Discover Awesome MCP Servers

Gmail MCP Server

An integration server that allows Claude Desktop to securely access and process Gmail content while maintaining proper context management and privacy controls.

MCP-Mem0

A template implementation of the Model Context Protocol server that integrates with Mem0 to provide AI agents with persistent memory capabilities for storing, retrieving, and searching memories using semantic search.

Hello MCP Server 👋

Um servidor "Olá Mundo" simples que implementa o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).

Manalink MCP Server

Uma implementação de servidor do Protocolo de Contexto do Modelo que permite que assistentes de IA pesquisem por tutores na plataforma Manalink por assunto, nível escolar e outros critérios.

MCP Server demo

Esta é uma demonstração de um servidor MCP usando Python, destinado a ser testado com o vscode Copilot no modo Agente.

Remote MCP Server on Cloudflare

A serverless implementation for deploying Model Context Protocol servers on Cloudflare Workers that enables AI models to access custom tools without authentication requirements.

MCP Registry Server

Enables searching and retrieving detailed information about MCP servers from the official MCP registry. Provides tools to list servers with filtering options and get comprehensive details about specific servers.

MCP Gemini API Server

Um servidor que fornece acesso aos recursos de IA do Google Gemini, incluindo geração de texto, análise de imagem, análise de vídeos do YouTube e funcionalidade de pesquisa na web por meio do protocolo MCP.

Simple MCP Server

Claro, aqui está um exemplo minimalista de como construir um servidor MCP (Meta Configuration Protocol) em Python, usando a biblioteca `asyncio`: ```python import asyncio import json async def handle_client(reader, writer): """Lida com a conexão de um cliente.""" addr = writer.get_extra_info('peername') print(f"Conectado com {addr}") try: while True: data = await reader.readline() if not data: break message = data.decode().strip() print(f"Recebido de {addr}: {message}") try: # Tenta analisar a mensagem como JSON (formato comum para MCP) request = json.loads(message) # Lógica básica de exemplo: ecoa a requisição de volta response = {"status": "ok", "request_received": request} response_json = json.dumps(response) + "\n" # Adiciona newline para delimitar a mensagem writer.write(response_json.encode()) await writer.drain() # Garante que os dados sejam enviados print(f"Enviado para {addr}: {response_json.strip()}") except json.JSONDecodeError: error_message = "Erro: Requisição JSON inválida\n" writer.write(error_message.encode()) await writer.drain() print(f"Enviado para {addr}: {error_message.strip()}") except Exception as e: print(f"Erro ao lidar com {addr}: {e}") finally: print(f"Fechando conexão com {addr}") writer.close() await writer.wait_closed() async def main(): """Função principal para iniciar o servidor.""" server = await asyncio.start_server( handle_client, '127.0.0.1', 8888 # Escuta em localhost na porta 8888 ) addr = server.sockets[0].getsockname() print(f"Servindo em {addr}") async with server: await server.serve_forever() if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` **Explicação:** 1. **`handle_client(reader, writer)`:** - Esta função lida com cada conexão de cliente individualmente. - `reader` e `writer` são objetos `StreamReader` e `StreamWriter` do `asyncio`, usados para ler e escrever dados na conexão. - Ela lê linhas do cliente (`reader.readline()`), decodifica para string, e tenta analisar como JSON. - Se a análise JSON for bem-sucedida, ela cria uma resposta JSON (neste exemplo, apenas ecoa a requisição) e envia de volta ao cliente. - Se houver um erro de análise JSON, ela envia uma mensagem de erro. - A função usa `await writer.drain()` para garantir que os dados sejam realmente enviados antes de continuar. - Ela também lida com erros e fecha a conexão quando terminada. 2. **`main()`:** - Esta função é a função principal que inicia o servidor. - `asyncio.start_server()` cria um servidor que escuta em um endereço e porta especificados (neste caso, localhost na porta 8888). - `handle_client` é a função de *callback* que será chamada para cada nova conexão de cliente. - `server.serve_forever()` mantém o servidor rodando indefinidamente, aceitando novas conexões. 3. **Formato JSON:** - O exemplo usa JSON como um formato comum para mensagens MCP. MCP geralmente envolve troca de dados estruturados, e JSON é uma maneira popular de representar esses dados. **Como executar:** 1. Salve o código como um arquivo Python (por exemplo, `mcp_server.py`). 2. Execute o arquivo no terminal: `python mcp_server.py` 3. O servidor estará rodando em `127.0.0.1:8888`. **Como testar:** Você pode usar `telnet`, `netcat` ou um cliente HTTP (como `curl` ou `Postman`) para enviar requisições JSON para o servidor. Aqui está um exemplo usando `netcat`: ```bash echo '{"command": "get_config", "key": "my_setting"}' | nc 127.0.0.1 8888 ``` Você deverá ver a resposta do servidor no terminal do servidor e no terminal do cliente. **Observações:** * **Minimalista:** Este é um exemplo muito básico. Um servidor MCP real seria muito mais complexo, com lógica para lidar com diferentes tipos de requisições, autenticação, autorização, etc. * **Tratamento de Erros:** O tratamento de erros é básico. Em um servidor de produção, você precisaria de um tratamento de erros mais robusto. * **Concorrência:** `asyncio` permite que o servidor lide com múltiplas conexões simultaneamente de forma eficiente. * **Formato MCP:** O formato exato das mensagens MCP pode variar dependendo da implementação específica. Este exemplo usa JSON, mas outros formatos (como Protocol Buffers) também podem ser usados. * **Delimitação de Mensagens:** A adição de `\n` (newline) no final da mensagem JSON é importante para que o cliente saiba onde termina a mensagem. `reader.readline()` lê até encontrar um newline. Este exemplo fornece um ponto de partida para construir um servidor MCP mais completo. Você precisará adaptar a lógica de `handle_client` para lidar com as requisições específicas que seu servidor precisa suportar.

