Discover Awesome MCP Servers
Extend your agent with 16,638 capabilities via MCP servers.
- All16,638
- Developer Tools3,867
- Search1,714
- Research & Data1,557
- AI Integration Systems229
- Cloud Platforms219
- Data & App Analysis181
- Database Interaction177
- Remote Shell Execution165
- Browser Automation147
- Databases145
- Communication137
- AI Content Generation127
- OS Automation120
- Programming Docs Access109
- Content Fetching108
- Note Taking97
- File Systems96
- Version Control93
- Finance91
- Knowledge & Memory90
- Monitoring79
- Security71
- Image & Video Processing69
- Digital Note Management66
- AI Memory Systems62
- Advanced AI Reasoning59
- Git Management Tools58
- Cloud Storage51
- Entertainment & Media43
- Virtualization42
- Location Services35
- Web Automation & Stealth32
- Media Content Processing32
- Calendar Management26
- Ecommerce & Retail18
- Speech Processing18
- Customer Data Platforms16
- Travel & Transportation14
- Education & Learning Tools13
- Home Automation & IoT13
- Web Search Integration12
- Health & Wellness10
- Customer Support10
- Marketing9
- Games & Gamification8
- Google Cloud Integrations7
- Art & Culture4
- Language Translation3
- Legal & Compliance2
Langbase MCP
LangBase MCP server
Gitee MCP Server
Gitee API 연동, 저장소, 이슈, 풀 리퀘스트 관리 등.
Node.js JDBC MCP Server
.NET MCP Servers
Collection of my MCP (Model Context Protocol) servers written in .NET
Figma to Vue MCP Server
MCP server that generates Vue components from Figma designs following Hostinger's design system
AWS Model Context Protocol (MCP) Server
AI 어시스턴트가 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 AWS CLI 명령을 실행할 수 있도록 지원하는 경량 서비스입니다. 이를 통해 AI 도구는 AWS 문서를 검색하고 AWS 서비스와 상호 작용할 수 있습니다.
Memory Cache Server
거울
codemirror-mcp
CodeMirror extension to hook up a Model Context Provider (MCP)
Memory Bank MCP Server 2.2.1
글로벌 및 브랜치별 메모리 뱅크를 통해 클로드 AI 세션 전반에 걸쳐 프로젝트 문서 및 컨텍스트를 관리하는 서버입니다. 구조화된 JSON 문서 스토리지를 통해 일관된 지식 관리를 가능하게 합니다.
MCP Server
MCP server implementation for handling run_python requests
MCP Server - Oracle DB Context
대규모 Oracle 데이터베이스 작업을 위한 MCP 서버
MCP服务器项目说明
Qwen과 같은 대규모 언어 모델과 통합되도록 설계되었으며, 파일 액세스, 데이터베이스 연결, API 통합, 벡터 데이터베이스 기능 등을 제공하는 다기능 컴퓨팅 플랫폼 서버.
MCP Chunk Editor
LLM을 위한 효율적이고 안전한 텍스트 편집기를 제공하는 MCP 서버
mariadb-mcp-server
An mcp server that provides read-only access to MariaDB.
vigilant-adventure
hey,i wanted to play with some mods but when i try to open the game it says; The game crashed whilst initializing game Error: java.lang.NoClassDefFoundError: cpw/mods/fml/common/IPlayerTracker Exit Code: -1 what can i do to make it work?the log is; ---- Minecraft Crash Report ---- WARNING: coremods are present: MekanismCoremod (Mekanism-1.12.2-9…
Better Qdrant MCP Server
Qdrant 벡터 데이터베이스 컬렉션 관리, 다양한 임베딩 서비스를 사용한 문서 처리 및 임베딩, 벡터 임베딩 전반에 걸친 시맨틱 검색 수행 도구를 제공하여 시맨틱 검색 기능을 지원하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다.
GitHub MCP Server
Element MCP
TimezoneToolkit MCP Server
고급 MCP 서버로, 포괄적인 시간 및 시간대 도구를 제공합니다.
