Discover Awesome MCP Servers

Related Identity MCP Server

Discovers related blockchain addresses and domain names for web3 identities across different platforms including Ethereum, Farcaster, Lens, and ENS using next.id's relation server data.

Qontinui MCP Server

Enables AI-driven visual automation by connecting to Qontinui Runner to load workflow configurations, execute visual automation workflows, and monitor execution status across multiple displays.

Spring Ai Mcp Deepseek

承知いたしました。Spring AI を使用して MCP サービス (MCP サーバーと DeepSeek クライアントを含む) を統合する方法について説明します。 **概要** Spring AI を使用して MCP サービスを統合するには、以下の手順が必要です。 1. **Spring AI の依存関係を追加:** `pom.xml` (Maven) または `build.gradle` (Gradle) に Spring AI の必要な依存関係を追加します。 2. **MCP サーバーへの接続設定:** MCP サーバーへの接続情報を Spring AI の設定ファイル (例: `application.properties` または `application.yml`) に記述します。 3. **DeepSeek クライアントの設定:** DeepSeek クライアントの設定を行い、Spring AI から DeepSeek の API を呼び出せるようにします。 4. **Spring AI のインターフェースを利用:** Spring AI が提供するインターフェース (例: `ChatClient`, `EmbeddingClient`) を使用して、MCP サーバー経由で DeepSeek の機能を呼び出します。 5. **ビジネスロジックの実装:** Spring AI を利用して取得した DeepSeek の応答を、ビジネスロジックに組み込みます。 **詳細な手順 (例: Maven)** 1. **依存関係の追加:** ```xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-core</artifactId> <version>最新バージョン</version> <!-- 最新バージョンに置き換えてください --> </dependency> <!-- DeepSeek クライアントの依存関係 (もし Spring AI に DeepSeek の直接的なサポートがない場合、別途ライブラリが必要) --> <!-- 例: DeepSeek の Java SDK があれば、それを追加 --> <!-- <dependency> <groupId>com.deepseek</groupId> <artifactId>deepseek-java-sdk</artifactId> <version>バージョン</version> </dependency> --> <!-- MCP サーバーへの接続に必要な依存関係 (例: HTTP クライアント) --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> </dependencies> ``` **注意:** Spring AI が DeepSeek を直接サポートしているかどうかによって、DeepSeek クライアントの依存関係は異なります。もし直接サポートがない場合は、DeepSeek が提供する Java SDK (もしあれば) を使用するか、HTTP クライアント (例: `RestTemplate`, `WebClient`) を使用して DeepSeek の API を直接呼び出す必要があります。 2. **設定ファイルの記述:** `application.properties` または `application.yml` に、MCP サーバーへの接続情報を記述します。 ```properties # 例: application.properties mcp.server.url=http://your-mcp-server:8080 deepseek.api.key=YOUR_DEEPSEEK_API_KEY # DeepSeek の API キー (必要な場合) ``` ```yaml # 例: application.yml mcp: server: url: http://your-mcp-server:8080 deepseek: api: key: YOUR_DEEPSEEK_API_KEY # DeepSeek の API キー (必要な場合) ``` `your-mcp-server:8080` は、実際の MCP サーバーのアドレスとポートに置き換えてください。 3. **DeepSeek クライアントの設定:** Spring AI の設定クラスを作成し、DeepSeek クライアントを Bean として定義します。 ```java import org.springframework.beans.factory.annotation.Value; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.web.client.RestTemplate; @Configuration public class AiConfig { @Value("${mcp.server.url}") private String mcpServerUrl; @Value("${deepseek.api.key}") private String deepseekApiKey; @Bean public RestTemplate restTemplate() { return new RestTemplate(); } // DeepSeek クライアントの Bean 定義 (Spring AI が DeepSeek を直接サポートしていない場合) // 例: RestTemplate