Discover Awesome MCP Servers

Training Platform MCP G2

MCP server for tracking user course progress, providing tools to retrieve and save course and stage progress for authenticated users with data persisted in SQL Server.

Claims desk MCP Server

Medicare claim documentation lookup for CPT codes against live CMS sources, returning structured requirements and document URIs with optional enrichment via RCI APIs.

Neleus MCP

Enables interaction with Hyperliquid markets for technical analysis, order book data retrieval, and cryptocurrency trading. Supports read-only market access without credentials and authenticated trading operations via private key configuration.

@aibtc/mcp-server

Bitcoin-native MCP server for AI agents: BTC/STX wallets, DeFi yield, sBTC peg, NFTs, and x402 payments.

Model Context Provider (MCP) Server

大規模言語モデル（LLM）とのインタラクションを強化し、インテリジェントなコンテキスト管理、ツール統合、および効率的なAI駆動型ワークフローのためのマルチプロバイダーAIモデル連携を提供します。

fintools-mcp

Provides a comprehensive financial analysis toolkit for AI assistants, featuring technical indicators, options chain analysis, and risk-based position sizing. It enables users to perform stock market analysis and evaluate trade performance using real-time data from Yahoo Finance.

happy-thoughts

Pay-per-thought AI second opinions for autonomous agents. Agents pay 0.01–0.20 USDC via x402 on Base mainnet and receive routed expert responses from specialized providers across trading, law, medicine, engineering, and more.

medRxiv MCP Server

鏡 (Kagami)

xctools-mcp-server

Provides structured access to Xcode development tools including xcrun, xcodebuild, and xctrace for building, testing, and analyzing projects.

AI Model Catalog MCP Server

Provides a live, audited catalog of AI models from NVIDIA NIM, OpenRouter, Nous Portal, and other providers, enabling search, retrieval, and usage examples via MCP tools and resources.

AgentBridge

Expose your VS Code workspace's tools — files, terminal, LSP, diagnostics, and images — to remote MCP clients over a public HTTPS tunnel.

Gamedev All-in-One MCP

Unifies Roblox Studio, Unity, Unreal Engine, and Blender into a single AI-powered control plane with 78 tools for automated game development.

XServer MCP Server

MCP server for Xserver hosting that provides tools to manage mail accounts, DNS records, server information, and domain verification through natural language.

CyberDestiny

Provides 35 MCP tools for Chinese metaphysical divination, including BaZi, ZiWei, QiMen, and daily fortune subscriptions, enabling AI agents to perform complex fortune-telling and calendar predictions.

Syracuse Company News API

Enables access to Syracuse Company news API for registering accounts and fetching stories by location, industry, or organization. Supports local and remote MCP server modes.

NovaCorp Operations Assistant

A multi-agent operations assistant that answers business questions by searching local documents and order records.

mcp-nec2-antenna

Design and simulate wire antennas using the NEC2 method-of-moments solver via MCP. Supports dipole, Yagi-Uda, vertical, loop, and inverted-V geometries with pattern, impedance, and VSWR analysis.

downscoping-mcp

A security-focused tool that implements least-privilege credential injection for Claude Code by intercepting Bash and MCP tool calls to swap in minimum-privilege tokens. It enables secure execution of CLI commands and MCP operations by matching tool arguments against declarative YAML policies to prevent unauthorized access.

Alloy MCP Server

Enables Claude to write, compile, and execute formal verification models in Alloy and read raw mathematical graph structures back into its context window.

Feedthrough

Debug bridge inside your web app: an agent reads the DOM, console and network. Any browser.

Prefeitura SP São Paulo: Regularidade OTTC

A read-only MCP server to query São Paulo's city hall for Regularidade OTTC (establishment regularity) data. Works with any MCP client over HTTP.

MultiAiPanel

A Chrome side panel hosting multiple AIs (ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek) that also functions as an MCP server for downstream agents, enabling multi-model comparison and agent coordination.

Motion MCP Server

Bridges Motion's API with LLMs so you can manage tasks, search projects, check schedules, and more through natural conversation.

eu-regulations

Query 37 EU regulations — from GDPR and AI Act to DORA, MiFID II, eIDAS, Medical Device Regulation, and more — directly from Claude, Cursor, or any MCP-compatible client.

jp-address-mcp

Normalizes and verifies Japanese postal addresses, splitting messy strings into structured fields with geolocation and verification.

Canvelete

Enables programmatic design creation and manipulation on the Canvelete platform through AI assistants. Supports design management, canvas element manipulation, template application, asset management, and real-time synchronization with the design editor.

ssh-mcp

Enables remote server management via SSH, including command execution, file transfer (SFTP), and interactive shell sessions, with support for multiple hosts.

Obsidian MCP

Enables AI agents to manage Obsidian vaults through full CRUD operations, wikilink management, and section-level manipulation. It supports frontmatter editing, tag-based searching, and automated link updates to maintain vault integrity.

