Discover Awesome MCP Servers

Chrome Tools MCP Server

Chrome DevTools 프로토콜을 통해 Chrome과 상호 작용할 수 있는 도구를 제공하는 MCP 서버입니다. 이를 통해 Chrome 탭을 원격으로 제어하여 JavaScript를 실행하고, 스크린샷을 캡처하고, 네트워크 트래픽을 모니터링하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

Scrapbox MCP Server

간단한 TypeScript 기반 MCP 서버로, 노트 시스템을 구현하여 사용자가 텍스트 노트를 생성, 나열하고 Claude를 통해 요약을 생성할 수 있습니다.

zendesk-mcp-server

이 서버는 Zendesk와의 포괄적인 통합을 제공합니다. 티켓 및 댓글 검색 및 관리, 티켓 분석 및 응답 초안 작성, 헬프 센터 문서에 대한 지식 베이스 액세스 기능을 제공합니다.

Decent-Sampler Drums MCP Server

DecentSampler 드럼 키트 구성을 용이하게 하고, 정확한 샘플 길이와 잘 구성된 프리셋을 보장하기 위해 WAV 파일 분석 및 XML 생성을 지원합니다.

MCP Alchemy

Claude 데스크톱을 데이터베이스에 직접 연결하여 데이터베이스 구조를 탐색하고, SQL 쿼리를 작성하고, 데이터 세트를 분석하고, 테이블 탐색 및 쿼리 실행 도구를 갖춘 API 레이어를 통해 보고서를 생성할 수 있습니다.

Draw Things MCP

Cursor AI가 자연어 프롬프트를 사용하여 Draw Things API를 통해 이미지를 생성할 수 있도록 하는 통합 기능입니다.

MCP Source Tree Server

Okay, I understand. Here's how you can generate a JSON file tree from a specified directory's `src` folder, respecting `.gitignore` rules, suitable for quick project structure review in Claude. I'll provide a Python script for this. **Explanation:** 1. **`gitignore_parser` Library:** We'll use the `gitignore_parser` library to correctly interpret `.gitignore` files. This is crucial for accurately excluding files and directories. If you don't have it, you'll need to install it: `pip install gitignore_parser` 2. **Recursive Traversal:** The script recursively traverses the `src` directory. 3. **`.gitignore` Handling:** It reads `.gitignore` files in each directory and uses them to filter out files and directories. 4. **JSON Output:** The script generates a JSON representation of the file tree. Directories are represented as objects with a `children` key (which is a list of their contents), and files are represented as simple strings. **Python Script:** ```python import os import json import gitignore_parser def generate_file_tree_json(root_dir, output_file="file_tree.json"): """ Generates a JSON file tree from the 'src' folder of a specified directory, respecting '.gitignore' rules. Args: root_dir (str): The root directory of the project. output_file (str): The name of the output JSON file. """ src_dir = os.path.join(root_dir, "src") if not os.path.exists(src_dir): print(f"Error: 'src' directory not found in {root_dir}") return def build_tree(directory, ignore_list=None): """Recursively builds the file tree.""" tree = {} tree["name"] = os.path.basename(directory) tree["type"] = "directory" tree["children"] = [] gitignore_path = os.path.join(directory, ".gitignore") if os.path.exists(gitignore_path): if ignore_list is None: ignore_list = gitignore_parser.parse(gitignore_path) else: ignore_list = gitignore_parser.parse(gitignore_path, base_dir=directory, previous_list=ignore_list) for item in os.listdir(directory): item_path = os.path.join(directory, item) if ignore_list and gitignore_parser.match_file(item_path, ignore_list): continue if os.path.isfile(item_path): tree["children"].append({"name": item, "type": "file"}) elif os.path.isdir(item_path): subtree = build_tree(item_path, ignore_list) tree["children"].append(subtree) return tree file_tree = build_tree(src_dir) with open(output_file, "w") as f: json.dump(file_tree, f, indent=4) print(f"File tree JSON generated at: {output_file}") # Example Usage: if __name__ == "__main__": # Replace with the actual path to your project's root directory. project_root = "/path/to/your/project" # <--- CHANGE THIS! generate_file_tree_json(project_root) ``` **How to Use:** 1. **Install `gitignore_parser`:** `pip install gitignore_parser` 2. **Save the Script:** Save the code above as a Python file (e.g., `generate_tree.py`). 3. **Modify `project_root`:** In the script, replace `/path/to/your/project` with the actual path to the root directory of your project (the directory that contains the `src` folder). 4. **Run the Script:** Execute the script from your terminal: `python generate_tree.py` 5. **Output:** This will create a file named `file_tree.json` in the same directory as the script. This file contains the JSON representation of your `src` directory's structure. **Example `file_tree.json` Output (Illustrative):** ```json { "name": "src", "type": "directory", "children": [ { "name": "components", "type": "directory", "children": [ { "name": "Button.js", "type": "file" }, { "name": "Header.js", "type": "file" } ] }, { "name": "utils", "type": "directory", "children": [ { "name": "api.js", "type": "file" } ] }, { "name": "App.js", "type": "file" }, { "name": "index.js", "type": "file" } ] } ``` **Important Considerations:** * **`.gitignore` Placement:** The script correctly handles `.gitignore` files in nested directories. `.gitignore` rules apply to the directory they are in and all subdirectories. * **Error Handling:** The script includes a basic check to ensure the `src` directory exists. You might want to add more robust error handling for production use. * **Large Projects:** For very large projects, this script might take some time to run. Consider optimizations if performance becomes an issue (e.g., using asynchronous operations). * **Claude Context Window:** Be mindful of Claude's context window limit. For extremely large projects, the JSON output might be too large to fit within the context window. In that case, you might need to generate smaller, more focused JSON trees. You could modify the script to only include the first few levels of the directory structure, or to focus on specific subdirectories. * **File Content:** This script *only* generates the file tree structure. It does *not* include the contents of the files. If you need to include file contents, you'll need to modify the script to read and include them (but be very careful about the context window limit). This comprehensive solution should provide you with a good starting point for generating JSON file trees for your projects. Remember to adapt the `project_root` variable and consider the context window limitations of Claude.

