Discover Awesome MCP Servers

Horoscope MCP Server

モデルコンテキストプロトコルサーバー。12星座すべての、複数の期間（今日、明日、今週、今月）における毎日の星占いと運勢を提供します。

MCP Server - VMS Integration

Enables interaction with CCTV recording systems (VMS) to retrieve live and recorded video streams, control cameras with PTZ presets, and manage playback dialogs for specific channels and timestamps.

RandomUser MCP Server

randomuser.me APIへのアクセスを強化し、カスタムフォーマット、パスワード生成、国籍の重み付け分布などの高度な機能を提供します。

Garak-MCP

Garak LLM脆弱性スキャナ用MCPサーバー https://github.com/EdenYavin/Garak-MCP/blob/main/README.md

SpiderFoot MCP Server

Enables interaction with SpiderFoot OSINT reconnaissance tools through MCP, allowing users to manage scans, retrieve modules and event types, access scan data, and export results. Supports both starting new scans and analyzing existing reconnaissance data through natural language.

Claude Runner MCP

An MCP server for scheduling and executing Claude Code CLI tasks via cron expressions, featuring a web dashboard and webhook support. It enables users to dynamically create custom MCP servers, manage recurring AI jobs, and track execution history with token and cost analytics.

propublica-mcp

A Model Context Protocol (MCP) server that provides access to ProPublica's Nonprofit Explorer API, enabling AI models to search and analyze nonprofit organizations' Form 990 data for CRM integration and prospect research.

Brave Search MCP Server

Integrates Brave Search API to enable web, image, video, news, and local business searches with filtering options like result count and content freshness.

MCP-OpenLLM

transformersライブラリの様々なオープンソース大規模言語モデルとMCPサーバーをシームレスに統合するためのLangChainラッパー。

AI Makerspace: MCP Event

あなた自身のMinecraftサーバーを構築する方法の簡単なデモンストレーションです！

ThousandEyes MCP

Enables AI assistants to query Cisco ThousandEyes v7 API for network monitoring data including tests, agents, alerts, dashboards, and test results (network, page-load, web-transactions, path visualization) for faster troubleshooting through natural language.

MCP Handoff Server

Facilitates seamless collaboration between AI agents by providing tools for structured task handoffs, progress tracking, and documentation management. It allows agents to create, update, and archive handoff documents to ensure continuity across complex workflows.

Strava MCP Server

Integrates with the Strava API to allow AI assistants to access fitness data including athlete profiles, activity history, and segment statistics. It enables users to query detailed performance metrics and explore geographic segment data through natural language commands.

