Discover Awesome MCP Servers

javaDemo

javaDemo. Contribute to zf0497/mydemo development by creating an account on GitHub.

MCP Server for X/Twitter

Automate your X account using the real browser API - JoshMayerr/mcp-x

Minima

On-premises conversational RAG with configurable containers - dmayboroda/minima

NutJS Windows Control

Cross-platform MCP server for OS automation. Contribute to Cheffromspace/MCPControl development by creating an account on GitHub.

WebSearch

Ferramentas de Busca na Web são uma série de ferramentas que permitem que Claude acesse a internet através do Servidor MCP.

GitHub Support Assistant

Helps support engineers find similar GitHub issues to speed up troubleshooting by searching repositories and calculating similarity scores based on issue descriptions.

Cloudflare API MCP Server

Lightweight MCP server to give your Cursor Agent access to the Cloudflare API

MCP Server for eSignatures

Facilita o gerenciamento de contratos e modelos para assinaturas eletrônicas, permitindo que os usuários criem, enviem, atualizem e gerenciem contratos e modelos com opções personalizáveis através de uma interface amigável.

Inoyu Apache Unomi MCP Server

Um servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite que Claude mantenha o contexto do usuário através do gerenciamento de perfil do Apache Unomi.

JSON MCP Server

Uma implementação de servidor do Protocolo de Contexto de Modelo que permite que LLMs consultem e manipulem dados JSON usando a sintaxe JSONPath com operações estendidas para filtrar, ordenar, transformar e agregar dados.

Radarr and Sonarr MCP Server

Um servidor de Protocolo de Contexto de Modelo baseado em Python que permite que assistentes de IA como o Claude acessem e consultem sua coleção de filmes e séries de TV através das APIs Radarr e Sonarr.

Zotero MCP Server

Este servidor permite que os usuários interajam com sua biblioteca Zotero através do Protocolo de Contexto do Modelo, fornecendo ferramentas para pesquisar itens, recuperar metadados e acessar o texto completo usando consultas em linguagem natural.

Coding Standards MCP Server

Fornece ferramentas para acessar diretrizes de estilo de código e melhores práticas para diversas tecnologias, incluindo Java, Python e React.

Semantic Scholar MCP Server

API do Semantic Scholar, fornecendo acesso abrangente a dados de artigos acadêmicos, informações de autores e redes de citação.

GitHub MCP Server

Repository management, file operations, and GitHub API integration

MCP Docling Server

Um servidor que fornece capacidades de processamento de documentos usando o Protocolo de Contexto de Modelo, permitindo a conversão de documentos para Markdown, extração de tabelas e processamento de imagens de documentos.

MCP Tavily

A Model Context Protocol server enabling advanced search and content extraction using the Tavily API, with rich customization and integration options.