Cosense MCP Server

Cosense 프로젝트의 페이지에 접근할 수 있도록 하는 MCP 서버입니다. 공개 및 비공개 프로젝트를 모두 지원하며, 선택적으로 SID 인증을 사용할 수 있습니다.

MATLAB MCP Server

MATLAB을 AI와 통합하여 코드를 실행하고, 자연어로부터 스크립트를 생성하며, MATLAB 문서에 원활하게 접근할 수 있습니다.

Logseq MCP Server

LLM이 Logseq 지식 그래프와 프로그래밍 방식으로 상호 작용하여 페이지와 블록을 생성하고 관리할 수 있도록 하는 서버.

ticktick-mcp-server

TickTick용 MCP 서버로, Claude 및 다른 MCP 클라이언트를 통해 TickTick 작업 관리 시스템과 직접 상호 작용할 수 있게 해줍니다.

MCP Server: SSH Rails Runner

배포된 Rails 환경에서 읽기 전용 작업, 변경 계획, 승인된 변경 사항 실행을 위해 SSH를 통해 Rails 콘솔 명령을 안전하게 원격으로 실행할 수 있도록 합니다.

MCP Server Replicate

FastMCP 서버 구현은 AI 모델 추론에 대한 리소스 기반 접근을 용이하게 하며, Replicate API를 통한 이미지 생성에 중점을 둡니다. 실시간 업데이트, 웹훅 통합, 안전한 API 키 관리와 같은 기능을 제공합니다.

ConsoleSpy

브라우저 콘솔 로그를 캡처하여 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 Cursor IDE에서 사용할 수 있도록 하는 도구.

Code MCP

로컬 파일 시스템에서 파일을 읽고, 쓰고, 편집하는 도구를 제공하는 MCP 서버.

