Discover Awesome MCP Servers

Remote MCP Server Authless

A Cloudflare Workers-based remote Model Context Protocol server that operates without authentication requirements, allowing users to deploy custom AI tools that can be accessed from Claude Desktop or the Cloudflare AI Playground.

DexPaprika MCP Server

Provides real-time access to cryptocurrency and DEX data across multiple blockchains, enabling users to analyze tokens, pools, trading volumes, and perform technical analysis through DexPaprika's API. No API keys required for seamless integration with AI assistants.

bio-mcp

バイオインフォマティシャンと計算生物学者のためのMCPサーバー

BinjaLattice

Binary NinjaデータベースおよびLLMとのインターフェースを行うためのMCPサーバーとのリモート通信用プラグインインターフェース。

mcpserver-semantickernel-client-demo

了解しました。C# で Aspire を使用してホストされ、Semantic Kernel によって消費される、非常にシンプルな MCP (Minecraft Protocol) サーバーの実装を示すコード例を以下に示します。 ```csharp // MCP Server (Aspire Hosted) // Program.cs (Aspire Host) using Aspire.Hosting; var builder = DistributedApplication.CreateBuilder(args); // MCP Server プロジェクトをサービスとして追加 var mcpServer = builder.AddProject("McpServer", "../McpServer/McpServer.csproj") .WithReference(builder.AddRedis("redis")); // 必要に応じて Redis を追加 builder.Build().Run(); // McpServer プロジェクト (シンプルな MCP サーバー) // McpServer.csproj <Project Sdk="Microsoft.NET.Sdk.Web"> <PropertyGroup> <TargetFramework>net8.0</TargetFramework> <Nullable>enable</Nullable> <ImplicitUsings>enable</ImplicitUsings> <InvariantGlobalization>true</InvariantGlobalization> </PropertyGroup> <ItemGroup> <PackageReference Include="Microsoft.AspNetCore.OpenApi" Version="8.0.0" /> <PackageReference Include="Swashbuckle.AspNetCore" Version="6.4.0" /> </ItemGroup> </Project> // Program.cs (McpServer) using Microsoft.AspNetCore.Mvc; var builder = WebApplication.CreateBuilder(args); // Add services to the container. // Learn more about configuring Swagger/OpenAPI at https://aka.ms/aspnetcore/swashbuckle builder.Services.AddEndpointsApiExplorer(); builder.Services.AddSwaggerGen(); var app = builder.Build(); // Configure the HTTP request pipeline. if (app.Environment.IsDevelopment()) { app.UseSwagger(); app.UseSwaggerUI(); } app.UseHttpsRedirection(); // シンプルな MCP エンドポイント (例) app.MapGet("/mcp/status", () => { return Results.Ok(new { Status = "Online", Players = 10 }); }) .WithName("GetMcpStatus") .WithOpenApi(); app.Run(); // Semantic Kernel Consumer // SemanticKernelConsumer.cs (コンソールアプリケーション) using