datadog

Para fornecer acesso aos logs de monitoramento e cluster do Datadog, você precisa configurar as permissões e integrações corretas. Aqui estão os passos e considerações: **1. Configurar Funções e Permissões no Datadog:** * **Funções (Roles):** O Datadog usa funções para controlar o acesso aos recursos. Você precisa criar ou usar funções existentes que concedam as permissões necessárias. * **Permissões:** As permissões específicas que você precisa conceder dependem do que os usuários precisam fazer. Aqui estão algumas permissões comuns relacionadas a logs e clusters: * **`logs_read`:** Permite visualizar logs. * **`logs_write`:** Permite enviar logs (geralmente para agentes ou integrações). * **`monitors_read`:** Permite visualizar monitores. * **`monitors_write`:** Permite criar, editar e excluir monitores. * **`dashboards_read`:** Permite visualizar dashboards (que podem conter informações de logs e clusters). * **`dashboards_write`:** Permite criar, editar e excluir dashboards. * **`infrastructure_read`:** Permite visualizar informações sobre a infraestrutura (hosts, containers, etc.). * **`infrastructure_write`:** Permite gerenciar a infraestrutura (raramente necessário para visualização de logs). * **`apm_read`:** Permite visualizar dados de Application Performance Monitoring (APM), que podem estar relacionados a logs. * **`apm_write`:** Permite gerenciar dados de APM. * **`kubernetes_read`:** Permite visualizar informações sobre clusters Kubernetes. * **`kubernetes_write`:** Permite gerenciar clusters Kubernetes. * **Como configurar funções e permissões:** 1. Vá para **Organization Settings** (Configurações da Organização) no Datadog. 2. Selecione **Roles** (Funções). 3. Crie uma nova função ou edite uma existente. 4. Na seção **Permissions** (Permissões), selecione as permissões apropriadas para logs, monitores, dashboards e infraestrutura. 5. Atribua a função aos usuários que precisam acessar os logs e informações do cluster. **2. Configurar Integrações do Datadog:** * **Integração de Logs:** Certifique-se de que seus logs estão sendo enviados para o Datadog. Isso geralmente envolve configurar agentes do Datadog em seus servidores ou containers, ou usar integrações diretas com serviços de log (como AWS CloudWatch Logs, Google Cloud Logging, Azure Monitor Logs). * **Integração de Kubernetes (se aplicável):** Se você estiver usando Kubernetes, configure a integração do Datadog Kubernetes para coletar métricas, logs e eventos do seu cluster. Isso geralmente envolve a instalação do Datadog Agent como um DaemonSet no seu cluster. * **Integração de Contêineres (se aplicável):** Se você estiver usando contêineres (Docker, etc.), configure a integração do Datadog Container para coletar métricas e logs dos seus contêineres. **3. Acessar Logs e Informações do Cluster no Datadog:** * **Logs Explorer:** Use o Logs Explorer no Datadog para pesquisar, filtrar e analisar seus logs. Você pode usar consultas de pesquisa, facetas e atributos de log para encontrar as informações que precisa. * **Dashboards:** Crie dashboards para visualizar métricas, logs e eventos relacionados ao seu cluster. Você pode usar widgets de gráficos, tabelas e mapas de calor para apresentar os dados de forma clara e concisa. * **Monitores:** Configure monitores para alertá-lo sobre problemas em seu cluster. Você pode criar monitores baseados em métricas, logs ou eventos. * **Infrastructure List:** Use a Infrastructure List para visualizar informações sobre seus hosts, containers e outros recursos de infraestrutura. * **Kubernetes UI (se aplicável):** Se você configurou a integração do Datadog Kubernetes, você pode usar a interface do usuário do Kubernetes no Datadog para visualizar informações sobre seus pods, serviços, deployments e outros recursos do Kubernetes. **Exemplo Prático (Kubernetes):** 1. **Instale o Datadog Agent no seu cluster Kubernetes:** Siga as instruções da documentação do Datadog para instalar o Agent como um DaemonSet. Isso geralmente envolve a criação de um arquivo `datadog.yaml` com sua chave de API e a aplicação desse arquivo ao seu cluster usando `kubectl apply -f datadog.yaml`. 2. **Configure a coleta de logs:** Configure o Agent para coletar logs dos seus pods. Isso pode envolver a configuração de `log_collection` no arquivo `datadog.yaml` ou o uso de anotações nos seus pods para especificar quais logs coletar. 3. **Crie uma função no Datadog:** Crie uma função chamada "Kubernetes Log Viewer" com as permissões `logs_read`, `monitors_read`, `dashboards_read` e `kubernetes_read`. 4. **Atribua a função aos usuários:** Atribua a função "Kubernetes Log Viewer" aos usuários que precisam acessar os logs e informações do seu cluster Kubernetes. 5. **Acesse os logs:** Os usuários agora podem usar o Logs Explorer no Datadog para pesquisar e analisar os logs do seu cluster Kubernetes. Eles também podem visualizar dashboards e monitores relacionados ao Kubernetes. **Considerações Importantes:** * **Segurança:** Tenha cuidado ao conceder permissões. Conceda apenas as permissões necessárias para cada usuário. * **Conformidade:** Certifique-se de que sua configuração do Datadog esteja em conformidade com as políticas de segurança e conformidade da sua organização. * **Custos:** O uso do Datadog pode gerar custos. Monitore seu uso e otimize sua configuração para minimizar os custos. * **Documentação:** Consulte a documentação do Datadog para obter informações mais detalhadas sobre como configurar funções, permissões e integrações. Ao seguir estes passos, você pode fornecer acesso seguro e controlado aos logs de monitoramento e cluster do Datadog para os membros da sua equipe. Lembre-se de adaptar as permissões e configurações às necessidades específicas da sua organização.

Penrose MCP Server

Facilita a criação de diagramas matemáticos usando linguagem natural através das linguagens de domínio específico do Penrose, permitindo a definição de tipos matemáticos, relações e regras de representação visual.

Together AI Image Server

Um servidor MCP que permite que Claude e outros assistentes compatíveis com MCP gerem imagens a partir de prompts de texto usando os modelos de geração de imagem da Together AI.

OKX MCP Server

Fornece dados de preços de criptomoedas em tempo real da exchange OKX através de uma interface de Protocolo de Contexto de Modelo, permitindo o acesso a dados históricos de candlestick e preços de mercado atuais para qualquer instrumento de negociação.

Twitch MCP Server

Permite a interação com a API da Twitch, possibilitando aos usuários recuperar informações abrangentes sobre canais, transmissões, jogos e muito mais, com suporte adicional para pesquisa e acesso a elementos do chat, como emotes e badges.

Microsoft SQL Server MCP Server

Um servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite a interação segura com bancos de dados Microsoft SQL Server, permitindo que assistentes de IA listem tabelas, leiam dados e executem consultas SQL por meio de uma interface controlada.

Lichess MCP

Um servidor MCP que permite a interação em linguagem natural com a plataforma de xadrez Lichess, permitindo que os usuários joguem partidas, analisem posições, gerenciem suas contas e participem de torneios através do Claude.

Unofficial dubco-mcp-server

Um servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite que assistentes de IA criem, atualizem e excluam links curtos do Dub.co através da API do Dub.co.

Systemprompt MCP Gmail Server

Permite que os usuários gerenciem contas do Gmail usando operações assistidas por agentes de IA via protocolo MCP, com suporte para pesquisa, leitura, exclusão e envio de e-mails com uma interface controlada por voz.

RagDocs MCP Server

Fornece capacidades RAG para pesquisa semântica de documentos usando o banco de dados vetorial Qdrant e embeddings Ollama/OpenAI, permitindo que os usuários adicionem, pesquisem, listem e excluam documentação com suporte a metadados.

Finnhub MCP Server

Este servidor fornece uma interface com a API da Finnhub, permitindo que os usuários obtenham as últimas notícias do mercado, dados do mercado de ações, informações financeiras básicas e tendências de recomendação para ações específicas.

Academic Paper Search MCP Server

Permite a busca e recuperação em tempo real de informações de artigos acadêmicos de múltiplas fontes, fornecendo acesso a metadados de artigos, resumos e conteúdo de texto completo quando disponível, com respostas de dados estruturados para integração com modelos de IA que suportam chamadas de ferramentas/funções.