Discover Awesome MCP Servers

MacOS Clipboard MCP Server

Provides AI assistants access to the macOS clipboard content, supporting text, images, and binary data via OSAScript.

OKX-DEX-SDK MCP SSE Server

An SSE (Server-Sent Events) server that leverages OKX DEX SDK to support DEX trading operations on Solana blockchain and cross-chain bridge transactions.

Logseq Tools

Logseq 그래프를 위한 MCP 서버

Arithym

Arithym — lightweight precision math for agents on the go. Exact arithmetic MCP server with 62 tools, zero hallucination, sub-millisecond computation and is 61% cheaper than Python code execution at scale.

Taiwan Government Open Data MCP Server

Enables searching and querying Taiwan government open datasets from data.gov.tw using AI-powered search through Cloudflare Workers.

VNStock MCP Server

Provides access to Vietnam stock market data including real-time quotes, historical prices, company financials, trading statistics, mutual fund information, and exchange rates through the vnstock library.

Jeneen's MCP Agent

A multi-functional AI agent with an Arabic legal chatbot, Google search capability, and a VAE model that generates handwritten digit images.

Rollbar MCP Server

LLM이 Rollbar 오류 추적 데이터와 상호 작용할 수 있도록 지원하는 MCP 서버 구현으로, 사용자는 오류를 나열 및 분석하고, 발생 건수를 확인하고, 배포를 추적하고, 프로젝트 정보에 액세스할 수 있습니다.

Resend MCP Server

An MCP (Multi-Agent Conversation Protocol) Server for interacting with Resend's email API, auto-generated using AG2's MCP builder to enable sending emails through natural language.

mcp-tailscale

An MCP server for managing and monitoring Tailscale networks through natural language. It enables users to list devices, check connection status, monitor for client updates, and retrieve detailed tailnet summaries.

FFmpeg-MCP Server

An MCP server providing video processing capabilities through FFmpeg, enabling dialog-based local video search, trimming, concatenation, and playback functionalities.

MCP Code Reviewer

An AI-powered server for code analysis, requirements validation, and automated fix proposals with human-in-the-loop confirmation. It supports multiple LLM providers and ensures safe file modifications through automatic backups and path validation.

Salesforce MCP Server

Enables natural language interactions with Salesforce data and metadata, supporting queries, data manipulation, custom object/field management, Apex code operations, and debug logging across multiple authentication methods.