Microsoft.SemanticKernel; using System.Net.Http; using System.Text.Json; using System.Threading.Tasks; public class SemanticKernelConsumer { private static readonly HttpClient client = new HttpClient(); public static async Task Main(string[] args) { // Semantic Kernel の初期化 (API キーなどは環境変数から取得) var kernel = new KernelBuilder() .WithOpenAIChatCompletionService("gpt-3.5-turbo", "YOUR_OPENAI_API_KEY") // APIキーを置き換えてください .Build(); // MCP サーバーのエンドポイント (Aspire によって提供される) string mcpServerUrl = "http://localhost:5000/mcp/status"; // ポート番号は Aspire によって割り当てられます // Semantic Kernel 関数を定義 (MCP サーバーのステータスを取得) var getMcpStatusFunction = kernel.CreateSemanticFunction(@" MCP サーバーのステータスを取得してください。 サーバーの URL: {{ $url }} 結果: "); // 関数を実行 var result = await kernel.RunAsync(new KernelArguments() { ["url"] = mcpServerUrl }, getMcpStatusFunction); // 結果を表示 Console.WriteLine($"MCP サーバーのステータス: {result.Result}"); } } ``` **説明:** 1. **MCP Server (Aspire Hosted):** * `Program.cs` (Aspire Host): Aspire ホストプロジェクトです。`builder.AddProject` を使用して `McpServer` プロジェクトをサービスとして追加します。必要に応じて Redis などの他のリソースへの参照を追加できます。 * `McpServer` プロジェクト: これは、シンプルな MCP サーバーを実装する ASP.NET Core Web API プロジェクトです。 * `Program.cs` (McpServer): `/mcp/status` エンドポイントを定義します。これは、サーバーのステータスとプレイヤー数を返すシンプルな API です。 2. **Semantic Kernel Consumer:** * `SemanticKernelConsumer.cs`: これは、Semantic Kernel を使用して MCP サーバーのステータスを取得するコンソールアプリケーションです。 * `KernelBuilder`: Semantic Kernel を初期化し、OpenAI などの必要なサービスを設定します。 * `CreateSemanticFunction`: MCP サーバーのステータスを取得するための Semantic Kernel 関数を定義します。この関数は、サーバーの URL を入力として受け取り、結果を返します。 * `RunAsync`: 関数を実行し、結果を表示します。 **手順:** 1. **プロジェクトの作成:** * Aspire ホストプロジェクトを作成します。 * MCP サーバープロジェクトを作成します (ASP.NET Core Web API)。 * Semantic Kernel コンシューマープロジェクトを作成します (コンソールアプリケーション)。 2. **コードの追加:** 上記のコードをそれぞれのプロジェクトに追加します。 3. **API キーの設定:** `SemanticKernelConsumer.cs` の `YOUR_OPENAI_API_KEY` を OpenAI API キーに置き換えます。 4. **Aspire の実行:** Aspire ホストプロジェクトを実行します。これにより、MCP サーバーと Semantic Kernel コンシューマーが起動します。 5. **結果の確認:** Semantic Kernel コンシューマーのコンソール出力に、MCP サーバーのステータスが表示されます。 **注意点:** * これは非常にシンプルな例です。実際の MCP サーバーは、より複雑なプロトコルと機能を実装する必要があります。 * Aspire は、サービス間の接続を管理し、デプロイメントを簡素化するのに役立ちます。 * Semantic Kernel は、自然言語処理を使用して、MCP サーバーとの対話をより自然にするのに役立ちます。 * ポート番号は Aspire によって動的に割り当てられるため、`mcpServerUrl` を適切に設定する必要があります。 Aspire のダッシュボードで確認できます。 * エラー処理や例外処理は省略されています。 この例が、C# で Aspire を使用してホストされ、Semantic Kernel によって消費される MCP サーバーの実装の理解に役立つことを願っています。

