Discover Awesome MCP Servers

Open Food Facts MCP Server

Enables AI assistants to access the Open Food Facts database to query detailed food product information, nutritional data, and environmental scores. Supports product lookup by barcode, smart search with filtering, nutritional analysis, product comparison, and dietary recommendations to help users make informed food choices.

Notion MCP Server

A simple MCP server implementation for Notion integration

Firebase MCP Server

Enables inspection and querying of Firestore data and Cloud Function logs within the Firebase Emulator environment. It provides tools to navigate collections, retrieve documents, and filter function logs using regex and other criteria.

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.

Apple Shortcuts MCP Server

Enables the generation, management, and validation of Apple Shortcuts (.shortcut files) by providing tools to search actions and build control flow blocks. It allows users to programmatically create and analyze shortcut structures for deployment on iOS and macOS devices.

UUID MCP Provider

LLM에서 호출될 때 타임스탬프 기반 UUID (v7)를 생성하는 간단한 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다. 입력 매개변수 없이도 시간 순서대로 정렬 가능한 고유 식별자를 제공합니다.

vk-mcp-server

Model Context Protocol server for VK (VKontakte) social network API

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.

pumpswap-mcp

pumpswap-mcp

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.

Arcaelas MCP

Provides AI-powered tools for image generation, text-to-speech conversion, background removal, and image upscaling through OpenAI and image processing APIs.

watsonx MCP Server

Enables Claude to delegate tasks to IBM watsonx.ai foundation models (Granite, Llama, Mistral) for text generation, chat, embeddings, and document analysis. Supports two-agent architectures where Claude can leverage IBM's enterprise AI capabilities for specialized workloads.

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.

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.

MCP-NOSTR

AI 언어 모델이 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 구현하여 Nostr 네트워크에 콘텐츠를 게시할 수 있도록 하는 브리지.

Matomo MCP Server

A Model Context Protocol server that provides tools to interact with Matomo Analytics API, enabling management of sites, users, goals, segments, and access to analytics reports through a MCP interface.

ReasonForge

Provides a suite of deterministic math tools powered by SymPy to handle algebra, calculus, linear algebra, and statistics via the Model Context Protocol. It enables smaller language models to delegate complex computations to a verified symbolic backend for accurate and reliable results.

MCP API Service

시스템 API와 상호 작용하여 사용자가 연결 확인, 직원 검색, 조식 등록, 교대 근무별 화학 물질 정보 업데이트를 할 수 있도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버.

mcp-model-proxy

A minimal local MCP server that wraps any Claude Messages API-compatible upstream into a unified ask_model tool. It enables MCP clients to interact with these models through a standard tool interface using stdio transport.

YaTracker Connector

Enables interaction with Yandex Tracker through its API for managing tasks, comments, and attachments. It supports issue searching, status transitions, and metadata retrieval for automated project management.

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.

MCP Terminal

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

Manticore Search MCP

Connect AI assistants to Manticore Search. Execute SQL queries, list tables, get schemas, and fetch documentation. Perfect for building RAG applications and search-powered AI agents.

Payload CMS MCP Server

Enables AI assistants to interact with Payload CMS instances through authenticated REST API operations. Supports creating, searching, and updating documents in collections with automatic JWT authentication and localization support.

SakuttoWorks-Data-Normalizer

Secure Edge Gateway for Data Normalization.

DocuMCP

An MCP server that enables Claude to generate, search, and manage documentation for codebases using vector embeddings and semantic search, providing tools for creating user guides, technical documentation, code explanations, and architectural diagrams.

OPS MCP Server

서버의 네트워크 인터페이스, 서비스 상태, 방화벽 구성 등을 원격으로 확인할 수 있는 유틸리티를 제공하는 서버 모니터링 및 검사 도구 모음입니다.

Sats4AI

Bitcoin-powered AI tools via Lightning Network micropayments (L402). Image generation, text generation, video, music, speech, 3D models, file conversion, and SMS — no signup or API keys required.

Remote MCP Server

A deployable Model Context Protocol server for Cloudflare Workers that allows users to create custom AI tools without authentication requirements and connect them to Cloudflare AI Playground or Claude Desktop.