mcp-weather

AIエージェントがアメリカの各州の天気予報と警報情報を取得するために使用できる MCP (Message Communication Protocol) サーバーの例： **MCP Server の例 (Python):** ```python import socket import json import requests # 天気予報 API キー (例: OpenWeatherMap) API_KEY = "YOUR_API_KEY" def get_weather_data(state): """ 指定された州の天気予報と警報情報を取得します。 """ try: # 州の略称を都市名に変換 (例: CA -> Los Angeles) # これは簡略化された例であり、より正確なマッピングが必要な場合があります。 city = state_to_city(state) # OpenWeatherMap API を使用して天気予報を取得 url = f"https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city},US&appid={API_KEY}&units=metric" response = requests.get(url) response.raise_for_status() # エラーが発生した場合に例外を発生させる weather_data = response.json() # OpenWeatherMap API を使用して天気警報を取得 (有料プランが必要な場合があります) # 別の API を使用することもできます。 # 例: https://alerts.weather.gov/ # (この例では、簡略化のため、警報情報は省略します) # 天気データを整形 weather_description = weather_data["weather"][0]["description"] temperature = weather_data["main"]["temp"] humidity = weather_data["main"]["humidity"] # 結果をまとめる result = { "state": state, "city": city, "weather_description": weather_description, "temperature": temperature, "humidity": humidity, "alerts": [] # 警報情報は省略 } return result except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"API リクエストエラー: {e}") return {"error": "API リクエストエラー"} except Exception as e: print(f"エラー: {e}") return {"error": "エラーが発生しました"} def state_to_city(state): """ 州の略称を都市名に変換します。 これは簡略化された例です。 """ state_city_map = { "CA": "Los Angeles", "NY": "New York", "TX": "Austin", "FL": "Miami", "WA": "Seattle" } return state_city_map.get(state, "Unknown") def handle_client(conn, addr): """ クライアントからの接続を処理します。 """ print(f"接続: {addr}") try: while True: data = conn.recv(1024) if not data: break # 受信データを JSON として解析 try: request = json.loads(data.decode("utf-8")) except json.JSONDecodeError: response = {"error": "無効な JSON"} conn.sendall(json.dumps(response).encode("utf-8")) continue # リクエストを処理 if "state" in request: state = request["state"] weather_data = get_weather_data(state) response = weather_data else: response = {"error": "州が指定されていません"} # レスポンスを JSON として送信 conn.sendall(json.dumps(response).encode("utf-8")) except Exception as e: print(f"クライアント処理エラー: {e}") finally: conn.close() print(f"接続を閉じました: {addr}") def start_server(host, port): """ MCP サーバーを起動します。 """ server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server_socket.bind((host, port)) server_socket.listen(5) print(f"サーバーが {host}:{port} で起動しました") try: while True: conn, addr = server_socket.accept() # クライアントごとに新しいスレッドを開始 (必要に応じて) # threading.Thread(target=handle_client, args=(conn, addr)).start() handle_client(conn, addr) # シングルスレッドで処理 except KeyboardInterrupt: print("サーバーを停止します") finally: server_socket.close() if __name__ == "__main__": HOST = "127.0.0.1" # localhost PORT = 65432 # 使用するポート start_server(HOST, PORT) ``` **説明:** * **`get_weather_data(state)` 関数:** * 指定された州の天気予報と警報情報を取得します。 * OpenWeatherMap API を使用して天気予報を取得します。 `YOUR_API_KEY` を実際の API キーに置き換えてください。 * **重要:** 天気警報の取得には、別の API (例: NOAA Weather Alerts API) を使用する必要があります。 この例では、簡略化のため、警報情報は省略しています。 * 取得したデータを整形して返します。 * **`state_to_city(state)` 関数:** * 州の略称を都市名に変換します。 これは簡略化された例であり、より正確なマッピングが必要な場合があります。 * **`handle_client(conn, addr)` 関数:** * クライアントからの接続を処理します。 * クライアントから受信したデータを JSON として解析します。 * `state` パラメータに基づいて、`get_weather_data` 関数を呼び出して天気予報を取得します。 * 結果を JSON としてクライアントに送信します。 * **`start_server(host, port)` 関数:** * MCP サーバーを起動します。 * 指定されたホストとポートでリッスンします。 * クライアントからの接続を受け入れ、`handle_client` 関数を呼び出して処理します。 **使い方:** 1. **OpenWeatherMap API キーを取得:** OpenWeatherMap のウェブサイトでアカウントを作成し、API キーを取得します。 2. **`YOUR_API_KEY` を実際の API キーに置き換えます。** 3. **スクリプトを実行:** `python your_script_name.py` 4. **AI エージェントからリクエストを送信:** ```json { "state": "CA" } ``` このリクエストをサーバーに送信すると、カリフォルニア州の天気予報が JSON 形式で返されます。 **AI エージェント側の例 (Python):** ```python import socket import json def get_weather_from_mcp(state, host="127.0.0.1", port=65432): """ MCP サーバーから天気予報を取得します。 """ try: with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.connect((host, port)) request = {"state": state} s.sendall(json.dumps(request).encode("utf-8")) data = s.recv(1024) response = json.loads(data.decode("utf-8")) return response except Exception as e: print(f"エラー: {e}") return {"error": "MCP サーバーへの接続に失敗しました"} if __name__ == "__main__": state = "NY" weather_data = get_weather_from_mcp(state) print(weather_data) ``` **重要な考慮事項:** * **エラー処理:** より堅牢なエラー処理を追加する必要があります。 * **セキュリティ:** 本番環境では、セキュリティ対策 (認証、暗号化など) を実装する必要があります。 * **スケーラビリティ:** 多数のクライアントを処理する必要がある場合は、マルチスレッドまたは非同期処理を使用することを検討してください。 * **API の制限:** OpenWeatherMap などの API には、レート制限があります。 制限を超えないように、リクエストの頻度を調整する必要があります。 * **天気警報:** 天気警報を取得するには、NOAA Weather Alerts API などの別の API を使用する必要があります。 API のドキュメントを参照して、適切なリクエストを構築してください。 * **データ形式:** AI エージェントが理解しやすいように、データ形式を調整する必要がある場合があります。 * **状態コード:** HTTP 状態コード (200 OK, 400 Bad Request, 500 Internal Server Error など) を使用して、リクエストの成功または失敗を示すことを検討してください。 この例は、AI エージェントが天気予報を取得するために使用できる MCP サーバーの基本的な実装です。 要件に応じて、機能を拡張およびカスタマイズできます。

