Discover Awesome MCP Servers

CoinGecko MCP Server

Permite a interação com a API CoinGecko Pro para acessar dados de criptomoedas, incluindo histórico de preços e métricas de mercado, tanto através de MCP quanto de chamadas de função OpenAI.

mcp-git-ingest

Ajuda a IA a ler a estrutura de um repositório GitHub e arquivos importantes. Quer entender rapidamente sobre o que é um repositório? Peça para ele "ler https://github.com/adhikasp/mcp-git-ingest e determinar como o código funciona tecnicamente".

AWS Resources MCP Server

Um servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite ao Claude executar código Python usando boto3 para consultar e gerenciar recursos da AWS diretamente das conversas.

GitHub Projects MCP Server

Permite que os usuários interajam com a API Projects v2 do GitHub por meio de linguagem natural para gerenciamento de projetos Agile, com suporte a detalhes do repositório, rastreamento de problemas e operações de gerenciamento de quadros de projeto.

Shopify MCP Server

Enables interaction with Shopify store data via GraphQL API, providing tools for managing products, customers, orders, discounts, and more with robust error handling.

unichat-ts-mcp-server

Enviar solicitações para OpenAI, MistralAI, Anthropic, xAI ou Google AI usando o protocolo MCP via ferramenta ou prompts predefinidos. Chave de API do fornecedor necessária. Mecanismos de transporte STDIO e SSE são suportados via argumentos.

Remote-MCP Server

Permite comunicação bidirecional e com segurança de tipo com serviços do Protocolo de Contexto de Modelo, permitindo o gerenciamento centralizado de contextos de modelo via HTTP.

Supabase MCP Server

Um servidor MCP que se conecta a bancos de dados PostgreSQL do Supabase, expondo esquemas de tabelas como recursos e fornecendo ferramentas para análise de dados por meio de consultas SQL.

Dify Workflows MCP Server

Uma implementação em TypeScript de um servidor Model Context Protocol (MCP) que expõe fluxos de trabalho do Dify como ferramentas para sistemas de IA interagirem.