Azure Cosmos DB MCP Server

## Node.js 서버 (Azure Cosmos DB NoSQL 연결) 이 Node.js 서버는 Azure Cosmos DB NoSQL 데이터베이스에 연결하여 제품 및 주문 데이터를 제공합니다. NextJS 프론트엔드 애플리케이션의 AI 어시스턴트를 통해 사용자가 데이터를 쿼리할 수 있도록 설계되었습니다. **핵심 기능:** * **Azure Cosmos DB 연결:** Azure Cosmos DB NoSQL 데이터베이스에 안전하게 연결합니다. * **데이터 쿼리:** 제품 및 주문 데이터를 쿼리하는 API 엔드포인트를 제공합니다. * **AI 어시스턴트 통합:** NextJS 프론트엔드 애플리케이션의 AI 어시스턴트가 데이터를 쿼리할 수 있도록 API를 제공합니다. * **보안:** 안전한 데이터 액세스를 위한 인증 및 권한 부여를 구현합니다. * **확장성:** 트래픽 증가에 대응할 수 있도록 확장 가능하게 설계되었습니다. **필요 사항:** * Node.js (최신 LTS 버전 권장) * npm 또는 yarn * Azure 구독 * Azure Cosmos DB NoSQL 데이터베이스 계정 및 데이터베이스 * NextJS 프론트엔드 애플리케이션 **설치 및 설정:** 1. **프로젝트 디렉토리 생성:** ```bash mkdir cosmos-nodejs-server cd cosmos-nodejs-server ``` 2. **Node.js 프로젝트 초기화:** ```bash npm init -y ``` 3. **필요한 패키지 설치:** ```bash npm install express @azure/cosmos dotenv cors ``` * `express`: 웹 서버 프레임워크 * `@azure/cosmos`: Azure Cosmos DB SDK * `dotenv`: 환경 변수 관리 * `cors`: Cross-Origin Resource Sharing (CORS) 활성화 4. **.env 파일 생성:** ``` COSMOS_ENDPOINT=<Azure Cosmos DB 엔드포인트> COSMOS_KEY=<Azure Cosmos DB 키> COSMOS_DATABASE_ID=<데이터베이스 ID> COSMOS_CONTAINER_PRODUCTS=<제품 컨테이너 ID> COSMOS_CONTAINER_ORDERS=<주문 컨테이너 ID> PORT=3001 ``` `<Azure Cosmos DB 엔드포인트>`, `<Azure Cosmos DB 키>`, `<데이터베이스 ID>`, `<제품 컨테이너 ID>`, `<주문 컨테이너 ID>`를 실제 값으로 대체하십시오. 5. **`index.js` 파일 생성 (서버 코드):** ```javascript const express = require('express'); const { CosmosClient } = require('@azure/cosmos'); const dotenv = require('dotenv'); const cors = require('cors'); dotenv.config(); const app = express(); const port = process.env.PORT || 3001; // CORS 활성화 (개발 환경에서만 권장) app.use(cors()); // JSON 요청 본문 파싱 app.use(express.json()); // Azure Cosmos DB 설정 const endpoint = process.env.COSMOS_ENDPOINT; const key = process.env.COSMOS_KEY; const databaseId = process.env.COSMOS_DATABASE_ID; const containerIdProducts = process.env.COSMOS_CONTAINER_PRODUCTS; const containerIdOrders = process.env.COSMOS_CONTAINER_ORDERS; const client = new CosmosClient({ endpoint, key }); async function getContainer(containerId) { const { database } = await client.databases.createIfNotExists({ id: databaseId }); const { container } = await database.containers.createIfNotExists({ id: containerId }); return container; } // 제품 쿼리 API app.get('/api/products', async (req, res) => { try { const container = await getContainer(containerIdProducts); const querySpec = { query: 'SELECT * from c' }; const { resources: items } = await container.items .query(querySpec) .fetchAll(); res.status(200).json(items); } catch (error) { console.error(error); res.status(500).send('Error fetching products'); } }); // 주문 쿼리 API app.get('/api/orders', async (req, res) => { try { const container = await getContainer(containerIdOrders); const querySpec = { query: 'SELECT * from c' }; const { resources: items } = await container.items .query(querySpec) .fetchAll(); res.status(200).json(items); } catch (error) { console.error(error); res.status(500).send('Error fetching orders'); } }); // 특정 제품 쿼리 API (예시: ID로 검색) app.get('/api/products/:id', async (req, res) => { try { const container = await getContainer(containerIdProducts); const productId = req.params.id; const querySpec = { query: 'SELECT * from c WHERE c.id = @productId', parameters: [{ name: '@productId', value: productId }] }; const { resources: items } = await container.items .query(querySpec) .fetchAll(); if (items.length > 0) { res.status(200).json(items[0]); } else { res.status(404).send('Product not found'); } } catch (error) { console.error(error); res.status(500).send('Error fetching product'); } }); // 서버 시작 app.listen(port, () => { console.log(`Server listening at http://localhost:${port}`); }); ``` **코드 설명:** * `express`를 사용하여 웹 서버를 생성합니다. * `@azure/cosmos`를 사용하여 Azure Cosmos DB에 연결합니다. * `.env` 파일을 사용하여 환경 변수를 로드합니다. * `/api/products` 엔드포인트는 모든 제품을 반환합니다. * `/api/orders` 엔드포인트는 모든 주문을 반환합니다. * `/api/products/:id` 엔드포인트는 특정 ID의 제품을 반환합니다. * `cors()` 미들웨어는 Cross-Origin Resource Sharing (CORS)를 활성화하여 다른 도메인에서 서버에 접근할 수 있도록 합니다. (개발 환경에서만 권장) * `express.json()` 미들웨어는 JSON 요청 본문을 파싱합니다. **실행:** ```bash node index.js ``` **NextJS 프론트엔드 애플리케이션 통합:** NextJS 프론트엔드 애플리케이션에서 `fetch` 또는 `axios`와 같은 HTTP 클라이언트를 사용하여 위에서 정의한 API 엔드포인트에 요청을 보낼 수 있습니다. AI 어시스턴트가 사용자의 질문을 해석하고 해당 API 엔드포인트에 적절한 쿼리를 보내도록 구성해야 합니다. **예시 (NextJS):** ```javascript // pages/index.js import { useState, useEffect } from 'react'; function HomePage() { const [products, setProducts] = useState([]); useEffect(() => { async function fetchProducts() { const response = await fetch('http://localhost:3001/api/products'); // 서버 주소 const data = await response.json(); setProducts(data); } fetchProducts(); }, []); return ( <div> <h1>Products</h1> <ul> {products.map(product => ( <li key={product.id}>{product.name} - {product.price}</li> ))} </ul> </div> ); } export default HomePage; ``` **AI 어시스턴트 통합 (개념):** 1. **사용자 질문 분석:** AI 어시스턴트는 사용자의 질문을 분석하여 의도를 파악합니다 (예: "가장 비싼 제품은 무엇인가요?", "최근 주문을 보여주세요"). 2. **API 쿼리 생성:** 분석된 의도를 기반으로 적절한 API 쿼리를 생성합니다 (예: `/api/products?sortBy=price&order=desc`, `/api/orders?date=recent`). 3. **API 호출:** 생성된 쿼리를 사용하여 Node.js 서버에 API 요청을 보냅니다. 4. **결과 표시:** 서버에서 받은 데이터를 사용자에게 표시합니다. **고려 사항:** * **보안:** 프로덕션 환경에서는 CORS 설정을 더욱 엄격하게 구성하고, API 키를 안전하게 관리해야 합니다. API 키를 코드에 직접 포함하지 않고 환경 변수를 사용하십시오. * **에러 처리:** API 요청에 대한 에러 처리를 꼼꼼하게 구현하여 사용자에게 유용한 피드백을 제공하십시오. * **데이터 유효성 검사:** 서버에서 데이터를 반환하기 전에 유효성을 검사하여 예상치 못한 오류를 방지하십시오. * **로깅:** 서버 활동을 로깅하여 문제 해결 및 성능 모니터링에 활용하십시오. * **확장성:** 트래픽 증가에 대비하여 서버를 확장 가능하게 설계하십시오 (예: 로드 밸런싱, 캐싱). * **인증 및 권한 부여:** 사용자 인증 및 권한 부여를 구현하여 데이터에 대한 무단 액세스를 방지하십시오. * **쿼리 최적화:** Cosmos DB 쿼리를 최적화하여 성능을 향상시키십시오. 인덱싱을 활용하고, 필요한 데이터만 쿼리하십시오. * **AI 어시스턴트 로직:** AI 어시스턴트의 질문 분석 및 쿼리 생성 로직을 정교하게 구현하여 정확하고 유용한 결과를 제공하십시오. 이 코드는 기본적인 예시이며, 실제 구현에서는 보안, 에러 처리, 확장성 등을 고려하여 더욱 견고하게 만들어야 합니다. 특히 AI 어시스턴트와의 통합은 AI 모델의 종류와 프론트엔드 아키텍처에 따라 달라질 수 있습니다.