MCP Games Server
Perplexity MCP Server
Mirror of
mcp_server
mcp-server-web3
The web3 function plugin server base on MCP of Anthropic.
mem0 MCP Server
Mem0 통합을 통해 메모리 스트림의 생성, 관리 및 시맨틱 검색을 가능하게 하는 Model Context Protocol 서버의 TypeScript 구현.
MCP Command History
MCP(모델 제어 프로토콜) 인터페이스를 통해 셸 명령어 기록을 탐색, 검색 및 관리할 수 있는 강력한 도구입니다. 이 프로젝트를 통해 이전에 실행한 셸 명령어에 쉽게 접근하고 검색하고 검색할 수 있습니다.
kagi-server MCP Server
Mirror of
MCP Image Generation Server
Mirror of
WCGW
Send code snippet and paths to Claude. Designed to work with wcgw mcp server.
mcp-server-testWhat is MCP Server Test?How to use MCP Server Test?Key features of MCP Server Test?Use cases of MCP Server Test?FAQ from MCP Server Test?
Test MCP Server
Server
파이썬으로 날씨 MCP 서버를 만드는 방법에 대해 설명해 드리겠습니다. "MCP"가 어떤 의미인지 명확하지 않지만, 일반적으로 날씨 데이터를 제공하는 서버를 구축하는 것을 의미한다고 가정하고 설명하겠습니다. 만약 MCP가 특정 프로토콜이나 시스템을 의미한다면, 해당 정보를 알려주시면 더 정확한 답변을 드릴 수 있습니다. **핵심 개념:** 1. **날씨 데이터 API:** 날씨 데이터를 얻기 위해 외부 API를 사용합니다. 널리 사용되는 API로는 OpenWeatherMap, AccuWeather, WeatherAPI 등이 있습니다. 각 API는 사용량에 따라 무료 또는 유료 플랜을 제공합니다. 2. **웹 프레임워크 (선택 사항):** 웹 서버를 구축하기 위해 Flask 또는 FastAPI와 같은 웹 프레임워크를 사용할 수 있습니다. 프레임워크를 사용하면 요청 처리, 라우팅, 응답 생성 등을 쉽게 처리할 수 있습니다. 간단한 서버라면 `http.server` 모듈을 사용할 수도 있습니다. 3. **데이터 파싱:** API에서 받은 JSON 또는 XML 형식의 데이터를 파싱하여 필요한 정보만 추출합니다. 4. **서버 구축:** API에서 가져온 데이터를 클라이언트에게 제공하는 서버를 구축합니다. **예제 (OpenWeatherMap API + Flask):** ```python from flask import Flask, jsonify import requests import os app = Flask(__name__) # OpenWeatherMap API 키를 환경 변수에서 가져옵니다. # API 키를 직접 코드에 넣는 것은 보안상 좋지 않습니다. API_KEY = os.environ.get("OPENWEATHERMAP_API_KEY") if not API_KEY: print("Error: OPENWEATHERMAP_API_KEY 환경 변수가 설정되지 않았습니다.") exit() # 도시 이름을 환경 변수에서 가져옵니다. CITY = os.environ.get("CITY", "Seoul") # 기본값은 Seoul if not CITY: print("Error: CITY 환경 변수가 설정되지 않았습니다.") exit() @app.route('/weather') def get_weather(): """ 지정된 도시의 날씨 정보를 JSON 형식으로 반환합니다. """ url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={CITY}&appid={API_KEY}&units=metric" try: response = requests.get(url) response.raise_for_status() # HTTP 에러 발생 시 예외 발생 data = response.json() # 필요한 정보만 추출 weather_data = { 'city': data['name'], 'temperature': data['main']['temp'], 'description': data['weather'][0]['description'], 'humidity': data['main']['humidity'], 'wind_speed': data['wind']['speed'] } return jsonify(weather_data) except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"API 요청 오류: {e}") return jsonify({'error': '날씨 정보를 가져오는 데 실패했습니다.'