Discover Awesome MCP Servers

Golang Dev Tools

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Elasticsearch MCP Server

Connects to Elasticsearch databases using the Model Context Protocol, allowing users to query and interact with their Elasticsearch indices through natural language conversations.

crypto-projects-mcp

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Asana MCP Server

An MCP (Multi-Agent Conversation Protocol) server that enables interacting with the Asana API through natural language commands for task management, project organization, and team collaboration.

MCP Search Server

Provides web search functionality for the Gemini Terminal Agent, handling concurrent requests and content extraction to deliver real-time information from the web.

HiveFlow MCP Server

Connects AI assistants (Claude, Cursor, etc.) directly to the HiveFlow automation platform, allowing them to create, manage, and execute automation flows through natural language commands.

Zabbix MCP Server

A middleware service that uses Model Context Protocol to analyze and automate Zabbix events with AI, enabling automated incident response and workflow automation through n8n integration.

Jokes MCP Server

An MCP server that allows Microsoft Copilot Studio to fetch random jokes from three sources: Chuck Norris jokes, Dad jokes, and Yo Mama jokes.

MCP Weather Server

Provides comprehensive weather information including current conditions, 7-day forecasts, and air quality data for any city worldwide using the Open-Meteo API. Features real-time weather data, hourly forecasts, sunrise/sunset times, and European Air Quality Index with human-readable descriptions.

Local Documents MCP Server

A Model Context Protocol server that allows AI assistants to discover, load, and process local documents on Windows systems, with support for multiple file formats and OCR capabilities for scanned PDFs.

Migadu MCP Server

Enables AI assistants to manage Migadu email hosting services through natural language, including creating mailboxes, setting up aliases, configuring autoresponders, and handling bulk operations efficiently.

