Discover Awesome MCP Servers

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.

Remote MCP Server

Allows deployment of a Model Context Protocol server on Cloudflare Workers without authentication, enabling AI models to access custom tools through a standardized interface.

Activepieces MCP Server

An open source automation platform that converts over 280+ integrations into MCP servers, enabling LLMs to interact with various services through Claude Desktop, Cursor, or Windsurf.

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。

vibase

Easily query and mutate Postgres data using MCP. This is an open source project.

GraphRAG MCP

Enables enterprise document retrieval using graph-based reasoning and knowledge graphs. Allows agents to search and extract information from scattered documents through structured entity and relationship extraction.

BIG-IP MCP Server

Enables management of F5 BIG-IP load balancers through secure authentication and configuration queries. Supports multiple devices with token caching, allowing users to list virtual servers and device configurations through natural language.

Translation MCP Server

An AI-driven text translation service supporting 20+ languages, based on the Model Context Protocol (MCP) for integration with Claude Desktop and other MCP-compatible applications.

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

Gergy AI MCP

An intelligent assistant built on Model Context Protocol architecture that provides cross-domain intelligence across financial, family, lifestyle, professional, and home management domains.

Supabase MCP Server 🚀

鏡 (Kagami)

CV Resume Builder MCP

Automatically generates and updates CVs/resumes by aggregating data from git commits, Jira tickets, Credly certifications, and existing PDF resumes, with LaTeX formatting support.

Git Stuff Server

MCP server providing Git-related functionalities, primarily a tool to generate diffs for Git merge commits against their first parent.

DF-MCP

DreamFactory MCPサーバーを使用すると、ClaudeのようなAIアシスタントが、DreamFactoryの自動生成されたREST APIを通じてデータベースに直接クエリを実行できます。このNode.jsサーバーは、Model Context Protocol（MCP）を実装しており、エンタープライズグレードのセキュリティを維持しながら、自然言語でのデータベース操作を可能にします。

DOCX MCP Server

Enables creation, editing, and management of Word documents through JSON schema with support for rich content including text formatting, tables, images, code blocks, and lists. Provides comprehensive DOCX operations including opening existing documents, modifying content, and saving files to disk.

Building AI-Powered Applications with Spring AI and Model Context Protocol

Spring ai and Reactjs Based Proof of Concept of a Server Hosted MCP Client + MCP Server solution available for natural language interaction

Google Trends MCP Server

Enables retrieval and analysis of Google Trends data for any search term over the last 12 months. Provides structured timeline data with relative interest scores that can be filtered by geography and category.

LandingAI ADE MCP Server

Enables extraction of text, tables, and structured data from PDFs, images, and office documents using LandingAI's Agentic Document Extraction API. Supports both direct parsing and background job processing for large files with privacy-focused processing.

MCP Template

A TypeScript template for building Model Context Protocol servers that provides a structured foundation with automated tools, testing, and synchronization capabilities.

Graylog MCP Server

Enables AI assistants to query and analyze logs from Graylog instances using universal search with relative or absolute time windows, supporting both full result retrieval and lightweight count-only queries.

JumpCloud MCP Server

Enables natural language interaction with JumpCloud environments to query users, systems, groups, and SSO applications. Features a local LLM-free agent for keyword-based tool matching and REST API access to JumpCloud data.

Neurosift Mcps

「Neurosift用のMCPサーバー」

IntelliDiff MCP Server

Enables intelligent file and folder comparison with advanced text normalization, duplicate detection, and line-level diff analysis. Provides secure workspace-constrained file operations with CRC32-based exact matching and smart text comparison capabilities.

Code Scanner Server

構造情報を抽出するためにコードベースをスキャンする MCP サーバー (クラス、関数など)。柔軟なフィルタリングオプションがあり、LLM フレンドリーな形式で出力します。

Gemini MCP Server

A Model Context Protocol server that enables Claude to collaborate with Google's Gemini AI models, providing tools for question answering, code review, brainstorming, test generation, and explanations.