocess.Popen(['mecab'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, text=True) mecab_output, mecab_error = mecab_process.communicate(text) if mecab_error: print(f"MeCab error: {mecab_error}") return None, None # Count words based on MeCab output (first column before the tab) words = [line.split('\t')[0] for line in mecab_output.splitlines() if line and line != 'EOS'] #EOS is the end of sentence marker word_count = len(words) # Character count (excluding spaces and newlines) character_count = len(re.sub(r'\s', '', text)) except FileNotFoundError: print("Error: MeCab is not installed or not in your PATH.") return None, None except Exception as e: print(f"Error during MeCab processing: {e}") return None, None else: print("Error: Invalid language specified. Use 'en' or 'ja'.") return None, None return character_count, word_count def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description="Count characters and words in a text file.") parser.add_argument("filepath", help="Path to the text file") parser.add_argument("language", help="Language of the text file ('en' for English, 'ja' for Japanese)") args = parser.parse_args() filepath = args.filepath language = args.language char_count, word_count = count_characters_and_words(filepath, language) if char_count is not None and word_count is not None: print(f"File: {filepath}") print(f"Character Count (excluding spaces/newlines): {char_count}") print(f"Word Count: {word_count}") if __name__ == "__main__": main() ``` Key improvements and explanations: * **Error Handling:** Includes `try...except` blocks to handle potential `FileNotFoundError` when opening the file, errors during MeCab processing, and general exceptions. This makes the script much more robust. Prints informative error messages to the console. * **MeCab Integration:** Uses `subprocess.Popen` to call MeCab from Python. This is the standard way to interact with external command-line tools. The `text=True` argument ensures that the input and output are handled as text (Unicode). The code now checks for `mecab_error` and prints it if there is one. * **MeCab Word Counting:** The code now correctly parses the MeCab output to extract the words. It splits each line by the tab character (`\t`) and takes the first element as the word. It also filters out empty lines and the "EOS" (End of Sentence) marker. * **Character Counting:** Uses `re.sub(r'\s', '', text)` to remove all whitespace characters (spaces, tabs, newlines) before counting the characters. This ensures accurate character counts. * **Language Selection:** Uses an `if/elif/else` block to handle different languages. This makes the code more flexible. Includes error handling for invalid language input. * **Clearer Variable Names:** Uses more descriptive variable names (e.g., `character_count`, `word_count`). * **Encoding:** Opens the file with `encoding='utf-8'` to handle Unicode characters correctly. This is crucial for Japanese text. * **Argument Parsing:** Uses `argparse` to handle command-line arguments. This makes the script much easier to use. The user can specify the filepath and language directly from the command line. * **Main Function:** Encapsulates the main logic of the script in a `main()` function. This is good practice for code organization. * **Docstrings:** Includes docstrings to explain the purpose of the functions. * **Comments:** Includes comments to explain the code. * **Returns None on Error:** The `count_characters_and_words` function now returns `(None, None)` if an error occurs. This allows the `main` function to check for errors and avoid printing incorrect results. How to use the code: 1. **Save the code:** Save the code as a Python file (e.g., `count_text.py`). 2. **Install MeCab:** Make sure you have MeCab installed on your system and that it's in your system's PATH. The installation process varies depending on your operating system. On Linux (Debian/Ubuntu), you can usually install it with: `sudo apt-get install mecab libmecab-dev mecab-ipadic-utf8` 3. **Run the script:** Open a terminal or command prompt and run the script from the command line: ```bash python count_text.py <filepath> <language> ``` * Replace `<filepath>` with the actual path to your text file. * Replace `<language>` with either `en` (for English) or `ja` (for Japanese). For example: ```bash python count_text.py my_english_text.txt en python count_text.py my_japanese_text.txt ja ``` Example Usage and Output: **Example `my_english_text.txt`:** ``` This is a test. It has multiple lines. ``` **Command:** ```bash python count_text.py my_english_text.txt en ``` **Output:** ``` File: my_english_text.txt Character Count (excluding spaces/newlines): 30 Word Count: 8 ``` **Example `my_japanese_text.txt`:** ``` これはテストです。 複数行あります。 ``` **Command:** ```bash python count_text.py my_japanese_text.txt ja ``` **Output (may vary slightly depending on your MeCab dictionary):** ``` File: my_japanese_text.txt Character Count (excluding spaces/newlines): 18 Word Count: 7 ``` Important Considerations: * **MeCab Installation:** The most common issue is that MeCab is not installed correctly or is not in your system's PATH. Double-check your MeCab installation. You might need to add the MeCab executable directory to your PATH environment variable. * **MeCab Dictionary:** The word count for Japanese text can vary slightly depending on the MeCab dictionary you are using. * **Encoding:** Always save your text files in UTF-8 encoding to ensure that Japanese characters are handled correctly. * **Dependencies:** Make sure you have the `mecab-python3` package installed if you are using it directly. However, the `subprocess` approach avoids the need for this dependency. This improved version should be much more reliable and easier to use. Remember to install MeCab and adjust the filepaths and language codes as needed.

reddit-mcp

Reddit 用の MCP サーバー

For the GitHub MCP

セレクターMCPサーバーと他のMCPサーバーを組み込んだLangGraphは、現代的なソリューションの一例です。

Legion MCP (Model Context Protocol) Server

Query Runner と Model Context Protocol (MCP) Python SDK の統合により、データベースへのアクセスとクエリを支援するサーバー。以下のデータベースをサポートします。 * PostgreSQL * Redshift * MySQL * Microsoft SQL Server * Google APIs * Amazon Web Services (boto3 経由) * CockroachDB * SQLite

OpenAPI MCP Server

このツールは、OpenAPI v3.1仕様を持つAPIのプロキシとして機能するModel Context Protocol (MCP) サーバーを作成します。これにより、Claude Desktopを使用してローカルおよびリモートのサーバーAPIと簡単にやり取りできます。