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MCP Server for Transcripter

TranscripterプロジェクトにAIを活用した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。トランスクリプトの検索や要約ツール、トランスクリプトや分析データへのアクセスリソースなどが含まれます。

Unsplash MCP Server

Java版 Unsplash MCP サーバー

Claude Canvas MCP

ClaudeがCanvas APIを通じてコース、お知らせ、課題、学生などを管理するためのツールを提供し、Canvas LMSと連携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。

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Firefox Claude MCP (presumably referring to "Message Context Provider") extension's server-side component would likely involve the following aspects, depending on its specific functionality: **Possible Server-Side Functions and Technologies:** * **API Endpoint for Claude Interaction:** * **Purpose:** The core function is to communicate with the Claude API (Anthropic's large language model). The server acts as an intermediary between the Firefox extension and the Claude API. * **Technologies:** * **Programming Language:** Python (with frameworks like Flask or FastAPI), Node.js (with Express.js), Go, or similar. Python is a common choice for interacting with AI models. * **Web Framework:** Flask, FastAPI (Python), Express.js (Node.js), Gin (Go). These frameworks handle routing, request parsing, and response generation. * **API Client Library:** A library to make HTTP requests to the Claude API. This might be a general HTTP client (e.g., `requests` in Python, `axios` in Node.js) or a dedicated Claude API client if Anthropic provides one. * **Authentication/Authorization:** The server needs to securely store and manage API keys for accessing the Claude API. This might involve environment variables, configuration files, or a more robust secrets management system. * **Workflow:** 1. The Firefox extension sends a request to the server (e.g., with text to be processed by Claude). 2. The server receives the request, authenticates it (if necessary), and formats the data for the Claude API. 3. The server makes a request to the Claude API. 4. The server receives the response from the Claude API. 5. The server processes the response (e.g., extracts relevant information, formats it). 6. The server sends the processed response back to the Firefox extension. * **Data Storage (Optional):** * **Purpose:** If the extension needs to store user data (e.g., conversation history, settings), the server might use a database. * **Technologies:** * **Database:** PostgreSQL, MySQL, MongoDB, SQLite (for simpler cases). * **ORM/ODM (Optional):** SQLAlchemy (Python), Mongoose (Node.js) to simplify database interactions. * **Use Cases:** * Storing conversation history for later retrieval. * Storing user preferences or settings. * Caching Claude API responses to reduce latency and API usage. * **User Authentication (Optional):** * **Purpose:** If the extension requires user accounts, the server handles authentication. * **Technologies:** * **Authentication Libraries:** Passport.js (Node.js), Flask-Login (Python). * **Authentication Methods:** Username/password, OAuth (e.g., Google, GitHub). * **JSON Web Tokens (JWT):** For secure authentication and authorization. * **Rate Limiting:** * **Purpose:** To prevent abuse and ensure fair usage of the Claude API. * **Implementation:** The server can implement rate limiting based on IP address, user ID, or API key. * **Logging and Monitoring:** * **Purpose:** To track server performance, identify errors, and monitor API usage. * **Technologies:** * **Logging Libraries:** Python's `logging` module, Node.js logging libraries. * **Monitoring Tools:** Prometheus, Grafana, ELK stack. * **Deployment:** * **Purpose:** To host the server application. * **Platforms:** * **Cloud Platforms:** AWS (EC2, Lambda, ECS), Google Cloud Platform (Compute Engine, Cloud Functions, App Engine), Azure (Virtual Machines, Azure Functions, App Service). * **Containerization:** Docker, Kubernetes. **Example Scenario (Simplified):** Let's say the extension allows users to highlight text on a webpage and ask Claude to summarize it. 1. **Firefox Extension:** The user highlights text and clicks a button in the extension. The extension sends the highlighted text to the server's `/summarize` endpoint. 2. **Server (Python/Flask):** ```python from flask import Flask, request, jsonify import requests import os app = Flask(__name__) CLAUDE_API_KEY = os.environ.get("CLAUDE_API_KEY") # Get API key from environment @app.route('/summarize', methods=['POST']) def summarize(): text = request.json['text'] # Call Claude API (replace with actual Claude API endpoint and parameters) claude_api_url = "https://api.anthropic.com/v1/complete" # Example URL headers = { "Content-Type": "application/json", "x-api-key": CLAUDE_API_KEY } data = { "prompt": f"\n\nHuman: Summarize the following text:\n\n{text}\n\nAssistant:", "model": "claude-v1", # Or the appropriate Claude model "max_tokens_to_sample": 200 } try: response = requests.post(claude_api_url, headers=headers, json=data) response.raise_for_status() # Raise HTTPError for bad responses (4xx or 5xx) summary = response.json()['completion'] return jsonify({'summary': summary}) except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"Error calling Claude API: {e}") return jsonify({'error': 'Failed to summarize text'}), 500 if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 3. **Claude API:** The server sends the text to the Claude API with a prompt asking for a summary. 4. **Server (Python/Flask):** The server receives the summary from the Claude API. 5. **Firefox Extension:** The server sends the summary back to the extension, which displays it to the user. **Key Considerations:** * **Security:** Protect the Claude API key. Never expose it in client-side code. Use environment variables or a secrets management system. Validate and sanitize input from the extension to prevent injection attacks. * **Error Handling:** Handle errors gracefully, both on the server and in the extension. Provide informative error messages to the user. * **Scalability:** If the extension becomes popular, consider using a scalable server architecture (e.g., load balancing, auto-scaling). * **API Usage Costs:** Be mindful of the costs associated with using the Claude API. Implement caching and rate limiting to minimize costs. * **Asynchronous Operations:** For long-running tasks (e.g., complex summarization), use asynchronous operations (e.g., Celery with Redis or RabbitMQ) to prevent the server from blocking. This provides a comprehensive overview of the potential server-side aspects of a Firefox Claude MCP extension. The specific implementation will depend on the exact features and requirements of the extension.