AI Prediction MCP Server

A Model Context Protocol server that provides Claude with access to AI-powered trading predictions and analysis from the aiprediction.us API, handling authentication, date formatting, and data retrieval.

Git Spice Help MCP Server

Cursor IDEと統合し、リアルタイムなgit-spiceドキュメント検索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。

UniFi MCP Server

Enables comprehensive management of UniFi Network infrastructure through 24 tools for monitoring and controlling devices, clients, wireless networks, security, and guest access. Supports network administration tasks like device restarts, client blocking, WLAN configuration, and backup creation.

Mowen Notes MCP Server

Enables interaction with Mowen Notes to create, edit, and manage rich text content including file uploads and internal note links. It allows users to manage their notes directly within MCP-compatible environments like Cursor or Claude Desktop.

Eventfinda MCP

Provides access to event data from the Eventfinda API, allowing AI agents to search for events by location and retrieve detailed information including descriptions, dates, addresses, and ticket details.

SNC Cribl MCP

Enables querying and exploring Cribl Stream and Edge deployments, providing access to worker groups, fleets, sources, destinations, pipelines, routes, event breakers, and lookups through a structured interface.

xgmem

A TypeScript-based MCP server that provides project-specific knowledge graph memory for LLM agents to store and retrieve entities, relations, and observations. It features disk-persistent storage and supports cross-project knowledge sharing to enhance agent long-term memory.

Renpho MCP Server

Provides access to body composition data from Renpho smart scales, enabling users to query weight, BMI, body fat percentage, muscle mass, and other health metrics with trend analysis over customizable time periods.

Claude-NWS Protocol Bridge

Integrates the US National Weather Service API with Claude Desktop to provide real-time weather conditions, forecasts, and detailed weather metrics for any US location through natural language queries.

MOIDVK

A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that provides 37+ intelligent development tools across JavaScript/TypeScript, Rust, and Python with security-first design and high-performance features.

mpc-test

MCPプロトコルの全機能を実行するMCPサーバー

FL Studio MCP Server

Enables AI assistants to control FL Studio through MIDI communication, providing transport control, mixer adjustments, channel rack manipulation, plugin parameter automation, and piano roll note editing capabilities.

Red Team MCP

A multi-agent collaboration platform that provides access to over 1,500 models from 68 providers via the Model Context Protocol. It enables users to assemble and coordinate specialized AI teams using advanced orchestration modes like swarm, debate, and hierarchical workflows.

Qwen Max MCP Server

Qwen Max言語モデルを使用して、設定可能なパラメータでテキスト生成を有効にし、Model Context Protocol（MCP）を介してClaude Desktopとシームレスに統合します。