Discover Awesome MCP Servers

Cursor MCP Monitor

Cursor AIエディタにおけるModel Context Protocol (MCP) のインタラクションをリアルタイムで監視するツールです。LLMクライアントとサーバー間のAIコンテキスト交換を追跡、分析、デバッグします。ログローテーション、パターンマッチング、色分けされたイベントの可視化をサポートします。

OpenAPI to MCP Generator

OpenAPI 仕様を MCP サーバーに変換するツール

Juhe Weather MCP Server

鏡 (Kagami)

X Tools for Claude MCP

X Tools for Claude MCP: 自然言語でTwitter検索を可能にし、ユーザーの意図に基づいて結果を表示する軽量ツールキットです。生のツイートデータまたはAI分析を選択できます。ユーザー、日付、エンゲージメント指標のフィルターを備えた高度なTwitter検索演算子をサポートします。MCPを介してClaude Desktopとシームレスに統合します。

X MCP Server

これはXプラットフォーム用のMCPサーバーです。

Mindmap MCP Server

鏡 (Kagami)

LinkedInMCP: Revolutionizing LinkedIn API Interactions

LinkedIn API連携のためのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー

Oura MCP Server

Oura用のMCPサーバー

MCP Adobe Experience Platform Server

Adobe Experience Platform API 連携のための MCP サーバー

ShotGrid MCP Server

Autodesk ShotGrid/Flow Production Tracking (FPT) 用のモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバー。包括的な CRUD 操作とデータ管理機能を備えています。

DNSDumpster - MCP Server

DNSDumpsterサービスのMCPサーバー

@shortcut/mcp

ショートカットのMCPサーバー

MCP Server

MCPサーバー実装のテスト

JBAssist - Microsoft Graph MCP Server

Microsoft Graph API をクエリするための Windows 互換 MCP サーバー

Standardizing LLM Interaction with MCP Servers

了解しました。以下に、Tools、Resources、Promptsのための、短く簡潔なMCPサーバー/クライアント実装例を示します。 **サーバー (Python):** ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/process', methods=['POST']) def process_request(): data = request.get_json() tool = data.get('tool') resource = data.get('resource') prompt = data.get('prompt') # ここで、tool, resource, prompt を使って処理を行う # 例: tool を使って resource を処理し、prompt に基づいて結果を生成する result = f"Tool: {tool}, Resource: {resource}, Prompt: {prompt}" # ダミーの結果 return jsonify({'result': result}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` **クライアント (Python):** ```python import requests import json url = 'http://localhost:5000/process' # サーバーのアドレス data = { 'tool': 'ImageGenerator', 'resource': 'ImageDescription.txt', 'prompt': 'Generate an image based on the description.' } headers = {'Content-type': 'application/json'} response = requests.post(url, data=json.dumps(data), headers=headers) if response.status_code == 200: result = response.json()['result'] print(f"Result: {result}") else: print(f"Error: {response.status_code}") ``` **説明:** * **サーバー:** * Flaskフレームワークを使用。 * `/process` エンドポイントでPOSTリクエストを受け付ける。 * リクエストから `tool`, `resource`, `prompt` を取得。 * (例として) 受け取った値を文字列として結合した結果をJSON形式で返す。 * **クライアント:** * `requests` ライブラリを使用。 * サーバーの `/process` エンドポイントにPOSTリクエストを送信。 * `tool`, `resource`, `prompt` をJSON形式で送信。 * サーバーからのレスポンスを受け取り、結果を表示。 **使い方:** 1. サーバーのコードを `server.py` などとして保存。 2. クライアントのコードを `client.py` などとして保存。 3. サーバーを起動: `python server.py` 4. クライアントを実行: `python client.py` **重要な点:** * これは非常に基本的な例です。実際のアプリケーションでは、エラー処理、認証、より複雑なデータ構造、そして `tool`, `resource`, `prompt` を使った実際の処理が必要になります。 * `tool`, `resource`, `prompt` の具体的な意味と処理内容は、アプリケーションの要件によって大きく異なります。 * この例では、ローカルホスト (localhost) でサーバーを実行しています。本番環境では、適切なサーバーにデプロイする必要があります。 この例が、MCPサーバー/クライアントの実装の出発点として役立つことを願っています。

CLI MCP Server

鏡 (Kagami)

Azure DevOps MCP Server by Zubeid HendricksAzure DevOps MCP Server

Azure DevOps API 用の MCP サーバー。プロジェクト管理、リポジトリ操作などを可能にします。

Deno Deploy MCP Template Repo

Deno Deploy で MCP サーバーをホストするためのテンプレートリポジトリ

Everything MCP Server

MCPサーバー実装。ファイル操作、HTTPリクエスト、コマンド実行など、システム全体の機能を提供します。

DeepSeek MCP Server

鏡 (Kagami)

Glean

鏡 (Kagami)

MCP TypeScript Template

これは、TypeScriptでModel Context Protocol (MCP) サーバー（および将来的にはクライアント）を構築するための、初心者にも優しい基盤です。このテンプレートは、MCPサーバーを構築するための、すぐに本番環境で使用できるユーティリティ、構造化されたコード、および動作するサンプルを備えた包括的な出発点を提供します。