Discover Awesome MCP Servers

suggest-skills

An MCP server that generates skill manifests from GitHub skills directories and provides tools to recommend and download AI agent skills.

Flutter MCP Server

A TypeScript-based MCP server that implements a simple notes system, enabling users to manage text notes with creation and summarization functionalities through structured prompts.

python-devtools

Enables live runtime inspection of any Python application, allowing MCP clients to query state, evaluate expressions, inspect objects, and read source code while the app runs.

stock-analyzer-ai-mcp

Analyze stocks with financial ratios, comparisons, and sector performance data.

MCP Template

A template MCP server built with FastMCP framework that demonstrates basic tool implementation with a simple addition calculator example.

Google Calendar MCP Server

Google Calendar API와 통합되는 MCP(Model Context Protocol) 서버

textview-mcp

Connects AI assistants to TextView for persistent memory, enabling saving, searching, and retrieving notes across sessions.

Odoo 19 MCP Server

Provides tools to interact with Odoo 19's External JSON-2 API, enabling CRUD operations and complex queries on Odoo databases with multi-company support.

AI Agent with MCP

알겠습니다. Playground에서 첫 MCP (Model Context Protocol) 서버를 만드는 것을 도와드리겠습니다. MCP 서버를 만드는 것은 다소 복잡할 수 있으며, Playground 환경의 제약 사항을 고려해야 합니다. 일반적으로 MCP 서버는 네트워크 연결을 통해 통신해야 하지만, Playground는 외부 네트워크 연결을 직접적으로 지원하지 않을 수 있습니다. 따라서, Playground 내에서 MCP 서버를 시뮬레이션하거나, 로컬 환경에서 실제 서버를 구축하고 Playground에서 클라이언트를 통해 테스트하는 방법을 고려할 수 있습니다. **1. Playground 내에서 MCP 서버 시뮬레이션 (제한적):** Playground 내에서 간단한 MCP 서버를 시뮬레이션하는 것은 가능하지만, 실제 네트워크 통신은 불가능합니다. 이 방법은 MCP의 기본 개념을 이해하고 간단한 테스트를 수행하는 데 유용합니다. ```swift // 간단한 MCP 서버 시뮬레이션 import Foundation // 가상의 모델 컨텍스트 데이터 let modelContextData = [ "model_name": "MyAwesomeModel", "version": "1.0", "author": "Your Name" ] // 가상의 MCP 요청 처리 함수 func handleMCPRequest(request: String) -> [String: Any]? { // 요청을 분석하고 적절한 응답을 반환 if request == "get_model_context" { return modelContextData } else { return nil // 알 수 없는 요청 } } // 가상의 클라이언트 요청 let clientRequest = "get_model_context" // 요청 처리 및 응답 출력 if let response = handleMCPRequest(request: clientRequest) { print("MCP 응답: \(response)") } else { print("알 수 없는 MCP 요청") } ``` **설명:** * `modelContextData`: 모델 컨텍스트 데이터를 저장하는 딕셔너리입니다. 실제 MCP 서버에서는 이 데이터가 모델에 대한 정보를 담고 있습니다. * `handleMCPRequest`: 클라이언트로부터의 요청을 처리하는 함수입니다. 이 예제에서는 "get\_model\_context" 요청만 처리하며, 모델 컨텍스트 데이터를 반환합니다. * `clientRequest`: 클라이언트가 서버에 보내는 요청입니다. * 위 코드는 실제 네트워크 통신을 사용하지 않고, Playground 내에서 가상의 요청과 응답을 처리합니다. **2. 로컬 환경에서 실제 MCP 서버 구축 및 Playground에서 클라이언트 테스트:** 이 방법은 실제 MCP 서버를 구축하고 Playground에서 클라이언트를 통해 테스트하는 방법입니다. **2.1. 로컬 환경에 MCP 서버 구축:** * Python, Node.js, Go 등 다양한 언어를 사용하여 MCP 서버를 구축할 수 있습니다. * MCP 프로토콜을 구현하고, 모델 컨텍스트 데이터를 제공하는 API를 개발해야 합니다. * 예를 들어, Python Flask 프레임워크를 사용하여 간단한 MCP 서버를 구축할 수 있습니다. **2.2. Playground에서 클라이언트 코드 작성:** * Playground에서 `URLSession`을 사용하여 로컬 MCP 서버에 요청을 보내고 응답을 받을 수 있습니다. * Playground에서 네트워크 요청을 보내려면, `Info.plist` 파일에 `App Transport Security Settings`를 추가하고 `Allow Arbitrary Loads`를 `YES`로 설정해야 합니다. (보안상의 이유로 권장하지 않으며, 개발/테스트 환경에서만 사용해야 합니다.) ```swift // Playground에서 MCP 클라이언트 코드 import Foundation // MCP 서버 주소 (로컬 환경) let mcpServerURL = URL(string: "http://localhost:5000/get_model_context")! // 예시 주소 // URLSession을 사용하여 서버에 요청 let task = URLSession.shared.dataTask(with: mcpServerURL) { (data, response, error) in if let error = error { print("에러: \(error)") return } guard let data = data else { print("데이터 없음") return } do { // JSON 데이터 파싱 if let json = try JSONSerialization.jsonObject(with: data, options: []) as? [String: Any] { print("MCP 응답: \(json)") } else { print("JSON 파싱 실패") } } catch { print("JSON 에러: \(error)") } } task.resume() ``` **설명:** * `mcpServerURL`: 로컬 환경에서 실행 중인 MCP 서버의 주소입니다. * `URLSession`: 네트워크 요청을 보내는 데 사용되는 클래스입니다. * `dataTask`: 서버로부터 데이터를 가져오는 데 사용되는 메서드입니다. * 위 코드는 서버로부터 받은 JSON 데이터를 파싱하여 출력합니다. **주의 사항:** * Playground에서 네트워크 요청을 보내려면, `Info.plist` 파일에 `App Transport Security Settings`를 추가하고 `Allow Arbitrary Loads`를 `YES`로 설정해야 합니다. (보안상의 이유로 권장하지 않으며, 개발/테스트 환경에서만 사용해야 합니다.) * 로컬 MCP 서버의 주소를 정확하게 설정해야 합니다. * MCP 서버가 실행 중인지 확인해야 합니다. **결론:** Playground에서 MCP 서버를 직접적으로 구축하는 것은 제한적이지만, 시뮬레이션을 통해 기본 개념을 이해하거나, 로컬 환경에서 실제 서버를 구축하고 Playground에서 클라이언트를 통해 테스트하는 방법을 사용할 수 있습니다. 어떤 방법을 선택하든, MCP 프로토콜에 대한 이해와 네트워크 프로그래밍 경험이 필요합니다. 더 자세한 정보나 특정 요구 사항이 있다면 알려주세요.