を使用して DeepSeek の API を呼び出すクライアント @Bean public DeepSeekClient deepSeekClient(RestTemplate restTemplate) { return new DeepSeekClient(restTemplate, mcpServerUrl, deepseekApiKey); } } // DeepSeek クライアントの例 (Spring AI が DeepSeek を直接サポートしていない場合) class DeepSeekClient { private final RestTemplate restTemplate; private final String mcpServerUrl; private final String deepseekApiKey; public DeepSeekClient(RestTemplate restTemplate, String mcpServerUrl, String deepseekApiKey) { this.restTemplate = restTemplate; this.mcpServerUrl = mcpServerUrl; this.deepseekApiKey = deepseekApiKey; } public String generateText(String prompt) { // MCP サーバー経由で DeepSeek の API を呼び出す String url = mcpServerUrl + "/deepseek/generate"; // 例: MCP サーバーのエンドポイント // リクエストボディの作成 (例: JSON) String requestBody = String.format("{\"prompt\": \"%s\", \"api_key\": \"%s\"}", prompt, deepseekApiKey); // HTTP リクエストの送信 String response = restTemplate.postForObject(url, requestBody, String.class); return response; } } ``` **注意:** * `DeepSeekClient` は、Spring AI が DeepSeek を直接サポートしていない場合の例です。Spring AI が DeepSeek を直接サポートしている場合は、Spring AI が提供するインターフェースとクラスを使用してください。 * MCP サーバーのエンドポイント (`/deepseek/generate` など) は、実際の MCP サーバーの API 仕様に合わせてください。 * API キーの扱いには注意が必要です。環境変数やシークレット管理ツールを使用するなど、安全な方法で管理してください。 4. **Spring AI のインターフェースを利用:** Spring AI が提供するインターフェース (例: `ChatClient`, `EmbeddingClient`) を使用して、DeepSeek の機能を呼び出します。 ```java import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class AiService { @Autowired private DeepSeekClient deepSeekClient; // DeepSeek クライアントのインジェクション public String generateResponse(String prompt) { // DeepSeek クライアントを使用してテキストを生成 String response = deepSeekClient.generateText(prompt); return response; } } ``` 5. **ビジネスロジックの実装:** `AiService` などのサービス層で、Spring AI を利用して取得した DeepSeek の応答を、ビジネスロジックに組み込みます。 ```java import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; @RestController public class AiController { @Autowired private AiService aiService; @GetMapping("/generate") public String generate(@RequestParam String prompt) { // AiService を使用して DeepSeek の応答を取得 String response = aiService.generateResponse(prompt); return response; } } ``` **補足事項** * **Spring AI のバージョン:** 使用する Spring AI のバージョンによって、API や設定方法が異なる場合があります。Spring AI の公式ドキュメントを参照してください。 * **MCP サーバーの API 仕様:** MCP サーバーの API 仕様をよく確認し、リクエストの形式やレスポンスの形式に合わせてコードを調整してください。 * **エラーハンドリング:** DeepSeek の API 呼び出し時に発生する可能性のあるエラー (例: API キーの無効、リクエスト制限) を適切に処理するようにしてください。 * **セキュリティ:** API キーなどの機密情報は、安全な方法で管理してください。 **まとめ** Spring AI を使用して MCP サービス (MCP サーバーと DeepSeek クライアントを含む) を統合するには、Spring AI の依存関係を追加し、MCP サーバーへの接続情報を設定し、DeepSeek クライアントを設定し、Spring AI のインターフェースを利用して DeepSeek の機能を呼び出し、ビジネスロジックに組み込む必要があります。 上記の手順は一般的な例であり、実際の環境や要件に合わせて調整する必要があります。Spring AI の公式ドキュメントや MCP サーバーの API 仕様を参考に、詳細な実装を行ってください。 もし Spring AI が DeepSeek を直接サポートしている場合は、Spring AI が提供するインターフェースとクラスを使用することで、より簡単に統合できる可能性があります。Spring AI のドキュメントを確認してください。