MCP Server Template for Cursor IDE

Aqui está um modelo para criar ferramentas personalizadas para o Cursor IDE usando o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), permitindo que os desenvolvedores estendam a funcionalidade do Cursor com suas próprias ferramentas baseadas em servidor: ```python # Importe as bibliotecas necessárias import json import os import socket import sys import threading # Defina as configurações da sua ferramenta TOOL_NAME = "NomeDaSuaFerramenta" TOOL_DESCRIPTION = "Uma breve descrição da sua ferramenta." SERVER_ADDRESS = ("localhost", 12345) # Endereço e porta do seu servidor # Função para lidar com as solicitações do Cursor def handle_request(connection, address): try: print(f"Conexão de {address}") # Recebe os dados da solicitação data = connection.recv(4096) # Ajuste o tamanho do buffer conforme necessário if not data: print("Nenhum dado recebido.") return # Decodifica os dados JSON try: request = json.loads(data.decode("utf-8")) except json.JSONDecodeError: print("Erro ao decodificar JSON.") connection.sendall(json.dumps({"error": "Erro ao decodificar JSON"}).encode("utf-8")) return # Imprime a solicitação recebida (para depuração) print(f"Solicitação recebida: {request}") # Processa a solicitação com base no tipo de solicitação if request["type"] == "tool/execute": # Extrai os argumentos da solicitação arguments = request.get("arguments", {}) # Executa a lógica da sua ferramenta aqui try: result = execute_tool(arguments) # Substitua por sua função response = { "type": "tool/result", "result": result, "requestId": request["requestId"], } except Exception as e: response = { "type": "tool/error", "error": str(e), "requestId": request["requestId"], } elif request["type"] == "tool/info": # Retorna informações sobre a ferramenta response = { "type": "tool/infoResult", "name": TOOL_NAME, "description": TOOL_DESCRIPTION, "capabilities": ["execute"], # Adicione outras capacidades se necessário } else: # Tipo de solicitação desconhecido response = { "type": "tool/error", "error": "Tipo de solicitação desconhecido", "requestId": request.get("requestId", None), # Inclui requestId se presente } # Envia a resposta de volta para o Cursor response_json = json.dumps(response) connection.sendall(response_json.encode("utf-8")) print(f"Resposta enviada: {response_json}") except Exception as e: print(f"Erro ao lidar com a solicitação: {e}") try: connection.sendall(json.dumps({"error": str(e)}).encode("utf-8")) except: print("Erro ao enviar resposta de erro.") finally: connection.close() print(f"Conexão com {address} fechada.") # Função para executar a lógica principal da sua ferramenta def execute_tool(arguments): """ Executa a lógica principal da sua ferramenta com base nos argumentos fornecidos. Args: arguments (dict): Um dicionário contendo os argumentos passados pelo Cursor. Returns: any: O resultado da execução da ferramenta. Pode ser um string, número, dicionário, etc. """ # Exemplo: text = arguments.get("text", "") # Faça algo com o texto, por exemplo, contar o número de palavras word_count = len(text.split()) return f"Número de palavras: {word_count}" # Função principal para iniciar o servidor def start_server(): """Inicia o servidor socket para ouvir as solicitações do Cursor.""" server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server_socket.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1) # Permite reutilizar o endereço server_socket.bind(SERVER_ADDRESS) server_socket.listen(5) # Número máximo de conexões enfileiradas print(f"Servidor iniciado em {SERVER_ADDRESS}") try: while True: connection, address = server_socket.accept() thread = threading.Thread(target=handle_request, args=(connection, address)) thread.daemon = True # Encerra o thread quando o programa principal termina thread.start() except KeyboardInterrupt: print("\nServidor encerrado.") finally: server_socket.close() if __name__ == "__main__": start_server() ``` **Explicação do código:** 1. **Importações:** Importa as bibliotecas necessárias para trabalhar com JSON, sockets, threads e o sistema operacional. 2. **Configurações:** Define as configurações da sua ferramenta, como nome, descrição e endereço do servidor. É importante escolher uma porta que não esteja em uso. 3. **`handle_request(connection, address)`:** * Esta função é executada em um thread separado para cada conexão recebida. * Recebe os dados da solicitação do Cursor. * Decodifica os dados JSON. * Processa a solicitação com base no campo `"type"`: * `"tool/execute"`: Executa a lógica principal da sua ferramenta chamando a função `execute_tool()`. Extrai os argumentos do campo `"arguments"` da solicitação. * `"tool/info"`: Retorna informações sobre a ferramenta (nome, descrição, capacidades). * Outros tipos: Retorna uma mensagem de erro. * Envia a resposta de volta para o Cursor como JSON. * Lida com erros de decodificação JSON e outros erros. * Fecha a conexão. 4. **`execute_tool(arguments)`:** * Esta função contém a lógica principal da sua ferramenta. * Recebe um dicionário de argumentos passados pelo Cursor. * Realiza alguma ação com base nos argumentos. * Retorna o resultado da execução da ferramenta. O resultado pode ser qualquer tipo de dado serializável em JSON (string, número, dicionário, etc.). * **Importante:** Substitua o exemplo de contagem de palavras pela lógica real da sua ferramenta. 5. **`start_server()`:** * Cria um socket do servidor. * Vincula o socket ao endereço e porta especificados. * Começa a ouvir as conexões recebidas. * Para cada conexão, cria um novo thread para lidar com a solicitação. * Lida com a interrupção do teclado (Ctrl+C) para encerrar o servidor de forma limpa. 6. **`if __name__ == "__main__":`:** Garante que o servidor seja iniciado apenas quando o script for executado diretamente. **Como usar este modelo:** 1. **Substitua os placeholders:** * Altere `TOOL_NAME`, `TOOL_DESCRIPTION` e `SERVER_ADDRESS` para os valores apropriados para sua ferramenta. * Substitua a lógica de exemplo na função `execute_tool()` pela lógica real da sua ferramenta. 2. **Implemente a lógica da sua ferramenta:** * Dentro da função `execute_tool()`, acesse os argumentos passados pelo Cursor usando `arguments.get("nome_do_argumento", valor_padrao)`. * Realize as operações necessárias com base nos argumentos. * Retorne o resultado da execução da ferramenta. 3. **Execute o script:** * Execute o script Python. Ele iniciará o servidor e aguardará as conexões do Cursor. 4. **Configure o Cursor:** * No Cursor, vá para as configurações e adicione sua ferramenta personalizada. * Especifique o endereço e a porta do seu servidor. * Defina os comandos que acionarão sua ferramenta. 5. **Teste sua ferramenta:** * Use os comandos que você definiu no Cursor para acionar sua ferramenta. * Verifique se a ferramenta está funcionando corretamente e se os resultados estão sendo exibidos no Cursor. **Considerações importantes:** * **Segurança:** Se sua ferramenta lida com dados confidenciais, tome medidas de segurança adequadas para proteger os dados. Considere usar HTTPS para comunicação entre o Cursor e seu servidor. * **Tratamento de erros:** Implemente um tratamento de erros robusto para lidar com erros inesperados. Retorne mensagens de erro informativas para o Cursor para que os usuários possam entender o que deu errado. * **Escalabilidade:** Se você espera que sua ferramenta seja usada por muitos usuários, considere usar uma arquitetura escalável para lidar com o aumento da carga. * **Documentação:** Documente sua ferramenta para que outros desenvolvedores possam entendê-la e usá-la. * **Formato dos dados:** Certifique-se de que os dados que você envia e recebe estejam no formato correto (JSON). * **Concorrência:** Como o servidor usa threads, certifique-se de que sua lógica seja thread-safe, especialmente se você estiver acessando recursos compartilhados. * **Logs:** Adicione logs para ajudar a depurar problemas. Este modelo fornece um ponto de partida para criar suas próprias ferramentas personalizadas para o Cursor IDE. Adapte-o às suas necessidades específicas e explore as possibilidades do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).