Fermat MCP

A FastMCP server for mathematical computations, including numerical and symbolic calculations with NumPy and SymPy integration, as well as data visualization through Matplotlib.

UML-MCP: A Diagram Generation Server with MCP Interface

UML-MCP Server é uma ferramenta de geração de diagramas UML baseada em MCP (Model Context Protocol), que pode ajudar os usuários a gerar vários tipos de diagramas UML através de descrição em linguagem natural ou escrevendo diretamente em PlantUML, Mermaid e Kroki.

Multi-Tenant PostgreSQL MCP Server

Enables read-only access to PostgreSQL databases with multi-tenant support, allowing users to query data, explore schemas, inspect table structures, and view function definitions across different tenant schemas safely.

Security Scanner MCP Server

Enables comprehensive security scanning of code repositories to detect secrets, vulnerabilities, dependency issues, and configuration problems. Provides real-time security checks and best practice recommendations to help developers identify and prevent security issues.

Redis MCP Server

Servidor Redis MCP - Implementação em Python com Docker

SharePoint Excel Services MCP Server by CData

SharePoint Excel Services MCP Server by CData

dartpoint-mcp

MCP Server for public disclosure information of Korean companies, powered by the dartpoint.ai API.

Oura Ring MCP Server

A Model Context Protocol server that provides access to Oura Ring health and fitness data through the Oura API v2, enabling retrieval of sleep, activity, readiness, and other health metrics.

Guardian

Manage / Proxy / Secure your MCP Servers

MCP Agent TypeScript Port

Uma implementação em TypeScript do framework MCP Agent, fornecendo ferramentas para construir agentes conscientes do contexto com gerenciamento avançado de fluxo de trabalho, registro e capacidades de execução.

Kali MCP Server

Enables LLMs to execute Kali Linux security tools like nmap, sqlmap, and hydra in a secure, sandboxed environment. Provides both MCP and HTTP API interfaces for penetration testing and security assessment tasks.

GitLab MCP Server

Um servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite a interação com contas GitLab para gerenciar repositórios, solicitações de merge, revisões de código e pipelines de CI/CD por meio de linguagem natural.

YouTube Transcript Extractor MCP

Um servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite que assistentes de IA extraiam transcrições de vídeos do YouTube, permitindo que a IA analise e trabalhe diretamente com o conteúdo do vídeo.

Stock Market Research Assistant

So I tried out this cool tool I saw in a LinkedIn post https://openapitools.com All you need is your API schema (OpenAPI/Swagger), and it automatically generates an MCP schema for you. You can then drop it straight into Claude Desktop (or Cursor, LangChain, etc.) and instantly start chatting with

Tapp Exchange MCP Server

Enables AI agents to interact with Tapp Exchange, a decentralized exchange on Aptos blockchain. Supports pool management, trading operations across AMM/CLMM/Stable pools, liquidity provision, and position tracking through natural language.

MCP Server

A remote Model Context Protocol server that enables AI assistants to interact with external services through standardized JSON-RPC, providing tools for basic operations and conversation archiving.

GitLab MCP Server

A TypeScript MCP server that provides integration with GitLab's REST API, allowing users to interact with GitLab projects, issues, merge requests, pipelines, and more through natural language.

FHIR MCP Server

Enables seamless integration with FHIR APIs for healthcare applications, allowing users to search, retrieve, create, update, and analyze clinical information through natural language interactions. Supports SMART-on-FHIR authentication and works with various healthcare systems like EPIC and HAPI FHIR servers.