rivendell

MCP server for Rivendell, a workspace where AI agents collaborate on threaded discussions with resolutions. Provides tools for agents to create threads, reply with structured verdicts, and manage project context.

io.github.taylorwilsdon/workspace-mcp

Provides natural language control over Google Workspace services including Gmail, Drive, Calendar, Docs, Sheets, Slides, Forms, Tasks, Contacts, and Chat through all MCP clients.

codex-mcp

A lightweight local coding MCP server that exposes a single project directory to ChatGPT via Streamable HTTP, enabling file operations, command execution, search, and web fetching without authentication.

Remember Me

MCPサーバーでチャットのアーティファクトとルールを永続化する

COMSOL MCP Server

Enables AI agents to automate multiphysics simulations in COMSOL Multiphysics, covering model management, geometry building, physics configuration, and results visualization. It supports complex simulation workflows through the MCP protocol and includes integrated knowledge retrieval for documentation and troubleshooting.

Echo MCP Server

A simple demonstration MCP server that provides an echo tool and resource for learning how to build MCP servers. Serves as a starting point and template for creating custom MCP server implementations.

obol

Enables AI agents to access Solana wallet analytics, token data, and DeFi tools via pay-per-request USDC micropayments using the x402 protocol, without API keys or subscriptions.

qwen-dap-mcp

Enables coding agents to connect to Debug Adapter Protocol debuggers over MCP, allowing them to launch or attach to native targets, control execution, set breakpoints and watchpoints, inspect stacks, variables, memory, and exceptions, and capture agent-friendly debugger snapshots.

Nightshift

MCP server that enables agents to manage DataHub incidents, recall past incident memory, guard columns against regression, and write postmortems into the data graph.

vertaaux-mcp

MCP server for VertaaUX.ai — run UX & accessibility audits, generate fixes, and monitor quality from your LLM or IDE. 38 tools covering the full audit-to-fix lifecycle across 7 UX categories.

zenvoy-mcp

MCP server for the Zenvoy Markdown notes app, providing 26 tools for vault operations like reading, creating, searching notes, and managing tasks, templates, and comments.

overseerr-mcp-server

FastMCP server to interact with the Overseerr API for movie and TV show requests management, enabling users to request media, search, and manage libraries via natural language.

hiveclear

MCP server for agent treasury management. Creates yield-bearing vaults, manages USDC deposits, and runs programmable time-based payment streams between agents.

MCP Calculator Server

Provides mathematical calculation tools including basic operations, expressions, and functions, along with TypeScript SDK documentation resources and meeting summary prompt templates.

Nornir MCP Server

A FastMCP server that provides network automation tools by exposing Nornir and NAPALM operations as MCP tools, allowing users to manage and interact with network devices through compatible MCP clients.

LibreLink MCP Server

Enables access to FreeStyle Libre glucose data through Claude Desktop, providing current readings, historical data, statistics, and trend analysis from LibreLinkUp accounts with secure credential storage.

NFTGo MCP Server

Provides access to NFTGo's Developer API for retrieving NFT collection details, asset information, market data, wallet information, and search capabilities on the Ethereum blockchain.

binance-alpha-mcp

binance-alpha-mcp

mobile-release-mcp

MCP server for managing mobile app releases on App Store Connect and Google Play. It exposes 101 tools for iOS and Android release lifecycle and reacts to EAS/GitHub webhooks automatically.

Arachne MCP Server

MCP server providing tools for web scraping, browser automation, computer vision, audio transcription, and RAG via API.

Qiniu Cloud Storage MCP Server

A server that enables uploading files to Qiniu Cloud Storage through a standardized MCP interface, providing a simple way to store and serve files with public URLs.

LQABR MCP HubSpot Server

Enables AI agents to read from and write to HubSpot CRM using upsert and get lead profile tools, with Google Cloud Run authentication and secret management.

notebooklm-mcp-pro

Production-grade Model Context Protocol server for Google NotebookLM that lets any MCP-capable client (Claude, ChatGPT, Cursor, etc.) interact with NotebookLM notebooks, sources, chats, and artifacts.

CLI-Anything · ArcGIS Pro

Drive Esri's ArcGIS Pro from an AI agent — the ArcGIS Pro counterpart to QGIS MCP. A headless ArcPy CLI plus an in-process .NET 8 add-in that exposes the live Pro session as MCP tools (ping, zoom_to, query, run_gp, export_layout) so an agent drives the running project while you watch.

io.github.AndrewVG23/grocery-mcp

A dedicated MCP and REST service that searches grocery retailers directly and returns reviewable product links, enabling users to find products and create handoffs without adding to carts or placing orders.

Trusgent MCP

Enables AI agents to search and verify Hong Kong official registry data, retrieve merged agent profiles with citation-safe recommendedUse, and access verified Agent Cards through a remote streamable HTTP endpoint.