Discover Awesome MCP Servers

n8n - Secure Workflow Automation for Technical Teams

기본 AI 기능을 갖춘 페어 코드 워크플로우 자동화 플랫폼입니다. 비주얼 빌딩과 사용자 정의 코드를 결합하고, 자체 호스팅 또는 클라우드 환경에서 400개 이상의 통합을 활용할 수 있습니다.

Kali Pentest MCP Server

Provides secure access to penetration testing tools from Kali Linux including nmap, nikto, dirb, wpscan, and sqlmap for educational vulnerability assessment. Operates in a controlled Docker environment with target whitelisting to ensure ethical testing practices.

Agent Interviews

Agent Interviews

OptionsFlow

Yahoo Finance 데이터를 통해 LLM이 옵션 체인을 분석하고, 그리스 지표를 계산하며, 기본적인 옵션 전략을 평가할 수 있도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버.

NotePlan MCP Server

A Message Control Protocol server that enables Claude Desktop to interact with NotePlan.co, allowing users to query, search, create, and update notes directly from Claude conversations.

Cortex Context MCP Adapter

Enables integration with Cortex Context services through the Model Context Protocol. Provides authenticated access to CortexGuardAI's context management capabilities for registered users.

MCP demo (DeepSeek as Client's LLM)

DeepSeek API를 사용하여 MCP 클라이언트 및 서버 데모를 실행하는 방법을 알려드리겠습니다. **전제 조건:** * **DeepSeek API 키:** DeepSeek API를 사용하려면 API 키가 필요합니다. DeepSeek 웹사이트에서 API 키를 얻을 수 있습니다. * **Python 환경:** Python 3.6 이상이 설치되어 있어야 합니다. * **필요한 라이브러리:** 다음 라이브러리를 설치해야 합니다. * `grpcio` * `protobuf` * `deepseek-client` (DeepSeek API 클라이언트 라이브러리) ```bash pip install grpcio protobuf deepseek-client ``` **1. MCP (Message Passing Communication) 프로토콜 정의 (protobuf):** 먼저, MCP 프로토콜을 정의하는 `.proto` 파일을 만들어야 합니다. 예를 들어, `mcp.proto`라는 파일을 만들고 다음과 같이 정의할 수 있습니다. ```protobuf syntax = "proto3"; package mcp; service MCPService { rpc SendMessage (Message) returns (Message) {} } message Message { string content = 1; } ``` **2. protobuf 파일 컴파일:** `protoc` 컴파일러를 사용하여 `.proto` 파일을 Python 코드로 컴파일합니다. ```bash python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. mcp.proto ``` 이 명령은 `mcp_pb2.py`와 `mcp_pb2_grpc.py` 파일을 생성합니다. **3. 서버 구현:** `mcp_pb2_grpc.py`를 사용하여 서버를 구현합니다. ```python import grpc import mcp_pb2 import mcp_pb2_grpc from concurrent import futures class MCPServiceServicer(mcp_pb2_grpc.MCPServiceServicer): def SendMessage(self, request, context): print(f"Received message: {request.content}") response_content = f"Server received: {request.content}" return mcp_pb2.Message(content=response_content) def serve(): server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10)) mcp_pb2_grpc.add_MCPServiceServicer_to_server(MCPServiceServicer(), server) server.add_insecure_port('[::]:50051') server.start() server.wait_for_termination() if __name__ == '__main__': print("Starting gRPC server...") serve() ``` **4. 클라이언트 구현:** `mcp_pb2_grpc.py`를 사용하여 클라이언트를 구현합니다. DeepSeek API를 통합하는 부분은 클라이언트에서 이루어집니다. ```python import grpc import mcp_pb2 import mcp_pb2_grpc import os from deepseek_client import DeepSeekClient # DeepSeek API 키 설정 DEEPSEEK_API_KEY = os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY") # 환경 변수에서 API 키를 가져옵니다. def run(): with grpc.insecure_channel('localhost:50051') as channel: stub = mcp_pb2_grpc.MCPServiceStub(channel) # DeepSeek 클라이언트 초기화 client = DeepSeekClient(api_key=DEEPSEEK_API_KEY) message_content = "Hello, DeepSeek!" print(f"Client sending message: {message_content}") # DeepSeek API를 사용하여 메시지 처리 try: response = client.chat_completion( messages=[{"role": "user", "content": message_content}], model="deepseek-chat" # 적절한 모델 선택 ) deepseek_response = response.choices[0].message.content print(f"DeepSeek response: {deepseek_response}") # DeepSeek 응답을 서버에 전달 request = mcp_pb2.Message(content=deepseek_response) response = stub.SendMessage(request) print(f"Server response: {response.content}") except Exception as e: print(f"Error during DeepSeek API call: {e}") if __name__ == '__main__': run() ``` **5. 실행:** 1. 먼저 서버를 실행합니다. ```bash python server.py ``` 2. 그런 다음 클라이언트를 실행합니다. ```bash export DEEPSEEK_API_KEY="YOUR_DEEPSEEK_API_KEY" # API 키를 환경 변수로 설정 python client.py ``` `YOUR_DEEPSEEK_API_KEY`를 실제 DeepSeek API 키로 바꿔야 합니다. **설명:** * **`mcp.proto`:** MCP 프로토콜을 정의합니다. `Message`는 문자열 `content`를 포함하고, `MCPService`는 `SendMessage`라는 RPC 메서드를 정의합니다. * **`server.py`:** gRPC 서버를 구현합니다. `MCPServiceServicer`는 `SendMessage` 메서드를 구현하여 클라이언트로부터 메시지를 받고 응답합니다. * **`client.py`:** gRPC 클라이언트를 구현합니다. DeepSeek API를 사용하여 메시지를 처리하고, 서버에 메시지를 보내고 응답을 받습니다. * **DeepSeek API 통합:** 클라이언트 코드에서 `DeepSeekClient`를 사용하여 DeepSeek API를 호출합니다. `chat_completion` 메서드를 사용하여 메시지를 보내고 응답을 받습니다. 응답을 서버에 다시 보냅니다. **중요 사항:** * **API 키:** DeepSeek API 키를 안전하게 관리해야 합니다. 코드에 직접 하드코딩하지 말고 환경 변수를 사용하는 것이 좋습니다. * **모델 선택:** `deepseek-chat` 모델은 예시이며, 필요에 따라 다른 모델을 선택할 수 있습니다. DeepSeek API 문서를 참조하여 적절한 모델을 선택하십시오. * **에러 처리:** DeepSeek API 호출 중에 발생할 수 있는 예외를 처리해야 합니다. * **보안:** 이 예제는 보안되지 않은 채널을 사용합니다. 프로덕션 환경에서는 TLS를 사용하여 보안 채널을 구성해야 합니다. * **환경 변수:** `DEEPSEEK_API_KEY` 환경 변수를 설정하는 것을 잊지 마십시오. 이 예제는 기본적인 MCP 클라이언트 및 서버 데모를 DeepSeek API와 통합하는 방법을 보여줍니다. 필요에 따라 코드를 수정하고 확장할 수 있습니다. DeepSeek API 문서를 참조하여 API의 다양한 기능과 옵션을 활용하십시오.