开发 SSE 类型的 MCP 服务

承知いたしました。以下に、Claude MCP SSE デモをサーバーとクライアント（CLI、Web）で実装するための概要と考慮事項を示します。 **概要** このデモでは、Claude (または類似の言語モデル) をバックエンドとして使用し、サーバーセントイベント (SSE) を利用して、クライアント (CLI および Web) にリアルタイムでテキストストリームを送信します。 **アーキテクチャ** * **クライアント (CLI):** コマンドラインインターフェースからサーバーにリクエストを送信し、SSE ストリームを受信して表示します。 * **クライアント (Web):** Web ブラウザで動作し、JavaScript を使用してサーバーにリクエストを送信し、SSE ストリームを受信して表示します。 * **サーバー:** クライアントからのリクエストを受け付け、Claude にテキスト生成を依頼し、生成されたテキストを SSE ストリームとしてクライアントに送信します。 * **Claude (または類似の言語モデル):** テキスト生成を担当します。 **技術スタック** * **サーバー:** * 言語: Python (Flask, FastAPI), Node.js (Express) など * SSE ライブラリ: Flask-SSE (Python), sse.js (Node.js) など * **クライアント (CLI):** * 言語: Python, Node.js, Go など * SSE ライブラリ: sseclient-py (Python), node-sse-client (Node.js) など * **クライアント (Web):** * 言語: JavaScript * SSE API (ブラウザ標準) * **Claude (または類似の言語モデル):** * Anthropic Claude API (または OpenAI API, Google PaLM API など) **実装手順 (例: Python + Flask)** 1. **環境構築:** * Python 環境をセットアップします。 * 必要なライブラリをインストールします (Flask, Flask-SSE, Anthropic Python SDK など)。 2. **サーバー側の実装:** * Flask アプリケーションを作成します。 * `/stream` エンドポイントを作成し、SSE を有効にします。 * クライアントからのリクエストを受け付け、Claude API を呼び出してテキストを生成します。 * 生成されたテキストを SSE ストリームとしてクライアントに送信します。 * エラーハンドリングを実装します。 3. **クライアント (CLI) の実装:** * サーバーのエンドポイントにリクエストを送信します。 * SSE ストリームを受信し、受信したテキストをコンソールに表示します。 * エラーハンドリングを実装します。 4. **クライアント (Web) の実装:** * HTML ファイルを作成し、SSE を使用してサーバーのエンドポイントに接続する JavaScript コードを記述します。 * 受信したテキストを Web ページに表示します。 * エラーハンドリングを実装します。 **コード例 (Python + Flask サーバー):** ```python from flask import Flask, Response, request from flask_sse import sse import anthropic import os app = Flask(__name__) app.config["REDIS_URL"] = "redis://localhost:6379/0" # Redis URL (Flask-SSE requires Redis) app.register_blueprint(sse, url_prefix='/stream') ANTHROPIC_API_KEY = os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY") client = anthropic.Anthropic(api_key=ANTHROPIC_API_KEY) @app.route('/generate') def generate(): prompt = request.args.get('prompt', 'Tell me a story.') def generate_stream(): try: with client.messages.stream( model="claude-3-opus-20240229", max_tokens=1024, messages=[{"role": "user", "content": prompt}], ) as stream: for event in stream: if event.type == "content_block_delta": yield event.delta.text except Exception as e: yield f"Error: {e}" def stream_response(): for word in generate_stream(): yield f"data: {word}\n\n" return Response(stream_response(), mimetype="text/event-stream") if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` **コード例 (JavaScript Web クライアント):** ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Claude SSE Demo</title> </head> <body> <h1>Claude SSE Demo</h1> <div id="output"></div> <script> const outputDiv = document.getElementById('output'); const eventSource = new EventSource('/generate?prompt=Tell me a joke.'); // サーバーのエンドポイント eventSource.onmessage = function(event) { outputDiv.innerHTML += event.data; }; eventSource.onerror = function(error) { console.error("SSE error:", error); outputDiv.innerHTML += "Error occurred. Check console."; eventSource.close(); }; </script> </body> </html> ``` **考慮事項:** * **認証:** API キーや認証メカニズムを使用して、サーバーへのアクセスを保護します。 * **レート制限:** Claude API のレート制限を考慮し、適切なエラーハンドリングを実装します。 * **エラー処理:** サーバーとクライアントの両方で、エラーを適切に処理し、ユーザーにフィードバックを提供します。 * **スケーラビリティ:** 大量の同時接続を処理できるように、サーバーのスケーラビリティを考慮します。 * **セキュリティ:** クロスサイトスクリプティング (XSS) などのセキュリティ上の脆弱性を回避するために、入力を適切にエスケープします。 * **Redis:** Flask-SSE を使用する場合は、Redis サーバーが必要です。 * **API キー:** 環境変数などを利用して、API キーを安全に管理します。 **補足:** * 上記のコード例はあくまで基本的なものであり、実際のアプリケーションでは、より複雑なロジックやエラー処理が必要になる場合があります。 * Anthropic Claude API の利用には、API キーが必要です。 * 他の言語モデル (OpenAI, Google PaLM など) を使用する場合は、対応する API を使用するようにコードを修正する必要があります。 * CLI クライアントの実装は、上記の Web クライアントの JavaScript コードを参考に、Node.js や Python などの言語で実装できます。 この情報が、Claude MCP SSE デモの実装に役立つことを願っています。