Java Map Component Platform (Java MCP)

Java版 Minecraft サーバー (Java-ban Minecraft server)

Remote MCP Server on Cloudflare

A deployable Model Context Protocol server on Cloudflare Workers that enables AI models to access custom tools without authentication requirements.

MCP Weather Server

Enables users to retrieve current weather alerts for US states and detailed weather forecasts by geographic coordinates using the US National Weather Service API. Built with Node.js and TypeScript following Model Context Protocol standards for seamless LLM integration.

MCP2ANP Bridge Server

Enables MCP clients like Claude Desktop to interact with ANP (Agent Network Protocol) agents through three core tools: authentication setup, document fetching, and OpenRPC method invocation. Converts ANP's crawler-style interaction paradigm into MCP-compatible tools for seamless agent communication.

BANANA-MCP

An All-in-One Model Context Protocol Server Package that integrates 14 MCP servers (including YouTube, GitHub, Figma, databases) into a single Docker container for use with Claude.

Doctah-MCP

Enables AI assistants to search and access Arknights game data including operator information, enemy intelligence, skills, talents, and attributes through PRTS.wiki integration. Provides fuzzy search functionality for operators and enemies with clean Markdown output.

🚀 Wayland MCP Server

Wayland 用 MCP サーバー

gbox

Gru-sandbox (gbox) は、MCP統合やその他のAIエージェントのユースケースのために、自身でホスト可能なサンドボックスを提供するオープンソースプロジェクトです。

BlenderMCP

Connects Claude AI to Blender through the Model Context Protocol, enabling AI-assisted 3D modeling, scene creation, material control, and object manipulation. Supports integration with Poly Haven assets and Hyper3D for AI-generated models.

mcp-server-docker

mcp-server-docker

Swift Test MCP Server

Enables running Swift package tests through the swift test command in specified directories. Provides a secure way for MCP clients to execute Swift tests without requiring full shell access.

mcp-bitbucket

Access all major Bitbucket Cloud features—repositories, pull requests, issues, branches, pipelines, deployments, and more—using a modern Rust codebase. Expose Bitbucket as Model Context Protocol (MCP) tools, ideal for bots, CI/CD, and workflow automation.

Anomaly Detection MCP Server

A server that enables LLMs to detect anomalies in sensor data by providing tools for data retrieval, analysis, visualization, and corrective action execution.

