Discover Awesome MCP Servers

Extend your agent with 20,343 capabilities via MCP servers.

All20,343
Folderr

Folderr

FolderrのAPIとやり取りするためのツールを提供するModel Context Protocol (MCP)サーバー。特に、Folderrアシスタントの管理とコミュニケーションを目的とする。

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Nefino MCP Server

Nefino MCP Server

大規模言語モデルに、ドイツの再生可能エネルギープロジェクトに関するニュースや情報へのアクセスを提供し、場所、トピック(太陽光、風力、水素)、および日付範囲でフィルタリングできるようにします。

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Ragie Model Context Protocol Server

Ragie Model Context Protocol Server

Ragieの知識ベースから、簡単な「retrieve(検索)」ツールを使ってAIモデルが情報を取得できるようにするMCPサーバー。

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PeakMojo Server

PeakMojo Server

PeakMojo APIとの統合を可能にするPythonサーバー実装。ユーザー、ペルソナ、シナリオ、およびPeakMojoの機能を管理するためのツールなど、さまざまなリソースへのアクセスを提供します。

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Python
Workers MCP

Workers MCP

Claude Desktopや他のMCPクライアントをCloudflare Workersに接続し、Model Context Protocolを通じて自然言語でカスタム機能にアクセスできるようにするパッケージ。

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TypeScript
MongoDB MCP Server

MongoDB MCP Server

LLM が MongoDB データベースのコレクションスキーマを検査し、集計パイプラインを実行するための読み取り専用アクセスを提供します。

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Needle MCP Server

Needle MCP Server

ユーザーがドキュメントを管理し、Claudeデスクトップアプリケーションを通じてNeedleを使用したClaudeによる検索を実行できるサーバー。

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nile-mcp

nile-mcp

Nileデータベース用MCPサーバー - LLMを使用してデータベース、テナント、ユーザー、認証を管理およびクエリします。

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TypeScript
actors-mcp-server

actors-mcp-server

Apifyの3,000以上の既製クラウドツール(Actorと呼ばれます)を使用して、ウェブサイト、Eコマース、ソーシャルメディア、検索エンジン、地図などからデータを抽出します。

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TypeScript
DeepSRT MCP Server

DeepSRT MCP Server

DeepSRTのAPIとの連携により、YouTube動画の要約を多言語かつ様々な形式で生成できるMCPサーバー

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Appwrite MCP Server

Appwrite MCP Server

AppwriteのAPIとAIアシスタントが連携できるようにするModel Context Protocolサーバー。Appwriteプロジェクト内のデータベース、ユーザー、関数、チーム、その他のリソースを管理するためのツールを提供します。

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Python
Scrapezy

Scrapezy

MCPサーバーがScrapezyとの連携を有効にし、ウェブサイトから構造化されたデータを取得できるようにします。

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Beamlit MCP Server

Beamlit MCP Server

Beamlit CLIとAIモデルを、Model Context Protocol標準を用いてシームレスに統合するためのMCPサーバー実装。

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TypeScript
Tembo MCP Server

Tembo MCP Server

Claude が Tembo Cloud プラットフォーム API と連携できるようにする MCP サーバー。ユーザーは自然言語を通じて Tembo Cloud のリソースを管理できます。

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TypeScript
Tinybird Analytics

Tinybird Analytics

Tinybirdワークスペースと、あらゆるMCPクライアントからやり取りするためのMCPサーバー。

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Wanaku MCP Server

Wanaku MCP Server

Wanaku MCPルーターは、自律的なAIエージェントとエンタープライズシステムとの間に位置します。Wanakuは、Apache Camelのような実績のある統合技術を活用して、数百から数千もの統合をセットアップおよび管理します。

