Discover Awesome MCP Servers

Edgar MCP Service

Enables deep analysis of SEC EDGAR filings through universal company search, document content extraction, and advanced filing search capabilities. Provides AI-ready access to business descriptions, risk factors, financial statements, and full-text search across any public company's SEC documents.

the402-mcp-server

MCP server for the402.ai — an open marketplace where AI agents discover and purchase services from third-party providers via x402 micropayments (USDC on Base). Browse the catalog, purchase services, manage conversation threads, and list services as a provider.

alpaca-mcp-server

Enables natural language trading operations for stocks, options, crypto, and portfolio management via Alpaca's Trading API through AI assistants.

Searchfox MCP Server

Provides access to Mozilla's Searchfox code search service, enabling AI assistants to search through Mozilla's codebases and retrieve file contents from repositories like mozilla-central, autoland, and ESR branches.

Ferret MCP

An MCP server that extracts complete knowledge from any codebase — architecture, patterns, dependencies, API surface. Combines static analysis with AI-powered deep interpretation.

Augent

MCP server that turns any audio or video source into structured, searchable intelligence for agents, enabling download, transcription, semantic search, speaker identification, and more.

Beep Boop MCP

A Model Context Protocol (MCP) server for coordinating work between multiple AI agents in monorepos and shared codebases using a simple file-based signaling system or Discord thread chat.

mdn-translation-ja-mcp

Assists MDN Japanese translation tasks by automating file copying from English content, synchronizing source commits, and performing guideline-based reviews.

astronomy-oracle

Accurate astronomical catalog data and observing session planner for LLM assistants. Stops hallucinated magnitudes, coordinates, and visibility.

Terraform Cloud MCP Server

Enables AI assistants to interact with Terraform Cloud workspaces and runs, including checking run status, listing workspaces, and retrieving detailed information about workspaces and runs.

MongoDB Atlas MCP Server

A Model Context Protocol server that provides access to the MongoDB Atlas API, enabling management of clusters, users, projects, backups, and more through MCP tools.

Recast MCP

Enables AI assistants to fetch clean text from any URL and repurpose it into platform-ready social media content for LinkedIn, Twitter, Reddit, and newsletters. It provides specialized tools for content extraction and structured prompt templates for various formats and tones.

fahali-mcp

Market-intelligence MCP: 18 detection engines over 9,200+ instruments with calibrated uncertainty and outcome-verified provenance. Informational only, not financial advice.

Industrial AI Assistant MCP Server

Enables AI assistants to monitor and analyze industrial process data from DCS/SCADA systems via MCP protocol, with domain expert knowledge for anomaly detection and recommendations.

Local MCP Server

Provides 18 tools including calculator operations (add, subtract, multiply, divide, power, sqrt, log, trigonometric functions) and secure sandboxed file operations (read, write, append, delete, list) for LangGraph agents and MCP clients. Features async support, YAML configuration, comprehensive logging, and path traversal protection.