Understanding MCP (Model Context Protocol) and GitHub Integration

承知いたしました。以下に、Cursor IDE での MCP サーバーのセットアップと使用、GitHub 連携、AI エージェントの設定に関する包括的なガイドを日本語で記述します。 --- **Cursor IDE での MCP サーバーのセットアップと使用、GitHub 連携、AI エージェントの設定に関する包括的なガイド** このガイドでは、Cursor IDE で MCP (Model-as-Code Platform) サーバーをセットアップし、使用するための詳細な手順を説明します。GitHub 連携と AI エージェントの設定についても解説します。 **1. 前提条件** * **Cursor IDE:** 最新版の Cursor IDE がインストールされていること。 * **MCP サーバー:** 動作可能な MCP サーバーが用意されていること。 (ローカル、クラウドなど) * **GitHub アカウント:** GitHub リポジトリへのアクセス権を持つアカウント。 * **Python (推奨):** MCP サーバーとの連携に必要な Python 環境。 **2. MCP サーバーのセットアップ** MCP サーバーのセットアップは、環境によって異なります。ここでは一般的な手順の概要を示します。 * **ローカル環境:** * MCP サーバーの公式ドキュメントに従って、ローカルマシンにサーバーをインストールします。 * 必要な依存関係 (データベース、ライブラリなど) をインストールします。 * サーバーの設定ファイル (例: `config.yaml`) を編集し、必要なパラメータ (ポート番号、データベース接続情報など) を設定します。 * **クラウド環境 (例: AWS, GCP, Azure):** * クラウドプロバイダーのドキュメントに従って、仮想マシンまたはコンテナインスタンスを作成します。 * MCP サーバーを仮想マシンまたはコンテナにデプロイします。 * 必要なネットワーク設定 (ファイアウォール、ロードバランサーなど) を構成します。 * サーバーの設定ファイルを編集し、必要なパラメータを設定します。 **3. Cursor IDE での MCP サーバーへの接続** 1. **Cursor IDE を起動します。** 2. **設定画面を開きます。** (通常は `File` -> `Settings` または `Cursor` -> `Preferences`) 3. **MCP サーバーの設定項目を探します。** (設定項目名は `MCP Server`, `Model Server`, `AI Server` など、MCP サーバーの種類によって異なります。) 4. **MCP サーバーのアドレス (URL) とポート番号を入力します。** (例: `http://localhost:8000` または `https://mcp.example.com`) 5. **必要に応じて、認証情報 (API キー、トークンなど) を入力します。** 6. **設定を保存します。** **4. GitHub 連携の設定** 1. **Cursor IDE で GitHub アカウントを認証します。** (通常は `File` -> `Settings` -> `Version Control` -> `GitHub` で認証を行います。) 2. **MCP サーバーの設定で、GitHub リポジトリへのアクセスを許可します。** (MCP サーバーの設定ファイルまたは管理画面で、GitHub アプリケーションの認証情報を設定します。) 3. **Cursor IDE で GitHub リポジトリを開きます。** (`File` -> `Open` -> `GitHub` からリポジトリを選択します。) **5. AI エージェントの設定** 1. **MCP サーバーで AI エージェントを有効化します。** (MCP サーバーの設定ファイルまたは管理画面で、AI エージェントの機能を有効にします。) 2. **AI エージェントの設定を行います。** (AI エージェントの種類、モデル、パラメータなどを設定します。) 3. **Cursor IDE で AI エージェントを使用します。** (Cursor IDE の機能 (コード補完、自動生成、リファクタリングなど) を通じて、AI エージェントの機能を利用します。) **6. MCP サーバーの使用例** * **コードの自動生成:** Cursor IDE でコードのスケルトンを生成し、MCP サーバーの AI エージェントに詳細なコードを生成させます。 * **コードのリファクタリング:** Cursor IDE でコードを選択し、MCP サーバーの AI エージェントにコードのリファクタリングを依頼します。 * **コードのレビュー:** MCP サーバーの AI エージェントにコードの品質を評価させ、改善点を提案させます。 * **ドキュメントの自動生成:** MCP サーバーの AI エージェントにコードのドキュメントを自動生成させます。 **7. トラブルシューティング** * **MCP サーバーに接続できない:** * MCP サーバーのアドレスとポート番号が正しいことを確認します。 * MCP サーバーが起動していることを確認します。 * ファイアウォールが MCP サーバーへのアクセスをブロックしていないことを確認します。 * 認証情報が正しいことを確認します。 * **GitHub 連携がうまくいかない:** * GitHub アカウントが Cursor IDE で正しく認証されていることを確認します。 * MCP サーバーが GitHub リポジトリへのアクセス権を持っていることを確認します。 * GitHub API のレート制限に達していないことを確認します。 * **AI エージェントが期待どおりに動作しない:** * AI エージェントの設定が正しいことを確認します。 * AI エージェントがサポートしている言語とフレームワークを使用していることを確認します。 * MCP サーバーのログを確認し、エラーメッセージがないか確認します。 **8. その他のヒント** * MCP サーバーの公式ドキュメントをよく読んでください。 * Cursor IDE のドキュメントをよく読んでください。 * MCP サーバーと Cursor IDE の最新バージョンを使用してください。 * コミュニティフォーラムやメーリングリストで質問してください。 このガイドが、Cursor IDE での MCP サーバーのセットアップと使用に役立つことを願っています。

Databricks MCP Server

A FastAPI-based server that provides tools for local file management and Databricks operations, enabling users to create/edit files locally and interact with Databricks clusters, jobs, and DLT pipelines.

LW MCP Agents

A lightweight framework for building and orchestrating AI agents through the Model Context Protocol, enabling users to create scalable multi-agent systems using only configuration files.

Mobile Development MCP

これは、モバイルデバイスおよびシミュレーターを管理し、操作するために設計された MCP です。

gitSERVER README Manager

Enables automated README file management for development projects through MCP tools for content creation and summarization, resources for direct file access, and prompts for AI-powered documentation analysis.

Domain-MCP

A simple MCP server that enables AI assistants to perform domain research including availability checking, WHOIS lookups, DNS record retrieval, and finding expired domains without requiring API keys.

Azure AI Search Integration

Azure AI Search のためのモデルコンテキストプロトコルサーバー

mcp_ctl

プラットフォームを問わず、すべての Minecraft: Java Edition サーバーを管理するためのパッケージマネージャー