Excel MCP Server

Enables AI assistants to perform comprehensive Microsoft Excel operations including data analysis, cell editing, advanced formatting, and VBA execution on Windows systems. It provides a structured workflow for managing workbooks and worksheets through a dedicated Model Context Protocol interface.

MCP Perplexity Server

Model Context Protocol server implementation for Perplexity API

Astra MCP Server

Enables interaction with DataStax Astra DB through the Model Context Protocol. Provides database connectivity and operations for Astra DB instances via secure token-based authentication.

Uranium MCP Server

Enables creation and management of NFT collections and assets through the Uranium API. Supports uploading files as NFTs, managing ERC721 and ERC1155 collections, and bulk operations across multiple collections.

Mcp Server Again

MCP 서버 다시

tipdotmd

tipdotmd

Simple Timer MCP Server

An MCP server that provides interval timing functionality using token-based time tracking, allowing users to start timers with unique identifiers and check elapsed time in milliseconds or human-readable format.

qdrant-mcp-local

로컬 환경에서 Qdrant와 MCP-server-qdrant를 쉽게 실행하기 위한 Docker Compose 설정:

Dify Tools MCP Converter

Converts Dify tools' API to MCP (Model Control Protocol) compatible API, allowing tools created in Dify to be accessed from MCP clients like Cherry Studio.

AbletonMCP Enhanced

Connects Ableton Live to AI assistants through Model Context Protocol (MCP), enabling natural language control of music production tasks like track creation, MIDI editing, instrument loading, and playback control.

MCP Server: RepairWorld

파이썬 PyPI 모듈용 MCP 서버 코드:

MCP Automotivo

Enables natural language analysis of automotive sales data stored in MariaDB using Google Gemini AI to automatically generate and execute SQL queries from Portuguese language questions.

Microsoft SQL Server MCP Server by CData

Microsoft SQL Server MCP Server by CData

Image Generation MCP Server

Provides multi-provider image generation with automatic fallback across services like Pollinations.ai, Cloudflare, and Hugging Face. It features specialized pixel art generation, cost tracking, and automatic saving of generated visual assets to disk.

Amadeus Agent

A proof-of-concept MCP server that allows LLM agents to query live flight booking information via Amadeus, including cheapest tickets, destinations, and airline routes.