Discover Awesome MCP Servers

Google Health ChatGPT MCP

Self-hosted MCP server that provides read-only access to Google Health API v4, enabling analysis of personal health data via OpenAI Responses API or ChatGPT.

Self-Hosted Supabase MCP Server

Enables developers to interact with self-hosted Supabase instances, providing database introspection, migration management, auth user operations, storage management, and TypeScript type generation directly from MCP-compatible development environments.

@container-inc/mcp

Container Inc.에 자동 배포를 위한 MCP 서버

Better Playwright MCP

Token-efficient browser automation MCP server using Playwright, with getOutline and searchSnapshot to save ~95% tokens compared to full snapshots.

Local Falcon MCP Server

Connects AI systems to Local Falcon API, enabling access to local SEO reporting tools including scan reports, trend analysis, keyword tracking, and competitor data through the Model Context Protocol.

Zoho Mail MCP Server

Enables AI assistants to manage Zoho Mail accounts, including sending/receiving emails, folder and label management, organization administration, and productivity tools like tasks and notes.

file-extractor-mcp

Enables file extraction, organization, and GitHub repository management through MCP tools, allowing AI agents to copy/move files, delete repositories, and automate workflows.

Segundo Cérebro

Self-hosted personal knowledge graph running on Cloudflare, connecting to Claude as an MCP server for capturing atomic concepts and cross-domain analogies.

HWP RAG MCP

Enables searching local Korean HWP/HWPX documents via Codex or Claude Code by indexing them with a free multilingual embedding model, keeping documents and indexes locally without requiring an API key.

MCP Databases Server

Enables LLMs and agents to interact with relational databases (SQL Server, MySQL, PostgreSQL) through MCP tools. Supports executing queries, inserting records, listing tables, and exposing database schemas with secure credential management.

Gov Data MCP

MCP server with 562 tools accessing 114 government data APIs covering economic, health, education, energy, and more from federal, state, and international sources.

agriculture-mcp-server

MCP server for agriculture and farming data. 8 tools: soil conditions (temperature, moisture), crop weather forecasts, historical climate data (NASA POWER, since 1981), global agriculture statistics (World Bank, 20+ indicators), and food product database (Open Food Facts, 3M+ products). All APIs free, no keys required.

FastAPI MCP Demo Server

A demonstration MCP server built with FastAPI that provides basic mathematical operations and greeting services. Integrates with Gemini CLI to showcase MCP protocol implementation with simple REST endpoints.

Kundlit Vedic Astrology

Hosted Streamable HTTP MCP server for Vedic astrology: panchang, kundali (birth chart), matchmaking, dashas, doshas, muhurta and 16 tools computed by a precision astronomy engine.

claude-desktop-mcp

A fake MCP server with 108 themed tools for testing Claude Desktop's handling of large toolsets and Amazon Bedrock AgentCore Gateway integration.

MCP Terminal

AI 어시스턴트가 터미널 명령을 실행하고 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 출력을 검색할 수 있도록 하는 서버입니다.

AgentVault MCP Server

Enables AI agents to manage secrets and credentials from a secure vault via MCP tools over stdio.

hoppscotch-mcp

Enables automation of Hoppscotch team collections, including OpenAPI sync, code-based endpoint analysis, and safe mutation with dry-run and backup.

YaVendió Tools

An MCP-based messaging system that allows AI systems to interact with various messaging platforms through standardized tools for sending text, images, documents, buttons, and alerts.