MCP Server Template for Cursor IDE

Aqui está um modelo para criar e conectar ferramentas personalizadas ao Cursor IDE usando o Protocolo de Contexto do Modelo (Model Context Protocol) com suporte para respostas alegres do servidor: ```python # Importe as bibliotecas necessárias import json from http.server import BaseHTTPRequestHandler, HTTPServer from urllib.parse import urlparse, parse_qs # Defina a classe para o seu manipulador de requisições class MyRequestHandler(BaseHTTPRequestHandler): def do_GET(self): """ Lida com requisições GET. Geralmente usado para health checks ou outras operações simples. """ parsed_url = urlparse(self.path) path = parsed_url.path query_params = parse_qs(parsed_url.query) # Exemplo de health check if path == "/health": self.send_response(200) self.send_header("Content-type", "application/json") self.end_headers() response = {"status": "ok", "message": "Servidor está funcionando! 😄"} self.wfile.write(json.dumps(response).encode()) return # Lógica padrão para lidar com outros caminhos GET self.send_response(404) self.send_header("Content-type", "application/json") self.end_headers() response = {"error": "Caminho não encontrado", "message": "Oops! 😞"} self.wfile.write(json.dumps(response).encode()) def do_POST(self): """ Lida com requisições POST. A principal forma de comunicação com o Cursor IDE. """ content_length = int(self.headers['Content-Length']) post_data = self.rfile.read(content_length) try: data = json.loads(post_data.decode('utf-8')) except json.JSONDecodeError: self.send_response(400) self.send_header("Content-type", "application/json") self.end_headers() response = {"error": "JSON inválido", "message": "Por favor, envie um JSON válido. 🙁"} self.wfile.write(json.dumps(response).encode()) return # Extrai informações do corpo da requisição action = data.get('action') context = data.get('context') # Lógica para diferentes ações if action == "my_custom_action": # Faça algo com o contexto (informações do Cursor IDE) # Exemplo: selected_text = context.get('selectedText') file_path = context.get('filePath') # Execute sua lógica de ferramenta personalizada aqui result = self.my_custom_tool(selected_text, file_path) # Envie uma resposta alegre self.send_response(200) self.send_header("Content-type", "application/json") self.end_headers() response = {"result": result, "message": "Ação executada com sucesso! 🎉"} self.wfile.write(json.dumps(response).encode()) elif action == "another_action": # Lógica para outra ação # ... self.send_response(200) self.send_header("Content-type", "application/json") self.end_headers() response = {"result": "Resultado da outra ação", "message": "Outra ação concluída! 🥳"} self.wfile.write(json.dumps(response).encode()) else: # Ação desconhecida self.send_response(400) self.send_header("Content-type", "application/json") self.end_headers() response = {"error": "Ação desconhecida", "message": "Ação não suportada. 🤔"} self.wfile.write(json.dumps(response).encode()) def my_custom_tool(self, selected_text, file_path): """ Sua lógica de ferramenta personalizada aqui. Args: selected_text: O texto selecionado no Cursor IDE. file_path: O caminho do arquivo aberto no Cursor IDE. Returns: O resultado da sua ferramenta. """ # Exemplo: Conta o número de caracteres no texto selecionado if selected_text: return len(selected_text) else: return 0 def run(server_class=HTTPServer, handler_class=MyRequestHandler, port=8000): """ Inicia o servidor. """ server_address = ('', port) httpd = server_class(server_address, handler_class) print(f"Servidor rodando na porta {port}...") try: httpd.serve_forever() except KeyboardInterrupt: pass httpd.server_close() print("Servidor parado.") if __name__ == "__main__": run() ``` **Explicação do código:** 1. **Importações:** Importa as bibliotecas necessárias para criar um servidor HTTP e manipular JSON. 2. **`MyRequestHandler`:** - Herda de `BaseHTTPRequestHandler` e lida com as requisições HTTP. - **`do_GET`:** Lida com requisições GET. Inclui um exemplo de endpoint `/health` para verificar se o servidor está funcionando. Retorna um JSON com um status e uma mensagem alegre. - **`do_POST`:** Lida com requisições POST, que são a principal forma de comunicação com o Cursor IDE. - Lê o corpo da requisição e tenta decodificá-lo como JSON. - Extrai a `action` e o `context` do JSON. - Usa uma estrutura `if/elif/else` para lidar com diferentes ações. - Chama a função `my_custom_tool` para executar a lógica da ferramenta personalizada. - Envia uma resposta JSON com o resultado e uma mensagem alegre. - **`my_custom_tool`:** Um exemplo de função que implementa a lógica da sua ferramenta personalizada. Você precisa substituir isso com a sua própria lógica. 3. **`run`:** - Inicia o servidor HTTP na porta especificada (padrão: 8000). - Imprime uma mensagem indicando que o servidor está rodando. - Usa um bloco `try/except` para permitir que o servidor seja interrompido com `Ctrl+C`. 4. **`if __name__ == "__main__":`:** - Garante que a função `run` seja chamada apenas quando o script for executado diretamente (e não quando for importado como um módulo). **Como usar este modelo:** 1. **Substitua `my_custom_tool`:** Implemente a lógica da sua ferramenta personalizada dentro da função `my_custom_tool`. Receba o `selected_text` e o `file_path` do contexto e retorne o resultado da sua ferramenta. 2. **Adicione mais ações:** Adicione mais blocos `elif` dentro da função `do_POST` para lidar com diferentes ações que você deseja que sua ferramenta suporte. 3. **Personalize as mensagens:** Altere as mensagens nas respostas JSON para torná-las mais alegres e relevantes para sua ferramenta. Use emojis! 4. **Execute o servidor:** Execute o script Python. Ele iniciará um servidor HTTP na porta 8000 (ou na porta que você especificar). 5. **Configure o Cursor IDE:** No Cursor IDE, configure uma ferramenta personalizada que aponte para o endereço do seu servidor (por exemplo, `http://localhost:8000`) e especifique as ações que você deseja que o Cursor IDE envie para o seu servidor. **Considerações importantes:** * **Segurança:** Se você estiver executando este servidor em um ambiente de produção, certifique-se de implementar medidas de segurança adequadas, como autenticação e autorização. * **Tratamento de erros:** Adicione tratamento de erros robusto para lidar com exceções e erros inesperados. * **Logging:** Implemente logging para registrar informações importantes sobre o comportamento do seu servidor. * **Concorrência:** Se sua ferramenta precisar lidar com muitas requisições simultâneas, considere usar um framework web mais robusto, como Flask ou FastAPI, que oferecem melhor suporte para concorrência. * **Model Context Protocol:** Certifique-se de entender completamente o Model Context Protocol para que sua ferramenta possa interagir corretamente com o Cursor IDE. Consulte a documentação do Cursor IDE para obter mais informações. Este modelo fornece um ponto de partida sólido para criar e conectar suas próprias ferramentas personalizadas ao Cursor IDE. Lembre-se de adaptar o código às suas necessidades específicas e de implementar as medidas de segurança e tratamento de erros adequadas. Divirta-se criando suas ferramentas! 😊

