Discover Awesome MCP Servers

AI Development Assistant MCP Server

Cursor용 AI 기반 개발 툴킷으로, 고급 추론, UI 스크린샷 분석, 코드 검토 도구를 통해 지능적인 코딩 지원을 제공합니다.

Clanki

Claude와 같은 AI 어시스턴트가 Anki 플래시 카드 덱과 상호 작용할 수 있도록 지원하는 MCP 서버. 사용자는 자연어 대화를 통해 플래시 카드를 생성, 관리 및 업데이트할 수 있습니다.

Xano MCP Server

AI 어시스턴트가 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 Xano 데이터베이스를 관리할 수 있도록 하여, 사용자가 테이블 생성, 수정, 삭제, 스키마 편집, API 문서 추출 등을 할 수 있게 합니다.

mcp-everything-search

이 서버는 다음을 제공합니다: * Everything SDK를 사용한 빠른 파일 검색 기능 * Windows 전용 구현 * 특화된 검색 기능으로 기존 파일 시스템 서버를 보완

iTerm MCP Server

이 MCP 서버는 Claude Desktop과의 통합을 통해 사용자가 현재 iTerm2 세션에서 셸 명령을 실행할 수 있도록 지원하며, 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 원활한 명령 실행을 용이하게 합니다.

WebMCP

A framework that enables websites to share tools, resources, and prompts with client-side LLMs without requiring API keys, allowing users to interact with web services using their preferred models.

MCP Command Server

A secure server that allows LLM applications like Claude to execute whitelisted system commands with user confirmation and comprehensive security features.

MCP Accessibility Scanner

Enables automated web accessibility scans for WCAG compliance using Playwright and Axe-core, providing visual and JSON reports with remediation guidance.

Anki MCP Server

로컬에서 실행 중인 Anki에 연결하여 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 카드 검토 및 생성을 가능하게 하는 서버 구현체입니다.

MCP Notion Server

Claude AI와 Notion을 연결하여 사용자가 자연어로 Notion 데이터베이스 및 페이지와 상호 작용할 수 있도록 지원하며, 콘텐츠 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제와 같은 작업을 지원합니다.

MCP TODO Checklist Server

작업 생성, 진행 상황 추적, 데이터 지속성, 항목 댓글과 같은 기능을 갖춘 체크리스트 관리 시스템을 구현하는 서버입니다.

Decent-Sampler Drums MCP Server

DecentSampler 드럼 키트 구성을 용이하게 하고, 정확한 샘플 길이와 잘 구성된 프리셋을 보장하기 위해 WAV 파일 분석 및 XML 생성을 지원합니다.

zendesk-mcp-server

이 서버는 Zendesk와의 포괄적인 통합을 제공합니다. 티켓 및 댓글 검색 및 관리, 티켓 분석 및 응답 초안 작성, 헬프 센터 문서에 대한 지식 베이스 액세스 기능을 제공합니다.

Scrapbox MCP Server

간단한 TypeScript 기반 MCP 서버로, 노트 시스템을 구현하여 사용자가 텍스트 노트를 생성, 나열하고 Claude를 통해 요약을 생성할 수 있습니다.

Textwell MCP Server

Textwell을 GitHub Pages 브리지를 통해 텍스트 쓰기 및 추가와 같은 텍스트 작업을 용이하게 하기 위해 모델 컨텍스트 프로토콜과 통합합니다.

DocuMind MCP Server

고급 신경 처리 기술을 사용하여 GitHub README 문서 품질을 분석하고 평가하여 점수와 개선 제안을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버.

WinTerm MCP

AI 모델이 명령어를 작성하고, 출력을 읽고, 제어 신호를 보내는 표준화된 도구를 통해 Windows 명령줄과 상호 작용할 수 있도록 Windows 터미널에 프로그래밍 방식으로 접근할 수 있게 해주는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버.

Chrome Tools MCP Server

Chrome DevTools 프로토콜을 통해 Chrome과 상호 작용할 수 있는 도구를 제공하는 MCP 서버입니다. 이를 통해 Chrome 탭을 원격으로 제어하여 JavaScript를 실행하고, 스크린샷을 캡처하고, 네트워크 트래픽을 모니터링하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

Cosense MCP Server

Cosense 프로젝트의 페이지에 접근할 수 있도록 하는 MCP 서버입니다. 공개 및 비공개 프로젝트를 모두 지원하며, 선택적으로 SID 인증을 사용할 수 있습니다.

MCP Alchemy

Claude 데스크톱을 데이터베이스에 직접 연결하여 데이터베이스 구조를 탐색하고, SQL 쿼리를 작성하고, 데이터 세트를 분석하고, 테이블 탐색 및 쿼리 실행 도구를 갖춘 API 레이어를 통해 보고서를 생성할 수 있습니다.

Draw Things MCP

Cursor AI가 자연어 프롬프트를 사용하여 Draw Things API를 통해 이미지를 생성할 수 있도록 하는 통합 기능입니다.