zellij-mcp-server

MCP 서버를 zellij를 통해 STDIO로 연결

mcp_server

돌핀 MCP 클라이언트를 사용하여 샘플 MCP 서버를 구현하는 방법에 대한 안내입니다. **개요:** 이 가이드는 돌핀 MCP 클라이언트를 사용하여 간단한 MCP 서버를 구축하는 단계를 안내합니다. MCP (Minecraft Protocol)는 마인크래프트 클라이언트와 서버 간의 통신 프로토콜입니다. 이 샘플 서버는 기본적인 연결 수락, 핸드셰이크 처리, 그리고 간단한 상태 응답을 제공합니다. **필요 사항:** * **Python 3.6 이상:** 돌핀 MCP 클라이언트는 Python으로 작성되었습니다. * **돌핀 MCP 클라이언트 라이브러리:** `pip install dolphin-mcp`를 사용하여 설치합니다. * **네트워크 프로그래밍에 대한 기본적인 이해:** 소켓, 바이트 스트림 등에 대한 이해가 필요합니다. **구현 단계:** 1. **필요한 라이브러리 가져오기:** ```python import socket import struct import json from dolphin_mcp import packets from dolphin_mcp import utils ``` 2. **서버 설정:** ```python HOST = '127.0.0.1' # 로컬 호스트 PORT = 25565 # 마인크래프트 기본 포트 ``` 3. **소켓 생성 및 바인딩:** ```python server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server_socket.bind((HOST, PORT)) server_socket.listen(1) # 한 번에 하나의 연결만 허용 print(f"서버가 {HOST}:{PORT}에서 시작되었습니다.") ``` 4. **클라이언트 연결 수락:** ```python client_socket, client_address = server_socket.accept() print(f"{client_address}에서 연결이 수락되었습니다.") ``` 5. **핸드셰이크 처리:** ```python # 패킷 길이 읽기 packet_length_bytes = client_socket.recv(1) packet_length = struct.unpack('>B', packet_length_bytes)[0] # 패킷 데이터 읽기 packet_data = client_socket.recv(packet_length) # 핸드셰이크 패킷 파싱 handshake_packet = packets.HandshakePacket.from_bytes(packet_data) print(f"프로토콜 버전: {handshake_packet.protocol_version}") print(f"서버 주소: {handshake_packet.server_address}") print(f"서버 포트: {handshake_packet.server_port}") print(f"다음 상태: {handshake_packet.next_state}") next_state = handshake_packet.next_state ``` 6. **상태 요청 처리 (상태 1):** ```python if next_state == 1: # 상태 요청 패킷 받기 (길이 1바이트, 내용 0x00) status_request_length_bytes = client_socket.recv(1) status_request_length = struct.unpack('>B', status_request_length_bytes)[0] status_request_data = client_socket.recv(status_request_length) # 상태 응답 생성 status_response = { "version": { "name": "샘플 서버", "protocol": handshake_packet.protocol_version }, "players": { "max": 100, "online": 0, "sample": [] }, "description": { "text": "돌핀 MCP 샘플 서버" } } status_response_json = json.dumps(status_response) status_response_bytes = status_response_json.encode('utf-8') status_response_length = len(status_response_bytes) # 패킷 길이와 데이터 전송 response_packet = struct.pack('>B', status_response_length) + status_response_bytes client_socket.sendall(response_packet) # Ping 요청 처리 (선택 사항) ping_request_length_bytes = client_socket.recv(1) ping_request_length = struct.unpack('>B', ping_request_length_bytes)[0] ping_request_data = client_socket.recv(ping_request_length) ping_payload = struct.unpack('>q', ping_request_data)[0] # long 타입으로 언팩 # Ping 응답 생성 ping_response = struct.pack('>q', ping_payload) ping_response_length = len(ping_response) # 패킷 길이와 데이터 전송 ping_response_packet = struct.pack('>B', ping_response_length) + ping_response client_socket.sendall(ping_response_packet) ``` 7. **로그인 처리 (상태 2 - 구현하지 않음):** ```python elif next_state == 2: print("로그인 요청은 아직 구현되지 않았습니다.") # TODO: 로그인 처리 구현 ``` 8. **연결 종료:** ```python client_socket.close() server_socket.close() print("연결이 종료되었습니다.") ``` **전체 코드 예시:** ```python import socket import struct import json from dolphin_mcp import packets from dolphin_mcp import utils HOST = '127.0.0.1' PORT = 25565 server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server_socket.bind((HOST, PORT)) server_socket.listen(1) print(f"서버가 {HOST}:{PORT}에서 시작되었습니다.") client_socket, client_address = server_socket.accept() print(f"{client_address}에서 연결이 수락되었습니다.") # 핸드셰이크 packet_length_bytes = client_socket.recv(1) packet_length = struct.unpack('>B', packet_length_bytes)[0] packet_data = client_socket.recv(packet_length) handshake_packet = packets.HandshakePacket.from_bytes(packet_data) print(f"프로토콜 버전: {handshake_packet.protocol_version}") print(f"서버 주소: {handshake_packet.server_address}") print(f"서버 포트: {handshake_packet.server_port}") print(f"다음 상태: {handshake_packet.next_state}") next_state = handshake_packet.next_state if next_state == 1: # 상태 요청 status_request_length_bytes = client_socket.recv(1) status_request_length = struct.unpack('>B', status_request_length_bytes)[0] status_request_data = client_socket.recv(status_request_length) status_response = { "version": { "name": "샘플 서버", "protocol": handshake_packet.protocol_version }, "players": { "max": 100, "online": 0, "sample": [] }, "description": { "text": "돌핀 MCP 샘플 서버" } } status_response_json = json.dumps(status_response) status_response_bytes = status_response_json.encode('utf-8') status_response_length = len(status_response_bytes) response_packet = struct.pack('>B', status_response_length) + status_response_bytes client_socket.sendall(response_packet) # Ping 요청 ping_request_length_bytes = client_socket.recv(1) ping_request_length = struct.unpack('>B', ping_request_length_bytes)[0] ping_request_data = client_socket.recv(ping_request_length) ping_payload = struct.unpack('>q', ping_request_data)[0] ping_response = struct.pack('>q', ping_payload) ping_response_length = len(ping_response) ping_response_packet = struct.pack('>B', ping_response_length) + ping_response client_socket.sendall(ping_response_packet) elif next_state == 2: print("로그인 요청은 아직 구현되지 않았습니다.") client_socket.close() server_socket.close() print("연결이 종료되었습니다.") ``` **실행 방법:** 1. 위 코드를 `mcp_server.py`와 같은 파일로 저장합니다. 2. 터미널에서 `python mcp_server.py`를 실행합니다. 3. 마인크래프트 클라이언트를 실행하고, 서버 주소를 `127.0.0.1:25565`로 설정하여 연결합니다. **주의 사항:** * 이 코드는 매우 기본적인 샘플 서버이며, 실제 마인크래프트 서버의 모든 기능을 제공하지 않습니다. * 에러 처리, 보안, 성능 최적화 등은 추가적으로 구현해야 합니다. * 돌핀 MCP 클라이언트 라이브러리의 최신 문서를 참고하여 더 많은 기능을 활용할 수 있습니다. * `struct.pack`과 `struct.unpack`을 사용하여 바이트를 패킹/언패킹할 때, 바이트 순서(endianness)와 데이터 타입을 정확하게 지정해야 합니다. 위 예시에서는 `>` (big-endian)과 `B` (unsigned byte), `q` (long long)를 사용했습니다. **다음 단계:** * 로그인 처리 구현 * 채팅 기능 구현 * 플레이어 위치 정보 처리 * 청크 데이터 전송 * 더 많은 마인크래프트 프로토콜 패킷 처리 이 가이드가 돌핀 MCP 클라이언트를 사용하여 마인크래프트 서버를 구축하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 궁금한 점이 있으면 언제든지 질문해주세요.