Model Context Protocol (MCP)

## SSE 기반 MCP 클라이언트 및 서버를 위한 Gemini LLM 활용 작업 패턴 다음은 SSE(Server-Sent Events) 기반 MCP(Message Channel Protocol) 클라이언트 및 서버를 구축하고 Gemini LLM을 활용하는 작업 패턴입니다. 이 패턴은 실시간 데이터 스트리밍과 LLM의 강력한 자연어 처리 능력을 결합하여 다양한 애플리케이션을 구축하는 데 유용합니다. **1. 아키텍처 개요:** * **MCP 클라이언트:** 사용자 인터페이스(웹 브라우저, 모바일 앱 등)에서 실행되며, SSE를 통해 MCP 서버로부터 실시간 데이터를 수신합니다. * **MCP 서버:** 백엔드 서버로, Gemini LLM과 상호 작용하여 데이터를 처리하고, 처리된 결과를 SSE를 통해 MCP 클라이언트로 전송합니다. * **Gemini LLM:** Google의 최첨단 LLM으로, 텍스트 생성, 번역, 질문 답변 등 다양한 자연어 처리 작업을 수행합니다. **2. 작업 흐름:** 1. **클라이언트 요청:** MCP 클라이언트는 특정 이벤트에 대한 구독 요청을 MCP 서버로 보냅니다. (예: "새로운 뉴스 기사", "사용자 댓글", "주식 시장 변동") 2. **서버 데이터 수집:** MCP 서버는 요청된 이벤트에 대한 데이터를 수집합니다. 이 데이터는 데이터베이스, API, 다른 서비스 등 다양한 소스에서 가져올 수 있습니다. 3. **LLM 처리 (선택 사항):** 수집된 데이터가 Gemini LLM의 처리가 필요한 경우, 서버는 데이터를 LLM에 전달합니다. 예를 들어, 뉴스 기사의 요약, 사용자 댓글의 감정 분석, 주식 시장 변동에 대한 예측 등을 수행할 수 있습니다. 4. **데이터 포맷팅:** 서버는 처리된 (또는 처리되지 않은) 데이터를 MCP 메시지 형식으로 포맷합니다. 이 형식은 클라이언트가 이해할 수 있도록 정의되어야 합니다. 5. **SSE 이벤트 전송:** 서버는 포맷된 데이터를 SSE 이벤트를 통해 MCP 클라이언트로 전송합니다. 각 이벤트는 이벤트 유형, 데이터, ID 등을 포함할 수 있습니다. 6. **클라이언트 데이터 처리:** MCP 클라이언트는 SSE 이벤트를 수신하고, 데이터를 파싱하여 사용자 인터페이스에 표시하거나 다른 작업을 수행합니다. **3. 기술 스택:** * **MCP 클라이언트:** * JavaScript (웹 브라우저) * Swift/Kotlin (모바일 앱) * `EventSource` API (SSE 연결) * **MCP 서버:** * Node.js (Express.js, `sse-channel` 라이브러리) * Python (Flask, `flask-sse` 라이브러리) * Go (Gin, `github.com/r3labs/sse` 라이브러리) * Gemini API (Google Cloud Vertex AI) * **데이터 포맷:** * JSON (가장 일반적) * Text (간단한 데이터) * **통신 프로토콜:** * HTTP/2 (SSE는 HTTP 기반) **4. 코드 예시 (Node.js 서버):** ```javascript const express = require('express'); const { Server } = require('sse-channel'); const { VertexAI } = require('@google-cloud/vertexai'); const app = express(); const port = 3000; // Gemini API 설정 const vertexAI = new VertexAI({ project: 'YOUR_PROJECT_ID', location: 'YOUR_LOCATION' }); const model = vertexAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.5-pro' }); // SSE 채널 생성 const channel = new Server(); app.get('/events', channel.middleware); // 데이터 생성 및 전송 (예시) setInterval(async () => { // 데이터 수집 (예: API 호출) const data = { message: `현재 시간: ${new Date().toLocaleTimeString()}` }; // Gemini LLM 처리 (예: 데이터 요약) try { const prompt = `다음 데이터를 요약해주세요: ${JSON.stringify(data)}`; const result = await model.generateContent(prompt); const summary = result.response.candidates[0].content.parts[0].text; data.summary = summary; } catch (error) { console.error("Gemini API 오류:", error); data.summary = "요약 실패"; } // SSE 이벤트 전송 channel.publish({ data: JSON.stringify(data), event: 'message', }); }, 5000); app.listen(port, () => { console.log(`서버가 ${port} 포트에서 실행 중입니다.`); }); ``` **5. 고려 사항:** * **에러 처리:** 클라이언트와 서버 모두에서 에러를 적절하게 처리해야 합니다. SSE 연결 끊김, Gemini API 오류 등을 고려해야 합니다. * **보안:** SSE 연결은 HTTPS를 통해 암호화해야 합니다. 또한, Gemini API 키를 안전하게 관리해야 합니다. * **확장성:** 많은 클라이언트를 지원하기 위해 서버의 확장성을 고려해야 합니다. 로드 밸런싱, 캐싱 등을 활용할 수 있습니다. * **비용:** Gemini API 사용량에 따라 비용이 발생할 수 있습니다. 사용량을 모니터링하고 최적화해야 합니다. * **데이터 형식:** 클라이언트와 서버 간에 데이터 형식을 명확하게 정의해야 합니다. * **재연결:** 클라이언트가 연결이 끊어졌을 때 자동으로 재연결을 시도하도록 구현해야 합니다. **6. 활용 사례:** * **실시간 뉴스 피드:** 새로운 뉴스 기사를 실시간으로 클라이언트에 전송하고, Gemini LLM을 사용하여 기사를 요약하거나 관련 기사를 추천합니다. * **실시간 채팅 애플리케이션:** 사용자 메시지를 실시간으로 클라이언트에 전송하고, Gemini LLM을 사용하여 메시지의 감정을 분석하거나 스팸 메시지를 필터링합니다. * **실시간 주식 시장 데이터:** 주식 시장 데이터를 실시간으로 클라이언트에 전송하고, Gemini LLM을 사용하여 시장 변동에 대한 예측을 제공합니다. * **실시간 고객 지원:** 고객 문의를 실시간으로 상담원에게 전달하고, Gemini LLM을 사용하여 문의에 대한 답변을 제안합니다. **결론:** SSE 기반 MCP 클라이언트 및 서버와 Gemini LLM을 결합하면 실시간 데이터 스트리밍과 강력한 자연어 처리 기능을 활용하여 다양한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이 작업 패턴은 개발자가 효율적이고 확장 가능한 솔루션을 구축하는 데 도움이 될 것입니다. 위에 제시된 코드 예시는 시작점을 제공하며, 실제 구현은 특정 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다.