MCP Source Tree Server

Okay, I understand. Here's how you can generate a JSON file tree from a specified directory's `src` folder, respecting `.gitignore` rules, suitable for quick project structure review in Claude. I'll provide a Python script for this. **Explanation:** 1. **`gitignore_parser` Library:** We'll use the `gitignore_parser` library to correctly interpret `.gitignore` files. This is crucial for accurately excluding files and directories. If you don't have it, you'll need to install it: `pip install gitignore_parser` 2. **Recursive Traversal:** The script recursively traverses the `src` directory. 3. **`.gitignore` Handling:** It reads `.gitignore` files in each directory and uses them to filter out files and directories. 4. **JSON Output:** The script generates a JSON representation of the file tree. Directories are represented as objects with a `children` key (which is a list of their contents), and files are represented as simple strings. **Python Script:** ```python import os import json import gitignore_parser def generate_file_tree_json(root_dir, output_file="file_tree.json"): """ Generates a JSON file tree from the 'src' folder of a specified directory, respecting '.gitignore' rules. Args: root_dir (str): The root directory of the project. output_file (str): The name of the output JSON file. """ src_dir = os.path.join(root_dir, "src") if not os.path.exists(src_dir): print(f"Error: 'src' directory not found in {root_dir}") return def build_tree(directory, ignore_list=None): """Recursively builds the file tree.""" tree = {} tree["name"] = os.path.basename(directory) tree["type"] = "directory" tree["children"] = [] gitignore_path = os.path.join(directory, ".gitignore") if os.path.exists(gitignore_path): if ignore_list is None: ignore_list = gitignore_parser.parse(gitignore_path) else: ignore_list = gitignore_parser.parse(gitignore_path, base_dir=directory, previous_list=ignore_list) for item in os.listdir(directory): item_path = os.path.join(directory, item) if ignore_list and gitignore_parser.match_file(item_path, ignore_list): continue if os.path.isfile(item_path): tree["children"].append({"name": item, "type": "file"}) elif os.path.isdir(item_path): subtree = build_tree(item_path, ignore_list) tree["children"].append(subtree) return tree file_tree = build_tree(src_dir) with open(output_file, "w") as f: json.dump(file_tree, f, indent=4) print(f"File tree JSON generated at: {output_file}") # Example Usage: if __name__ == "__main__": # Replace with the actual path to your project's root directory. project_root = "/path/to/your/project" # <--- CHANGE THIS! generate_file_tree_json(project_root) ``` **How to Use:** 1. **Install `gitignore_parser`:** `pip install gitignore_parser` 2. **Save the Script:** Save the code above as a Python file (e.g., `generate_tree.py`). 3. **Modify `project_root`:** In the script, replace `/path/to/your/project` with the actual path to the root directory of your project (the directory that contains the `src` folder). 4. **Run the Script:** Execute the script from your terminal: `python generate_tree.py` 5. **Output:** This will create a file named `file_tree.json` in the same directory as the script. This file contains the JSON representation of your `src` directory's structure. **Example `file_tree.json` Output (Illustrative):** ```json { "name": "src", "type": "directory", "children": [ { "name": "components", "type": "directory", "children": [ { "name": "Button.js", "type": "file" }, { "name": "Header.js", "type": "file" } ] }, { "name": "utils", "type": "directory", "children": [ { "name": "api.js", "type": "file" } ] }, { "name": "App.js", "type": "file" }, { "name": "index.js", "type": "file" } ] } ``` **Important Considerations:** * **`.gitignore` Placement:** The script correctly handles `.gitignore` files in nested directories. `.gitignore` rules apply to the directory they are in and all subdirectories. * **Error Handling:** The script includes a basic check to ensure the `src` directory exists. You might want to add more robust error handling for production use. * **Large Projects:** For very large projects, this script might take some time to run. Consider optimizations if performance becomes an issue (e.g., using asynchronous operations). * **Claude Context Window:** Be mindful of Claude's context window limit. For extremely large projects, the JSON output might be too large to fit within the context window. In that case, you might need to generate smaller, more focused JSON trees. You could modify the script to only include the first few levels of the directory structure, or to focus on specific subdirectories. * **File Content:** This script *only* generates the file tree structure. It does *not* include the contents of the files. If you need to include file contents, you'll need to modify the script to read and include them (but be very careful about the context window limit). This comprehensive solution should provide you with a good starting point for generating JSON file trees for your projects. Remember to adapt the `project_root` variable and consider the context window limitations of Claude.

MATLAB MCP Server

MATLAB을 AI와 통합하여 코드를 실행하고, 자연어로부터 스크립트를 생성하며, MATLAB 문서에 원활하게 접근할 수 있습니다.

ticktick-mcp-server

TickTick용 MCP 서버로, Claude 및 다른 MCP 클라이언트를 통해 TickTick 작업 관리 시스템과 직접 상호 작용할 수 있게 해줍니다.

Logseq MCP Server

LLM이 Logseq 지식 그래프와 프로그래밍 방식으로 상호 작용하여 페이지와 블록을 생성하고 관리할 수 있도록 하는 서버.

MCP Server Replicate

FastMCP 서버 구현은 AI 모델 추론에 대한 리소스 기반 접근을 용이하게 하며, Replicate API를 통한 이미지 생성에 중점을 둡니다. 실시간 업데이트, 웹훅 통합, 안전한 API 키 관리와 같은 기능을 제공합니다.

MCP Server: SSH Rails Runner

배포된 Rails 환경에서 읽기 전용 작업, 변경 계획, 승인된 변경 사항 실행을 위해 SSH를 통해 Rails 콘솔 명령을 안전하게 원격으로 실행할 수 있도록 합니다.

ConsoleSpy

브라우저 콘솔 로그를 캡처하여 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 Cursor IDE에서 사용할 수 있도록 하는 도구.

Binary Reader MCP

바이너리 파일을 읽고 분석하기 위한 모델 컨텍스트 프로토콜 서버이며, 초기에는 언리얼 엔진 에셋 파일(.uasset)을 지원합니다.

Gel Database MCP Server

TypeScript 기반 MCP 서버로, LLM 에이전트가 자연어를 통해 Gel 데이터베이스와 상호 작용할 수 있도록 지원하며, 데이터베이스 스키마 학습, EdgeQL 쿼리 검증 및 실행 도구를 제공합니다.