Apple Doc MCP

A Model Context Protocol server that provides AI coding assistants with direct access to Apple's Developer Documentation, enabling seamless lookup of frameworks, symbols, and detailed API references.

MCP OpenNutrition

Provides access to a comprehensive food database with 300,000+ items, enabling nutritional data lookups, food searches, and barcode scanning with all processing happening locally for privacy and speed.

Integrator MCP Server

A Model Context Protocol server that allows AI assistants to invoke and interact with Integrator automation workflows through an API connection.

memecoin-radar-mcp

Real-time radar for Solana memecoins, Pump.fun launches, and KOL trades.

MediaWiki Syntax MCP Server

This MCP server provides complete MediaWiki markup syntax documentation by dynamically fetching and consolidating information from official MediaWiki help pages. It enables LLMs to access up-to-date and comprehensive MediaWiki syntax information.

Overview

처음으로 MCP 서버를 시도해 보는 중입니다.

Jokes MCP Server

A Model Context Protocol server that enables Microsoft Copilot Studio to fetch jokes from various sources including Chuck Norris jokes, Dad jokes, and Yo Mama jokes.

AutoDev MCP Examples

AutoDev를 위한 MCP 예시

plugged.in MCP Proxy Server

Plugged.in MCP 서버는 하나의 MCP에서 다른 모든 MCP를 관리합니다.

Google Calendar - No deletion

Forked from https://github.com/epaproditus/google-workspace-mcp-server The deletion and updates on Google Calendar were removed since there were no scope to prevent deletion whilst maintaining creation capabilities.

DiceDB MCP

DiceDB 데이터베이스와 AI 애플리케이션이 상호 작용할 수 있도록 하는 MCP 서버.

MCP Civil Tools

A Python-based MCP server that provides coordinate conversion between latitude/longitude and UTM/TWD97, along with various civil engineering calculation tools for LLM and AI application integration.

FastlyMCP

Enables AI assistants to interact with Fastly's CDN API through the Model Context Protocol, allowing secure management of CDN services, caching, security settings, and performance monitoring without exposing API keys.

MCP E-commerce Server

Enables management of retail e-commerce products with CRUD operations, AI-powered product description generation, and inventory tracking through SQLite database integration.

DevEx MCP Server

AI-powered cloud development IDE, so you can run AI to surf in a secure sandbox environment.

Workday MCP Server by CData

Workday MCP Server by CData

QGISMCP

QGIS를 Model Context Protocol을 통해 Claude AI에 연결하여 AI 지원 프로젝트 생성, 레이어 조작, 처리 알고리즘 실행, 그리고 QGIS 내에서 Python 코드 실행을 가능하게 합니다.

DFlow MCP Server

Provides access to Kalshi prediction market data with 23 tools for querying events, markets, trades, forecasts, candlesticks, and live data from the CFTC-regulated exchange for trading on real-world events.

Mcp

이것은 MCP 서버를 테스트하기 위한 취미입니다.

MotaWord MCP Server

This MCP gives you full control over your translation projects from start to finish. You can log in anytime to see what stage your project is in — whether it’s being translated, reviewed, or completed. You don’t have to guess or follow up via email.

Mcp Server Example

🚀 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP), Express.js, 그리고 Gemini API를 활용하여 트위터(X) 게시물을 자동화하고 역동적인 상호 작용을 수행할 수 있는 대화형 AI 에이전트.

Enhanced Knowledge Graph Memory Server

An enhanced fork of the official MCP memory server that enables persistent knowledge graph storage with automatic timestamps, tags, importance levels, date range search, comprehensive statistics, and multi-format export (JSON, CSV, GraphML).