Flowcore Platform MCP Server

Flowcore Platformを管理し、やり取りするためのMCPサーバー

✨ Lucidity MCP 🔍

AIによって生成されたコードの品質を、10の重要な側面から包括的に分析し、問題が深刻化する前に特定することで向上させる、モデルコンテキストプロトコルサーバー。

MCP Context Manager

効率的な知識グラフを利用して、作業セッション間で永続的なコンテキストを維持する MCP サーバー

LLM Gateway MCP Server

高度なAIエージェント（Claudeなど）から、より費用対効果の高いLLMへのインテリジェントなタスク委譲を可能にする、MCPネイティブサーバー。出力品質を維持しながらコストを最適化します。

AGE-MCP-Server

Apache AGEグラフデータベースとの自然言語インタラクションを提供するMCPサーバー。ユーザーはClaude AIを通じてPostgreSQL内のグラフデータのクエリ、可視化、操作を行うことができます。

Claude Integration with MCP for Microsoft Graph API

Microsoft Graph API のための MCP サーバーとの Claude の統合

Azure DevOps MCP Server for Cline

Azure DevOps 連携のためのモデルコンテキストプロトコルサーバー

Native MCP Client Server

リアルタイム通信のためにHTTP Server-Sent Events (SSE) を用いた、MCP (Model Context Protocol) クライアント-サーバーアーキテクチャのネイティブ実装。

Atomistic Toolkit MCP Server

MCP互換サーバーで、ASEやpymatgenなどを通じて原子シミュレーション機能を提供するもの。

MCP Server Playground

鏡 (Kagami)

Xero MCP Server

Model Context Protocol (MCP) サーバーの実装で、Xero の会計およびビジネス機能への標準化されたアクセスを提供します。MCP を通じて、連絡先管理、請求書の作成、勘定科目管理などの操作を可能にします。

MCPExec

MCPサーバーからローカルのCLIコマンドを実行する

Sketchfab MCP Server

Sketchfabの3Dモデルプラットフォームとの連携をClaudeまたはCursorを通じて可能にし、ユーザーがAIインターフェースから直接3Dモデルの検索、詳細表示、ダウンロードを行えるようにします。

HubSpot MCP Server

Claude が HubSpot CRM と連携し、営業分析やインサイトを提供できるようにします。連絡先、取引、会社を管理したり、営業分析データを取得したりするためのツールを提供します。

MCP SQLite Server

SQLite を使用した Model Context Protocol サーバーの Node.js 実装。Python の UVX ランナーがない環境向けの npx ベースの代替手段を提供します。

kuzu-mcp-server

このサーバーは、Claude DesktopやCursorなどのクライアントを使用して、ユーザーとKuzuデータベース間の自然言語インタラクションを可能にします。これにより、LLMはデータベーススキーマの取得、Cypherクエリの実行、ノードの作成、およびグラフデータベース内の関係の確立を行うことができます。

Model Context Protocol (MCP) Server for GraphQL Policies API

TrueRAGのインスタンスにアクセスするためのModel Context Protocol (MCP)サーバー

mcp-template

新しい MCP サーバーの最小限の開始点、以下に従います。

aps-mcp-server

実験的な Node.js サーバー。セキュアなサービスアカウントを使用して、きめ細かいアクセス制御で Autodesk Platform Services API にアクセスするためのモデルコンテキストプロトコルを実装しています。

Apifox MCP Server

このサーバーは、ApifoxとCursorを統合するためのメッセージ通信プロトコル（MCP）サービスとして機能し、AI駆動のインタラクションを通じてOpenAPIインターフェースの実装を可能にします。

api-market-mcp-server

API.market の 200 以上の API を MCP リソースとして公開する Model Context Protocol サーバー。大規模言語モデルが自然言語コマンドを通じて様々な API を発見し、操作することを可能にします。

Google Classroom MCP Server

AIアシスタントが自然言語コマンドを通じて、コース、コース詳細、課題を表示できるように、Google Classroomデータへのアクセスと操作を可能にするMCPサーバー。