Discover Awesome MCP Servers

Provena

Enables tracking and querying the provenance of AI-generated code, showing which sources influenced each line of code.

browserd

A continuously-recording Chromium daemon exposed over MCP, enabling AI agents to query past network, console, and DOM activity and control a headed browser.

Personal Neo4j Memory Server

Provides AI assistants with persistent, graph-based memory using Neo4j, enabling semantic search and complex relationship tracking. It features specialized Cloudflare Access support for secure remote connections and isolated multi-database management for different projects.

VoxFabric

VoxFabric is an MCP server for speech I/O, enabling TTS playback via Edge TTS and optional local ASR listening from any MCP host.

Discord MCP Server

Enables interaction with Discord through the Model Context Protocol, providing access to all Discord features like channels, messages, threads, reactions, and roles. Supports secure Discord bot operations with rate limiting, caching, and comprehensive API coverage for OpenAI, LangChain, and other MCP clients.

Covalent Bond

Allows two AI coding agents on different machines to securely pair and share files, context, and conventions through an end-to-end encrypted peer-to-peer channel with human-in-the-loop consent.

figma-agent-mcp

Connects AI agents to Figma through a local WebSocket bridge, enabling read/write access to open Figma files, node manipulation, and AI-assisted rename/group features.

Semantic API

Natural language API discovery MCP server. Search 700+ API capabilities across 163 current providers, get, exact endpoints, auth setup, and code snippets. Supports auto-discovery of new APIs.

K League API MCP

Enables querying K League official data (rankings, matches, players) via SQL using natural language, with a pre-built SQLite database.

Test Runner MCP

Model Context Protocol 인터페이스를 통해 Bats, Pytest, Flutter, Jest, Go를 포함한 다양한 테스팅 프레임워크에 대한 통합된 실행 및 결과 파싱을 용이하게 합니다.

GimpMCP

An MCP server that allows LLMs to control GIMP programmatically, including images, layers, selections, text, transforms, filters, and arbitrary Script-Fu code.

unreal-api-mcp

Provides accurate Unreal Engine C++ API documentation to AI agents, preventing hallucinated signatures and incorrect includes.

Procheiron

MCP server that adds a trust layer to AI agent memory, enforcing independent review and tamper-evident audit chains for any memory store. It provides tools to search, get, propose, and promote memories under governance rules.

rapidapi

RapidAPI를 테스트에 통합하는 것은 여러 가지 방법으로 가능합니다. 어떤 종류의 테스트를 수행하고 싶은지에 따라 접근 방식이 달라집니다. 몇 가지 일반적인 시나리오와 방법을 설명해 드리겠습니다. **1. 단위 테스트 (Unit Testing):** * **목표:** 특정 함수나 클래스가 RapidAPI를 올바르게 호출하고 응답을 처리하는지 확인합니다. * **방법:** * **모의 객체 (Mock Objects):** 실제 RapidAPI를 호출하는 대신, 모의 객체를 사용하여 API 호출을 시뮬레이션합니다. 모의 객체는 예상되는 응답을 반환하도록 설정할 수 있습니다. Python에서는 `unittest.mock` 또는 `pytest-mock`과 같은 라이브러리를 사용할 수 있습니다. JavaScript에서는 `Jest` 또는 `Mocha`와 같은 테스트 프레임워크에 내장된 모의 기능이나 `sinon.js`와 같은 별도의 모의 라이브러리를 사용할 수 있습니다. * **장점:** * 테스트 속도가 빠릅니다. * 실제 API 호출에 의존하지 않으므로 네트워크 문제나 API 가용성에 영향을 받지 않습니다. * 다양한 응답 시나리오 (성공, 오류 등)를 쉽게 테스트할 수 있습니다. * **예시 (Python):** ```python import unittest from unittest.mock import patch from your_module import call_rapidapi # RapidAPI를 호출하는 함수 class TestRapidAPI(unittest.TestCase): @patch('your_module.requests.get') # requests.get을 모의 객체로 대체 def test_call_rapidapi_success(self, mock_get): # 모의 객체가 반환할 응답 설정 mock_get.return_value.status_code = 200 mock_get.return_value.json.return_value = {'data': 'some data'} # 테스트 실행 result = call_rapidapi() # 결과 검증 self.assertEqual(result, {'data': 'some data'}) mock_get.assert_called_once() # requests.get이 한 번 호출되었는지 확인 @patch('your_module.requests.get') def test_call_rapidapi_error(self, mock_get): # 모의 객체가 반환할 오류 응답 설정 mock_get.return_value.status_code = 500 # 테스트 실행 및 예외 처리 with self.assertRaises(Exception): call_rapidapi() ``` **2. 통합 테스트 (Integration Testing):** * **목표:** 애플리케이션의 여러 부분이 (RapidAPI를 포함하여) 함께 올바르게 작동하는지 확인합니다. * **방법:** * **실제 API 호출:** 실제 RapidAPI 엔드포인트를 호출하여 테스트합니다. * **테스트 환경:** 개발 환경과 분리된 테스트 환경을 사용하는 것이 좋습니다. RapidAPI에서 제공하는 테스트 엔드포인트나 개발 키를 활용할 수 있습니다. * **데이터 관리:** 테스트 데이터베이스를 사용하여 테스트 데이터를 격리하고 관리합니다. * **장점:** * 실제 API와의 상호 작용을 검증하므로 더 현실적인 테스트가 가능합니다. * API 변경 사항이 애플리케이션에 미치는 영향을 감지할 수 있습니다. * **단점:** * 테스트 속도가 느립니다. * 네트워크 문제나 API 가용성에 영향을 받을 수 있습니다. * 테스트 환경 설정 및 데이터 관리가 필요합니다. **3. 종단 간 테스트 (End-to-End Testing):** * **목표:** 사용자 관점에서 애플리케이션 전체 워크플로우가 올바르게 작동하는지 확인합니다. RapidAPI와의 상호 작용도 포함됩니다. * **방법:** * **자동화된 UI 테스트:** Selenium, Cypress, Playwright와 같은 도구를 사용하여 브라우저에서 사용자 상호 작용을 시뮬레이션하고 애플리케이션의 동작을 검증합니다. * **API 테스트 도구:** Postman, Insomnia, REST-assured와 같은 도구를 사용하여 API 엔드포인트를 직접 호출하고 응답을 검증합니다. * **장점:** * 애플리케이션 전체의 기능적 정확성을 검증합니다. * 사용자 경험을 시뮬레이션하므로 실제 사용 시나리오를 반영합니다. * **단점:** * 테스트 속도가 가장 느립니다. * 테스트 환경 설정 및 유지 관리가 복잡합니다. * 테스트 실패 원인 분석이 어려울 수 있습니다. **RapidAPI 테스트를 위한 추가 팁:** * **API 키 관리:** API 키를 코드에 직접 포함하지 마십시오. 환경 변수나 보안 저장소를 사용하여 관리하고, 테스트 환경에 맞는 API 키를 사용하십시오. * **Rate Limiting:** RapidAPI의 rate limiting 정책을 고려하여 테스트를 설계하십시오. 테스트 중에 rate limit을 초과하지 않도록 주의하고, 필요한 경우 테스트 속도를 조절하십시오. * **에러 처리:** API 호출 실패 시 적절한 에러 처리가 이루어지는지 테스트하십시오. 예외 처리, 재시도 로직 등을 검증합니다. * **로깅:** API 호출 및 응답을 로깅하여 테스트 결과를 분석하고 디버깅하는 데 활용하십시오. * **RapidAPI 테스트 엔드포인트 활용:** RapidAPI에서 제공하는 테스트 엔드포인트나 개발 키를 활용하여 실제 데이터에 영향을 주지 않고 테스트할 수 있습니다. (RapidAPI에서 제공하는 경우) **어떤 테스트를 선택해야 할까요?** * **단위 테스트:** 코드의 개별 구성 요소의 정확성을 빠르게 검증하는 데 적합합니다. * **통합 테스트:** 애플리케이션의 여러 부분이 함께 작동하는지 확인하는 데 적합합니다. * **종단 간 테스트:** 사용자 관점에서 애플리케이션 전체의 기능적 정확성을 검증하는 데 적합합니다. 일반적으로 단위 테스트를 많이 작성하고, 통합 테스트와 종단 간 테스트는 필요에 따라 적절히 조합하여 사용하는 것이 좋습니다. 어떤 프로그래밍 언어와 테스트 프레임워크를 사용하고 있는지 알려주시면 더 구체적인 예시를 제공해 드릴 수 있습니다.