}), 500 except KeyError as e: print(f"데이터 파싱 오류: {e}") return jsonify({'error': '날씨 데이터 형식이 예상과 다릅니다.'}), 500 if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` **설명:** 1. **필요한 라이브러리 설치:** ```bash pip install flask requests ``` 2. **OpenWeatherMap API 키:** OpenWeatherMap 웹사이트에서 API 키를 발급받아야 합니다. [https://openweathermap.org/](https://openweathermap.org/) 에서 가입하고 API 키를 얻으세요. **API 키를 코드에 직접 넣지 말고, 환경 변수를 사용하는 것이 좋습니다.** 3. **환경 변수 설정:** API 키와 도시 이름을 환경 변수로 설정합니다. 터미널에서 다음과 같이 설정할 수 있습니다. ```bash export OPENWEATHERMAP_API_KEY="YOUR_API_KEY" export CITY="Seoul" # 원하는 도시로 변경 ``` (Windows에서는 `set OPENWEATHERMAP_API_KEY=YOUR_API_KEY` 와 같이 설정합니다.) 4. **Flask 앱 생성:** Flask 앱을 생성하고 `/weather` 엔드포인트를 정의합니다. 5. **API 요청:** `requests` 라이브러리를 사용하여 OpenWeatherMap API에 요청을 보냅니다. `units=metric` 파라미터를 사용하여 온도를 섭씨로 받습니다. 6. **에러 처리:** `try...except` 블록을 사용하여 API 요청 실패 및 데이터 파싱 오류를 처리합니다. `response.raise_for_status()`는 HTTP 에러 코드가 반환될 경우 예외를 발생시킵니다. 7. **JSON 응답:** API에서 받은 데이터를 파싱하여 필요한 정보만 추출하고, `jsonify` 함수를 사용하여 JSON 형식으로 응답합니다. 8. **서버 실행:** `app.run(debug=True)`를 사용하여 개발 서버를 실행합니다. `debug=True`는 코드 변경 시 서버를 자동으로 재시작합니다. **실행 방법:** 1. 위 코드를 `weather_server.py`와 같은 파일로 저장합니다. 2. 터미널에서 환경 변수를 설정합니다. 3. 터미널에서 `python weather_server.py`를 실행합니다. 4. 웹 브라우저에서 `http://127.0.0.1:5000/weather`에 접속하면 날씨 정보를 JSON 형식으로 확인할 수 있습니다. **추가 고려 사항:** * **API 사용량 제한:** 대부분의 날씨 API는 사용량 제한이 있습니다. 무료 플랜의 경우 제한이 더 엄격할 수 있습니다. 사용량 제한을 초과하지 않도록 주의해야 합니다. * **데이터 캐싱:** API 요청 횟수를 줄이기 위해 데이터를 캐싱하는 것을 고려할 수 있습니다. 예를 들어, 일정 시간 동안 날씨 데이터를 메모리에 저장해두고, 같은 요청이 들어오면 API를 다시 호출하지 않고 캐시된 데이터를 반환할 수 있습니다. * **보안:** API 키를 코드에 직접 넣지 말고, 환경 변수를 사용하는 것이 좋습니다. 또한, HTTPS를 사용하여 클라이언트와 서버 간의 통신을 암호화하는 것이 좋습니다. * **배포:** 개발 서버 대신, Gunicorn 또는 uWSGI와 같은 프로덕션 웹 서버를 사용하여 서버를 배포하는 것이 좋습니다. 또한, AWS, Google Cloud, Azure와 같은 클라우드 플랫폼을 사용하여 서버를 배포할 수도 있습니다. * **더 많은 기능:** 더 많은 기능을 추가할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 도시의 날씨 정보를 제공하거나, 날씨 예보를 제공하거나, 사용자 인터페이스를 제공할 수 있습니다. 이 예제는 기본적인 날씨 서버를 구축하는 방법을 보여줍니다. 실제 구현에서는 더 많은 기능과 에러 처리, 보안 등을 고려해야 합니다. MCP가 특정 프로토콜이나 시스템을 의미한다면, 해당 정보를 알려주시면 더 자세한 도움을 드릴 수 있습니다.