Discover Awesome MCP Servers

Design-Pattern-MCP

Provides design pattern templates and anti-pattern guidance to AI coding agents for correct pattern implementation.

substack-publisher-mcp

A tool that connects to Substack's official Publisher API to access posts, newsletters, analytics, and subscribers, compatible with MCP clients like Claude and Cursor.

dero-mcp-server

Read-only MCP server for querying DERO blockchain — blocks, smart contracts, transactions, network info. Privacy-first, runs locally.

MCP Server

A Django-based implementation of the Model Context Protocol (MCP) for managing political preferences and visions for the future.

memsearch-mcp

Provides hybrid vector+BM25+reranker search and index-refresh tools over agent memory stored in markdown files, enabling forge agents to query memory across session, working, and docs tiers without direct file access.

remote-mcp-server-authless

Deploy a remote MCP server on Cloudflare Workers without authentication, enabling custom tools accessible via SSE and compatible with clients like Claude Desktop.

MCP Medical Appointments Demo

Enables users to manage medical appointments by searching for doctors, checking availability, and booking sessions through a natural language interface. It serves as a reference implementation for advanced MCP features like symptom-based specialist recommendations and multi-step scheduling workflows.

ZenTao MCP Server

Enables interaction with ZenTao project management system through RESTful APIs. Supports listing products, managing bugs, viewing statistics, and filtering personal bug assignments through natural language.

sophotron

MCP server for searching and retrieving philosophy papers, combining Semantic Scholar, OpenAlex, Unpaywall, CrossRef, and PhilArchive with PDF resolution, taxonomy browsing, and a personal library.

Arcate MCP Connect

Gives AI agents direct access to your Arcate product discovery workspace to read signals, browse roadmaps, and ingest new customer feedback. It enables users to search existing data and link signals to initiatives through natural language commands.

lab-units-mcp

Converts clinical blood-test results between conventional and SI units and resolves lab-marker names to canonical analytes.

aspicio-dxf-viewer

Opens, inspects, and renders DXF/CAD drawings for AI agents: describe_dxf returns structured facts (layers with actual drawn colors, units, bounds, text content) and render_dxf returns PNG images. On MCP Apps hosts like ChatGPT and Claude, view_dxf opens an interactive in-chat viewer with pan, zoom, and layer toggles.

Halo ITSM MCP Server

Enables AI-driven IT service management by exposing the full Halo ITSM REST API through 172 tools across 43 resource domains to any MCP-compatible client.

dev.io MCP Server

Captures AI conversation summaries, converts them to Markdown posts, and manages local or remote publishing with metrics tracking.

Halo LMS MCP Server

MCP server that provides access to Grand Canyon University's Halo LMS, enabling AI agents to manage classes, assignments, grades, discussions, announcements, inbox messages, notifications, and user profiles.

MetaVision AI Studio

Generate 3D models from text or image. Browse 10K+ free 3D models. AI creative platform with API

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).

Microsoft Fabric RTI MCP Server

Enables AI agents to interact with Microsoft Fabric Real-Time Intelligence services, allowing for seamless data querying, analysis, and streaming capabilities.

krexel-mcp

Enables AI assistants to deploy, manage, and rollback websites via the Krexel API, supporting site uploads, deploys, logs, rollbacks, environment variables, and status checks.

GiljoAI MCP

A passive context server that stores product knowledge, generates structured prompts, and coordinates multi-agent workflows via the Model Context Protocol, enabling AI coding tools to share a full picture of the product.

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.

QBO-Multicompany-MCP

A self-hosted MCP server that provides AI assistants with secure access to multiple QuickBooks Online company files through a single connection, featuring a company registry, OAuth-based authorization, and comprehensive read/write tools.

taxonomy-mcp

Exposes Marble's open skill taxonomy (ages 4-15) as queryable MCP tools, enabling AI agents to search topics, find prerequisites, and plan learning paths.

DocuWare Read-only MCP

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

web-scrapper-stdio

A headless web scraping server that extracts main content from web pages into Markdown, text, or HTML for AI and automation integration. It features per-domain rate limiting and robust error handling using Playwright and BeautifulSoup.

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。

MyDriverParis MCP Server

Enables booking premium private chauffeur transfers in Paris and across Europe directly from AI agents. Provides tools to list vehicles, get quotes, book rides, and retrieve service information.

fittok

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

Jira MCP

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