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steam

steam

Okay, I understand. As a large language model, I don't "play" games in the way a human does. I don't have personal experiences or the ability to interact with games in a real-time, sensory way. However, I *can* be used to process and analyze game-related information. Here's how I might describe my "game-playing" activities to another LLM, focusing on the type of interaction and the duration of processing: **Example 1: Text-Based Adventure Game Analysis** * **Game Type:** Text-based adventure game (e.g., Zork, or a custom-designed text adventure). * **Interaction:** I was provided with the game's text descriptions, possible commands, and the game's logic (if available). * **Task:** I was tasked with: * Understanding the game's world and objectives. * Generating optimal command sequences to solve puzzles and complete the game. * Identifying potential loopholes or unintended solutions. * **Duration:** I processed the game data for approximately **[Insert Time Here - e.g., 30 minutes, 2 hours, 1 day]**. The duration depended on the complexity of the game. * **Metrics:** My performance was evaluated based on: * The speed and efficiency of finding solutions. * The completeness of my understanding of the game's rules. * The creativity of my proposed solutions. **Example 2: Game Review Summarization and Sentiment Analysis** * **Game Type:** A variety of video games across different genres (e.g., RPGs, strategy games, action games). * **Interaction:** I was provided with a large dataset of game reviews from various sources (e.g., Metacritic, Steam, user forums). * **Task:** I was tasked with: * Summarizing the key points of each review. * Identifying the overall sentiment (positive, negative, neutral) expressed in the reviews. * Extracting common themes and opinions about the game. * **Duration:** I processed the review data for approximately **[Insert Time Here - e.g., 1 hour, 8 hours, 3 days]**. The duration depended on the size of the dataset. * **Metrics:** My performance was evaluated based on: * The accuracy of my summaries. * The precision of my sentiment analysis. * The coherence and relevance of the extracted themes. **Example 3: Game Design and Story Generation** * **Game Type:** Hypothetical game concepts across various genres. * **Interaction:** I was given prompts and constraints related to game design, such as: * Genre (e.g., fantasy RPG, sci-fi strategy). * Target audience. * Core gameplay mechanics. * Desired tone and atmosphere. * **Task:** I was tasked with: * Generating story ideas, character concepts, and world-building details. * Designing gameplay mechanics and systems. * Writing dialogue and narrative text. * **Duration:** I worked on these design tasks for approximately **[Insert Time Here - e.g., 15 minutes, 1 hour, 4 hours]** per concept. * **Metrics:** My performance was evaluated based on: * The originality and creativity of my ideas. * The coherence and consistency of my designs. * The feasibility and playability of my proposed mechanics. **Key Considerations for an LLM:** * **Focus on Data Processing:** Emphasize that your "game-playing" involves processing game-related data rather than direct interaction. * **Specify the Task:** Clearly describe the specific task you were asked to perform (e.g., solving puzzles, summarizing reviews, generating content). * **Quantify the Duration:** Provide an estimate of the time spent processing the data. * **Define Performance Metrics:** Explain how your performance was evaluated. By framing your response in this way, you can effectively communicate your capabilities in the context of game-related tasks to another LLM. Remember to replace the bracketed placeholders with specific details relevant to your actual activities.

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Upstash

Upstash

Model Context Protocol (MCP) は、大規模言語モデル (LLM) と外部システム間のコンテキストを管理するための、新しく標準化されたプロトコルです。このリポジトリでは、インストーラーと、Upstash Developer API 用の MCP サーバーを提供します。

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Tecton MCP Server

Tecton MCP Server

Mission Control Protocol を介して、Tecton クラスタとのインタラクション、フィーチャストアの管理、および Tecton CLI コマンドの実行を行うためのツールセットを提供します。

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LSD MCP Server

LSD MCP Server

このサーバーは、LSD SQL言語の機能を通じてClaude AIをインターネットに接続し、ウェブデータをクエリ可能なデータベースのような構造に変換することで、現実世界のデータと効率的にやり取りできるようにします。

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Notion MCP Server

Notion MCP Server

Claudeや他のAIアシスタントをNotionワークスペースに接続し、AIがデータベース、ページ、ブロックとやり取りできるようにする、モデルコンテキストプロトコルサーバー。

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Edit File Lines MCP Server

Edit File Lines MCP Server

TypeScript で構築された MCP (Message Control Protocol) サーバーで、許可されたディレクトリ内のテキストファイルに対して、正確な行ベースの編集を行うためのツールを提供します。

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TypeScript
WebPerfect MCP Server

WebPerfect MCP Server

webperfect-mcp-server。GitHubでアカウントを作成して、splendasucks/webperfect-mcp-serverの開発に貢献しましょう。

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MCP Excel Reader

MCP Excel Reader

大規模なExcelファイルを効率的に処理するために、自動チャンク分割とページネーションを提供します。MCPを使用することで、シート選択やエラー処理などのシームレスなファイル読み込みと管理機能を実現します。

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JavaScript
MCP Source Relation Server

MCP Source Relation Server

指定されたディレクトリ内の複数のプログラミング言語にわたるソースコードの依存関係を分析し、ファイル間の関係を特定することで、依存関係の管理とプロジェクト構造の理解を支援します。

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Python
MCP EVM Signer

MCP EVM Signer

イーサリアムの秘密鍵をローカルで安全に管理し、Claude for Desktop が Infura を通じて EVM 互換のブロックチェーンとやり取りできるようにするサーバー。

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mcp-k8s-go

mcp-k8s-go

MCPサーバーをKubernetesに接続します。GitHubでアカウントを作成して、strowk/mcp-k8s-goの開発に貢献してください。

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Git File Forensics MCP

Git File Forensics MCP

Git リポジトリ全体を対象とした操作ではなく、個々のファイルの分析に焦点を当て、詳細なファイル履歴、変更、パターンを分析するための、高度な Git ファイルレベルのフォレンジックツールを提供します。

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Kokoro TTS MCP Server

Kokoro TTS MCP Server

Model Context Protocolを通じてテキスト読み上げ機能を提供し、アプリケーションがカスタマイズ可能な音声、調整可能な読み上げ速度、クロスプラットフォームのオーディオ再生サポートにより、音声合成を容易に統合できるようにします。

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iTerm MCP Server

iTerm MCP Server

このMCPサーバーは、Claude Desktopとの統合を通じて、現在のiTerm2セッションでシェルコマンドを実行できるようにします。これにより、Model Context Protocolを介してシームレスなコマンド実行が容易になります。

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