@langapi/mcp-server

MCP server for AI-powered translation management in i18n projects, enabling automated locale detection, translation status checks, and sync via LangAPI.

acmt001-mcp

MCP server for ISO 20022 acmt.001 Account Opening (and companion acmt.* messages): message-type discovery, required-field lookup, JSON Schema introspection, IBAN/BIC/LEI validation, flat-record validation, and validated acmt XML generation.

Knowledge Graph Builder

Transforms text or web content into structured knowledge graphs using local AI models with MCP integration for persistent storage in Neo4j and Qdrant.

MCP Notion Server (@suncreation)

An MCP server that enables LLMs to interact with Notion workspaces via the Notion API, supporting page creation, database management, and content retrieval. It features markdown conversion to optimize token usage and enhanced error handling for more reliable workspace interactions.

hybrid-rag-mcp

An MCP server that provides a search_docs tool with hybrid retrieval (BM25 + dense vectors) and cross-encoder reranking, backed by evaluation, prompt-injection guardrails, and OpenTelemetry tracing.

mcp-funcheap

Enables querying San Francisco Bay Area events from Funcheap, including event details, tags, and categories.

macos-mcp

Local MCP server for macOS native apps: Mail, Calendar, Reminders, Notes, Messages, and Contacts. Enables reading and organizing your Mac life through a single stdio process using AppleScript/JXA.

neurodivergent-memory

MCP server for knowledge graphs designed around neurodivergent thinking patterns, organizing memories into five districts with BM25 ranking and bidirectional connections.

laptop-care

A laptop maintenance agent for Claude Desktop that inspects your machine, explains findings, recommends actions, and remembers history, with safety gates enforced by the server.

RadMail MCP

An email operating system for AI agents that provides safe triage, drafting, and searching of emails with unbypassable hard-stops on money, banking changes, first-contact senders, and prompt injection.

Parakeet Transcription MCP Server

Transcribes audio/video files to text using NVIDIA's Parakeet TDT 0.6B V2 model, with optional timestamps; also retrieves model and system hardware info.

gpt-image-mcp

An MCP server that enables Claude Code and Claude Desktop to generate and edit images using OpenAI's gpt-image-2 model, with results saved to disk.

email-send

Enables sending transactional emails with text or HTML body, delivery status, and message ID via Resend. Pay-per-call using x402 micropayments (USDC on Base L2), no API key or signup required.

protonmail-mcp

Enables AI clients to interact with ProtonMail accounts through the Proton Bridge using SMTP and IMAP protocols. Provides email management capabilities via secure local bridge connections.

LimaCharlie MCP

A local MCP server for the LimaCharlie security platform that provides investigation, administration, and content-review workflows via a broad read-only tool surface with explicit organization scoping and audit logging.

Paylocity MCP Server

Connects Claude Desktop to the Paylocity API to manage employee records, pay statements, and company headcount data through natural language. It includes automated data protection that redacts sensitive information like SSNs and bank account numbers before reaching the model.

Xiaohongshu (XHS) Creator Toolkit

An automation toolkit that enables AI-driven content publishing and creator data analysis for Xiaohongshu via the MCP protocol. It supports automated posting of image and video notes, cookie management, and performance metric tracking through natural language conversations.

Gluestack Components MCP Server

Enables integration of Gluestack components with Claude Desktop and Cursor IDE for UI development.

Basic MCP

A simple MCP server built with FastMCP for experimentation and learning purposes. Includes basic web tools like article fetching and serves as a human-readable template for building custom MCP servers.

Logging Advisor MCP

An intelligent MCP server that analyzes logging quality in your code and provides improvement suggestions using LLM-powered insights.