mcp-estat-japan

Enables querying Japanese government statistics from e-Stat, including metadata, data observations, and catalog browsing.

smartlead-cli

MCP server for managing cold email campaigns, leads, email accounts, sequences, analytics, webhooks, and client sub-accounts via the Smartlead API.

mcp-server-yeelight-lan

Enables control of Yeelight smart lights over local LAN, supporting on/off, brightness, color, temperature, and auto discovery.

odigo-elastic-s2l-mcp

Connects LLMs to Elasticsearch with a Semantic-to-Lexical layer that translates technical field names into business knowledge, enabling autonomous querying without hardcoded domain logic.

MySQL MCP Server

Enables secure interaction with MySQL databases through listing tables, reading data, and executing SQL queries with proper error handling and controlled access.

wikijs-mcp

MCP server for accessing Wiki.js through its GraphQL API, enabling page management, search, tags, and system info operations.

Phrase MCP Server

Use Phrase APIs from any MCP client (Claude, Cursor, etc.) with ready-to-use tools for Phrase Strings, Phrase TMS, and Connectors.

AnyDocs MCP Server

Transforms any website's documentation into an MCP-compatible interactive knowledge base with universal scraping, advanced search, and AI-powered tools. Supports GitBook, Notion, Confluence, and custom documentation platforms with real-time synchronization.

Dynamic Reincarnation Story

Enables interactive reincarnation storytelling where users choose their path after death, becoming characters like a vengeful spirit, Bilbo Baggins, or Monkey D. Luffy. Features dynamic narrative generation with personalized story paths based on user choices and soul-searching questions.

iroha for Notion

Persists Claude Code sessions to Notion as team memory, enabling queryable recall of decisions, work state, and project architecture.