Discover Awesome MCP Servers

Apple Shortcuts MCP Server

Enables the generation, management, and validation of Apple Shortcuts (.shortcut files) by providing tools to search actions and build control flow blocks. It allows users to programmatically create and analyze shortcut structures for deployment on iOS and macOS devices.

Tavily Web Search MCP Server

Enables web search capabilities through the Tavily API, allowing users to search the internet for information using natural language queries. Serves as a demonstration and educational project for building MCP servers with external API integrations.

UUID MCP Provider

LLM에서 호출될 때 타임스탬프 기반 UUID (v7)를 생성하는 간단한 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다. 입력 매개변수 없이도 시간 순서대로 정렬 가능한 고유 식별자를 제공합니다.

vk-mcp-server

Model Context Protocol server for VK (VKontakte) social network API

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.

pumpswap-mcp

pumpswap-mcp

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.

Oomol Connect MCP Server

Enables integration with Oomol Connect for executing tasks, managing blocks and packages, and uploading files. Supports task execution with real-time progress monitoring and intelligent polling across audio, video, and other processing workflows.

MuseScore MCP Server

A Model Context Protocol server that provides programmatic control over MuseScore through a WebSocket-based plugin system, allowing AI assistants to compose music, add lyrics, navigate scores, and control MuseScore directly.

Local Snowflake MCP Server

Enables Claude Desktop to interact with Snowflake databases through natural-language SQL queries. Built in Python, it allows secure local integration between LLMs and enterprise data systems for database operations and analysis.

MCP Filesystem Server

파일 및 파일 시스템과의 안전하고 지능적인 상호 작용을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다. 대용량 파일 및 복잡한 디렉토리 구조 작업을 위한 스마트 컨텍스트 관리 및 토큰 효율적인 작업을 제공합니다.

MCP Docker Server

Enables secure Docker command execution from isolated environments like containers through MCP protocol. Provides tools for managing Docker containers, images, and Docker Compose services with security validation and async operation support.

Remote MCP Server

A deployable Model Context Protocol server for Cloudflare Workers that allows users to create custom AI tools without authentication requirements and connect them to Cloudflare AI Playground or Claude Desktop.

erpnext-server

이것은 TypeScript 기반 MCP 서버로, ERPNext/Frappe API와의 통합을 제공합니다. AI 어시스턴트가 모델 컨텍스트 프로토콜을 통해 ERPNext 데이터 및 기능과 상호 작용할 수 있도록 합니다.

LinkedIn MCP Assistant

LinkedIn MCP Assistant

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.

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.

For Five Coffee MCP Server

Enables AI assistants to fetch, search, and organize menu information from For Five Coffee café. Provides access to complete menu data, category filtering, and item search capabilities through both MCP and REST API interfaces.

MCP-NOSTR

AI 언어 모델이 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 구현하여 Nostr 네트워크에 콘텐츠를 게시할 수 있도록 하는 브리지.

Matomo MCP Server

A Model Context Protocol server that provides tools to interact with Matomo Analytics API, enabling management of sites, users, goals, segments, and access to analytics reports through a MCP interface.

ReasonForge

Provides a suite of deterministic math tools powered by SymPy to handle algebra, calculus, linear algebra, and statistics via the Model Context Protocol. It enables smaller language models to delegate complex computations to a verified symbolic backend for accurate and reliable results.

MCP API Service

시스템 API와 상호 작용하여 사용자가 연결 확인, 직원 검색, 조식 등록, 교대 근무별 화학 물질 정보 업데이트를 할 수 있도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버.

YaTracker Connector

Enables interaction with Yandex Tracker through its API for managing tasks, comments, and attachments. It supports issue searching, status transitions, and metadata retrieval for automated project management.

FastAPI MCP Demo Server

A demonstration MCP server built with FastAPI that provides basic mathematical operations and greeting services. Integrates with Gemini CLI to showcase MCP protocol implementation with simple REST endpoints.

MCP Terminal

AI 어시스턴트가 터미널 명령을 실행하고 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 출력을 검색할 수 있도록 하는 서버입니다.

Self-Hosted Supabase MCP Server

Enables developers to interact with self-hosted Supabase instances, providing database introspection, migration management, auth user operations, storage management, and TypeScript type generation directly from MCP-compatible development environments.

@container-inc/mcp

Container Inc.에 자동 배포를 위한 MCP 서버

Kylas CRM MCP Server

Enables management of Kylas CRM lead operations, including creating leads, searching and filtering records, and resolving user, product, or pipeline IDs. It provides specialized tools for monitoring idle leads and accessing lead schema instructions through natural language.

Scrapeless MCP Server

Claude와 같은 AI 어시스턴트가 자연어 요청을 통해 직접 Google 검색을 수행하고 웹 데이터를 검색할 수 있도록 하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버 구현입니다.

Files-DB-MCP

메시지 제어 프로토콜(Message Control Protocol)을 통해 LLM 코딩 에이전트에게 소프트웨어 프로젝트에 대한 빠르고 효율적인 시맨틱 검색 기능을 제공하는 로컬 벡터 데이터베이스 시스템입니다.