Jira MCP Server

A local MCP server for managing Jira issues, enabling creation, update, deletion, search, and commenting on issues via natural language.

claude-code-mcp

A comprehensive guide and template collection for building model Context Protocol (MCP) servers using FastMCP and deploying them to Google Cloud Run.

korean-vocational-learning-map-mcp

MCP server providing a local learning graph for the Korean vocational high school curriculum (2022 revised), including 8,425 achievement standards, topics, and 10 tools for searching standards, topics, prerequisites, and learning roadmaps.

meetmyagent-mcp

Enables AI assistants to search, browse, and list businesses, services, and products on the MeetMyAgent marketplace.

fizzy-mcp

Enables AI assistants to interact with Fizzy boards, cards, and projects through natural language, with full API coverage and multiple transport options.

mcp-arcgis-fontana

Enables searching and querying City of Fontana, California open geospatial data (parcels, zoning, public works) via ArcGIS Feature Services.

mcpMulti.py

여러 개의 MCP 서버를 포함하는 간단한 채팅 루프.

Fast Embedding MCP SSE

Provides fast static embedding, similarity, and search capabilities via MCP tools and an OpenAI-compatible HTTP API using a tiny 16M-parameter English embedding model.

calcfi-mcp

24 free personal-finance and macro tools (mortgage, paycheck, tax, FRED, BLS) for LLM agents. Zero API keys, stdio transport, source-cited from IRS, Federal Reserve, BLS, Treasury, and Freddie Mac.

Senado BR — Brazilian Federal Senate Open Data

MCP server for Brazilian Federal Senate open data — 90 tools covering the legislative process, Senate administration, and citizen participation. Hosted on Cloudflare Workers (Streamable HTTP), no authentication required. Tool names and responses are in Portuguese (pt-BR), matching the official Senate data.

Ops Lense

Enables commerce operations specialists to investigate and resolve stuck orders by diagnosing issues and performing safe, bounded remediations through AI-driven tools.

IcebergMCP

An MCP server that enables natural language interaction with Apache Iceberg data lakehouses, allowing users to query table metadata, schemas, and properties through Claude, Cursor, or other MCP clients.

PayPal Account Updater Subscription Connector

PayPal의 Account Updater 서비스와 통합되어, 가맹점들이 구독 관리 및 웹훅 알림을 통해 전자 상거래 시스템에서 최신 결제 카드 정보를 유지할 수 있도록 합니다.

claude-openmax

A Claude Code runtime adapter for OpenMax/CWS that enables bidirectional messaging and exposes workspace services as MCP tools.

MCP QR Code Server

A server that connects large language models to QR code generation capabilities via Model Context Protocol, supporting multiple content types (URLs, WiFi credentials, contacts, text), output formats, and customization options.

csv-analyzer

A local MCP server for analyzing CSV files from your filesystem, particularly suited for chatbot conversation logs. Allows listing, reading, filtering, merging, and statistical analysis of CSV data via natural language.