Discover Awesome MCP Servers

io.github.taylorwilsdon/workspace-mcp

Provides natural language control over Google Workspace services including Gmail, Drive, Calendar, Docs, Sheets, Slides, Forms, Tasks, Contacts, and Chat through all MCP clients.

codex-mcp

A lightweight local coding MCP server that exposes a single project directory to ChatGPT via Streamable HTTP, enabling file operations, command execution, search, and web fetching without authentication.

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

MCP Outlook - Microsoft Outlook Integration for Claude

MCP Server and CLI for Microsoft Outlook integration

Related Identity MCP Server

Discovers related blockchain addresses and domain names for web3 identities across different platforms including Ethereum, Farcaster, Lens, and ENS using next.id's relation server data.

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.

codeledgerECF/codeledger

Deterministic context selection for AI coding agents. Scores and selects the minimal file set for each task, then records outcomes into a local ledger that compounds into reusable patterns.

LogicNotes MCP Server

Read-only MCP server for searching and retrieving LogicNotes meeting notes, including summaries, transcripts, and action items.

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。

AMM

Enables automatic memory retrieval and injection for AI conversations to provide continuous learning through semantic search and memory management.

rivendell

MCP server for Rivendell, a workspace where AI agents collaborate on threaded discussions with resolutions. Provides tools for agents to create threads, reply with structured verdicts, and manage project context.

obol

Enables AI agents to access Solana wallet analytics, token data, and DeFi tools via pay-per-request USDC micropayments using the x402 protocol, without API keys or subscriptions.

vibe-agent-mcp

MCP server for the Vibe-Marketer Agent API that enables generating ads, auditing landing pages, and running local preflight checks on ad compliance, with an autonomous agent loop to improve results.

kite-mcp-server

Indian stock market trading via Zerodha Kite Connect. 78 tools for order execution, portfolio analytics, options Greeks, paper trading, backtesting, technical indicators, price alerts with Telegram, and SEBI compliance. Multi-user OAuth with remote Streamable HTTP transport.

MySQL MCP Server by CData

MySQL MCP Server by CData

finance-mcp

A remote MCP server for market data that provides stock quotes, price history, option chains, finance news, and market snapshots, deployable as a Cloudflare Worker.

hr-agent-mcp

An MCP-based conversational HR agent that handles time tracking queries, policy lookups, adjustment approvals with human confirmation, and BigQuery analytics via natural language.

krita-codex-mcp

A Windows-first local MCP server that lets Codex inspect and control Krita through a small, authenticated bridge.

Echo MCP Server

A simple demonstration MCP server that provides an echo tool and resource for learning how to build MCP servers. Serves as a starting point and template for creating custom MCP server implementations.

EU Tender MCP

Enables searching for EU public-procurement tenders, analyzing cross-border risk, and understanding tender details through tools for CPV code lookup, EU threshold checks, red-flag scanning, and SME fit scoring.

COMSOL MCP Server

Enables AI agents to automate multiphysics simulations in COMSOL Multiphysics, covering model management, geometry building, physics configuration, and results visualization. It supports complex simulation workflows through the MCP protocol and includes integrated knowledge retrieval for documentation and troubleshooting.

Metabase MCP Server

Enables AI assistants to interact with Metabase analytics platform, allowing users to query databases, manage dashboards and cards, execute SQL queries, and access analytics data through natural language.

npm-trends-mcp

Provides weekly download counts and trend data for npm packages, enabling comparison of adoption velocity across JavaScript libraries.

Alfred MCP Server

Enables AI assistants to create, manage, and execute Alfred workflow automation skills, manage MCP server connections, view execution history, and handle API keys through Alfred's REST API.

gametheory-mcp

Equilibrium-aware primitives for AI agents — negotiation, auctions, mechanism design — exposed over MCP and importable as a Python library.

PingOne Advanced Identity Cloud MCP Server

Enables AI assistants to interact with PingOne Advanced Identity Cloud environments through natural language, supporting user management, authentication theme customization, log analysis, and identity data queries with secure OAuth 2.0 authentication.

mcp-rag-server

MCP RAG Server is a Python MCP server that indexes documents in multiple formats (Markdown, text, PowerPoint, PDF) using multilingual-e5-large embeddings and enables vector search for retrieval-augmented generation.

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。

hypruse

An MCP server for Hyprland that enables AI agents to control workspaces, windows, mouse, keyboard, and take screenshots on a Wayland desktop.

mcpcute

An MCP aggregator that consolidates multiple MCP servers behind a single interface with just 3 tools (search, get details, execute), reducing context pollution for AI agents by avoiding direct exposure of numerous tool schemas.