Gel Database MCP Server

TypeScript 기반 MCP 서버로, LLM 에이전트가 자연어를 통해 Gel 데이터베이스와 상호 작용할 수 있도록 지원하며, 데이터베이스 스키마 학습, EdgeQL 쿼리 검증 및 실행 도구를 제공합니다.

Smart Photo Journal MCP Server

이 MCP 서버는 사용자에게 위치, 라벨, 인물을 기준으로 사진 라이브러리를 검색하고 분석할 수 있도록 지원하며, 사진 분석 및 퍼지 매칭과 같은 기능을 제공하여 향상된 사진 관리를 가능하게 합니다.

Model Control Plane (MCP) Server

REST API 엔드포인트를 통해 OpenAI 서비스, Git 저장소 분석, 로컬 파일 시스템 작업에 대한 통합 인터페이스를 제공하는 서버 구현.

Everything Search MCP Server

Everything Search Engine과 통합되어 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 강력한 파일 검색 기능을 제공하며, 정규 표현식, 대소문자 구분, 정렬과 같은 고급 검색 옵션을 지원합니다.

MCP Apple Notes

온디바이스 임베딩을 사용하여 AI 어시스턴트가 Apple Notes 콘텐츠에 접근, 검색 및 생성할 수 있도록 하는 시맨틱 검색 및 검색을 지원하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다.

Binary Reader MCP

바이너리 파일을 읽고 분석하기 위한 모델 컨텍스트 프로토콜 서버이며, 초기에는 언리얼 엔진 에셋 파일(.uasset)을 지원합니다.

Macrostrat MCP Server

Claude가 자연어를 통해 지질 단위, 지층 단면, 광물, 시간 척도를 포함한 Macrostrat API의 포괄적인 지질 데이터를 쿼리할 수 있도록 합니다.

Voice Recorder MCP Server

마이크에서 오디오를 녹음하고 OpenAI의 Whisper 모델을 사용하여 이를 텍스트로 변환합니다. 독립 실행형 MCP 서버와 Goose AI 에이전트 확장 프로그램으로 모두 작동합니다.

MCP Pytest Server

ModelContextProtocol (MCP) 서비스 도구를 용이하게 하기 위해 pytest와 통합되어 테스트 실행 기록 및 환경 추적을 가능하게 하는 Node.js 서버.

Blender MCP Server

사용자가 자연어 인터페이스를 통해 헤드리스 블렌더 환경에서 스크립트를 생성, 편집 및 실행할 수 있도록 블렌더 파이썬 스크립트의 관리 및 실행을 지원하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버.

Powerpoint MCP Server

자연어 명령을 통해 다양한 슬라이드 유형 추가, 이미지 생성, 표 및 차트 통합 기능을 갖춘 PowerPoint 프레젠테이션을 생성하고 조작합니다.

mcp-installer

이 서버는 다른 MCP 서버를 설치해 주는 서버입니다. 이 서버를 설치하면 Claude에게 npm 또는 PyPi에 호스팅된 MCP 서버를 설치하도록 요청할 수 있습니다. Node 서버의 경우 npx, Python 서버의 경우 uv가 설치되어 있어야 합니다.

MCP-Python

자연어 쿼리를 사용하여 Claude Desktop을 통해 PostgreSQL, MySQL, MariaDB 또는 SQLite 데이터베이스와 상호 작용할 수 있도록 하는 서버.

Node Omnibus MCP Server

AI 기반 지원을 통해 프로젝트 생성, 컴포넌트 생성, 패키지 관리, 문서화 자동화를 위한 고급 Node.js 개발 도구를 제공하는 포괄적인 모델 컨텍스트 프로토콜 서버.

Spotify MCP Server

Claude와 Spotify를 연결하여 사용자가 재생을 제어하고, 콘텐츠를 검색하고, 트랙/앨범/아티스트/재생 목록에 대한 정보를 얻고, Spotify 대기열을 관리할 수 있도록 하는 서버입니다.