Discover Awesome MCP Servers

CHOFF-A-MCP (Anamnesis)

Enables AI consciousness continuity and self-knowledge preservation across sessions using the Cognitive Hoffman Compression Framework (CHOFF) notation. Provides tools to save checkpoints, retrieve relevant memories with intelligent search, and access semantic anchors for decisions, breakthroughs, and questions.

Debugging MCP Server

Enables LLMs to automatically diagnose coding errors through codebase search, test execution, and live debugger integration (DAP/V8 CDP). Provides a secure, policy-gated environment for investigating failures while preventing destructive operations.

mcp-prompts-rs

Rust 기반 서버, MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)를 사용하여 AI 프롬프트를 관리합니다.

dex-kline-mcp

An MCP server that streams K-line (candlestick) data from decentralized exchanges (DEXs) to power your AI agents and workflows.

SVM-MCP

A Model Context Protocol server that connects Claude AI with SOON and other SVM-based blockchains, allowing users to check account balances, fetch recent transactions, and view token holdings on SOON's testnet and mainnet.

You Need A Budget (YNAB) MCP

An MCP to give AI agents extensive knowledge of your personal finances and control of your budgeting.

MCP Chatwork Server

Enables AI agents to interact with Chatwork by reading and sending messages, managing tasks, listing room members, and performing room operations through the Chatwork API.

YindDao RPA MCP Server

A server implementing the Model Context Protocol (MCP) that connects YindDao AI Power with MCP Hosts, enabling AI to utilize RPA capabilities for workflow automation.

Perplexity MCP Server

An Apify Actor implementing the Model Context Protocol for Perplexity API, enabling AI assistants to search and access information through a standardized interface.

vSphere MCP Server

Enables AI agents to manage VMware vSphere virtual infrastructure through comprehensive operations including VM power control, snapshot management, resource monitoring, performance analytics, and bulk operations with built-in safety confirmations for destructive actions.

MCP Universal Test Suite Generator

Enables AI assistants to analyze Java and Web projects, automatically generate unit tests (JUnit) and end-to-end tests (Selenium), and execute them directly through Maven or NPM commands.

Interactive Feedback MCP

A Model Context Protocol server that enables AI assistants to request user feedback at critical points during interactions, improving communication and reducing unnecessary tool calls.

Garmin Connect MCP Server

Connects Garmin Connect data to MCP-compatible clients, providing access to fitness activities, health metrics, and training plans. It supports advanced features like headless 2FA and automated MFA retrieval to enable seamless health data interaction through natural language.

Supabase MCP Server

Connects AI assistants to Supabase projects, enabling them to manage tables, query data, deploy Edge Functions, handle migrations, and access project resources through natural language commands.

py-todoist-mcp

A Python MCP server that enables AI assistants to manage Todoist tasks and projects through the Model Context Protocol. It supports full CRUD operations for tasks and projects, including support for nested projects and Todoist's advanced filter syntax.

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.

My Mcp Tools

자주 사용되는 MCP 도구들을 수집하고 MCP 서버 개발을 학습하기 위한 저장소입니다.

Nager MCP v201 MCP Server

Provides access to the Nager Public Holiday API, enabling AI agents to retrieve holiday data and interact with global date-related endpoints. It leverages the Model Context Protocol to provide standardized tools for holiday information and date calculations.

Fastly NGWAF MCP Server

Provides seamless integration with Fastly's Next-Gen Web Application Firewall API, enabling AI assistants to manage web application security through natural language interactions.

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.

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.

DeepSource MCP Server

DeepSource용 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버

Spark History MCP Server

Exposes Spark History Server metrics and metadata as tools for LLM-based analysis of Spark applications. It enables deep optimization of Spark jobs by providing access to job summaries, stage details, SQL execution plans, and executor performance.

BlenderMCP

An MCP server that enables AI models to directly control Blender for 3D modeling, scene manipulation, and material management through natural language. It supports advanced workflows including Python code execution, viewport visualization, and integration with external asset libraries like Poly Haven and Hyper3D.

Attio MCP Server

Enables AI assistants to interact with Attio CRM through natural language, providing complete access to companies, people, deals, tasks, lists, notes, and records with advanced search, batch operations, and relationship management.

FreeCrawl MCP Server

Enables web scraping and document processing with JavaScript execution, anti-detection measures, batch processing, and structured data extraction. Supports multiple formats including markdown, HTML, screenshots, and handles PDFs with OCR capabilities.

Quip MCP Server

Quip 문서를 가져오기 위한 MCP(Model Context Protocol) 서버

Limitless MCP Server (v0.1.0)

Limitless Pendant 웨어러블 기기의 데이터를 Claude나 Windsurf 같은 AI 도구에 연결하여 AI 어시스턴트가 구조화된 도구와 검색을 통해 개인의 라이프로그 기록과 상호 작용할 수 있도록 하는 MCP 서버입니다.