Workers + Stytch TODO App MCP Server

A Cloudflare Workers server that extends a traditional full-stack TODO application with Model Context Protocol support, enabling AI agents to interact with the app through Stytch authentication.

Emoji Storyteller MCP Server

Generates entertaining stories told entirely through emojis with adjustable chaos levels, themed narratives, and a maximum chaos mode. Perfect for creating delightful emoji-based tales across adventure, romance, horror, space, food, and party themes.

MkDocs MCP Search Server

Enables Claude and other LLMs to search through any published MkDocs documentation site using the Lunr.js search engine, allowing the AI to find and summarize relevant documentation for users.

MCP Tekmetric

A Model Context Protocol server that allows AI assistants to interact with Tekmetric data, enabling users to query appointment details, vehicle information, repair order status, and parts inventory through natural language.

IBM Business Automation Workflow MCP Server

Enables AI agents to integrate with IBM Business Automation Workflow by exposing workflow REST services as MCP tools, allowing natural language interaction with business automation capabilities.

webserver-mcp

Enables AI agents to edit and serve a static website via natural language, providing file management tools over MCP and HTTP hosting.

@theyahia/unisender-mcp

MCP server for UniSender API that enables managing email marketing lists, contacts, campaigns, templates, and statistics through natural language.

sema

Content-addressed vocabulary protocol: 452 cognitive patterns with cryptographic identity. Agents sharing a handle (e.g. StateLock#5602) provably share meaning — mismatched vocabularies halt rather than silently drift.

MCP Local LLM Server

A FastMCP server that exposes a locally-hosted llama.cpp LLM as MCP tools, plus utilities for weather, news, web fetching, file I/O, and more. Enables MCP-compatible clients to use a local GGUF model for text generation without external APIs.

Books Mandala MCP

MCP server enabling AI assistants to search, browse, and discover books from Books Mandala's live catalog of 50,000+ titles.

property-finance-mcp

Four UK property finance calculators for AI assistants: bridging cost, development appraisal, BTL stress test, and UK stamp duty (SDLT, LBTT, LTT). Built by FD Commercial, a specialist UK property finance broker.

crawlie-mcp

Enables LLM agents to crawl and audit websites for technical SEO and GEO issues, providing actionable fixes via tools like crawl_site and explain_issue.

kdb-mcp

Gives your AI the super power of traveling back in time to find what went wrong and fix the bug timeline.

cloudcompare-mcp

Enables AI assistants to process 3D point clouds and meshes using CloudCompare through natural language commands.