trackio-mcp

An MCP server that enables AI agents to observe and interact with trackio experiment tracking, providing tools for managing ML experiments through natural language.

MCP-Server-MySSL

MySSL MCP 서버

SQL MCP Server

Enables read-only interaction with SQL databases through MCP, providing database metadata exploration, sample data retrieval, and secure query execution. Supports MySQL with multiple transport options and built-in security features including SQL injection protection and data sanitization.

mcp-notebooks

노트북 실행 MCP 서버

MCP Wolfram Alpha Server

울프람 알파 API를 사용하는 MCP 서버

mcpcap

Enables LLMs to analyze network packet captures (PCAP files) from local or remote sources through a modular architecture. Supports DNS traffic analysis with structured JSON responses for network security and troubleshooting tasks.

HTTP OAuth MCP Server

A reference implementation for creating an MCP server supporting Streamable HTTP & SSE Transports with OAuth authorization, allowing developers to build OAuth-authorized MCP servers with minimal configuration.

jobswithgpt

jobswithgpt

Perplexity Ask MCP Server

Integrates the Sonar API to provide Claude with real-time web-wide research capabilities. Enables conversational web searches through Perplexity's AI-powered search engine for up-to-date information retrieval.

Clockify MCP Server

Clockify에서 시간 항목을 관리하는 MCP 서버

Palo Alto MCP Server

Enables interaction with Palo Alto Networks APIs through a Model Context Protocol server. Generated using Postman MCP Generator, it provides automated tools for managing Palo Alto services through natural language commands.

MCP Server for NASA API integration.

MCP 데모 서버

Interactive Voice MCP Server

Enables voice-based interactions with Claude by converting text to speech using Kokoro TTS and transcribing user responses using NVIDIA NeMo ASR, creating interactive voice dialogues.

Amazon Q Custom Prompt MCP Server

Provides custom prompts for Amazon Q by serving markdown files from the local filesystem as prompt templates through the Model Context Protocol.

Twitch MCP Server

Enables access to Twitch API data for retrieving channel statistics, viewership information, stream status, and discovering channels and game categories. Provides real-time Twitch data including follower counts, current viewer numbers, and search functionality through natural language interactions.