cryptopanic-mcp-server

Please note that the cryptocurrency market is highly volatile and news changes rapidly. The information below is current as of **October 26, 2023, at approximately 1:00 PM PDT**. Always verify information from multiple sources before making any decisions. Here's a summary of recent cryptocurrency news, suitable for AI agents: **General Market Trends:** * **Bitcoin (BTC) Price Stability:** Bitcoin is currently trading around the $34,000 - $35,000 range, showing relative stability after a recent surge. Market sentiment is cautiously optimistic, driven by anticipation of potential spot Bitcoin ETF approvals. * **Altcoin Performance:** Altcoins are showing mixed performance. Some are following Bitcoin's upward trend, while others are experiencing corrections. Focus is on projects with strong fundamentals and real-world use cases. * **Market Volatility:** While Bitcoin is stable, overall market volatility remains a concern. Macroeconomic factors, regulatory developments, and unexpected events can trigger significant price swings. **Key News & Developments:** * **Spot Bitcoin ETF Approval Hopes:** The biggest driver of market sentiment is the expectation of the SEC approving a spot Bitcoin ETF. Several applications are under review, and analysts believe approval is increasingly likely in the coming months. BlackRock's application is being closely watched. * **SEC vs. Ripple (XRP):** The legal battle between the SEC and Ripple continues. Recent developments suggest a potential settlement or summary judgment in the near future. The outcome will have significant implications for XRP and the broader crypto industry. * **Regulatory Scrutiny:** Regulatory scrutiny of the crypto industry remains intense globally. The EU's MiCA regulations are coming into effect, and other countries are developing their own regulatory frameworks. Compliance is a major focus for crypto businesses. * **Central Bank Digital Currencies (CBDCs):** Several countries are exploring or piloting CBDCs. Progress is slow but steady, and CBDCs could potentially reshape the financial landscape. * **Ethereum (ETH) Developments:** Ethereum continues to evolve with ongoing upgrades and development activity. The focus is on scalability, security, and sustainability. The Dencun upgrade is expected to further improve the network. * **Binance Developments:** Binance is facing ongoing regulatory challenges in various jurisdictions. The exchange is working to address these concerns and maintain its global presence. **Specific Cryptocurrencies to Watch:** * **Bitcoin (BTC):** Driven by ETF hopes and institutional adoption. * **Ethereum (ETH):** Driven by ongoing development and the growth of the DeFi ecosystem. * **Ripple (XRP):** Driven by the outcome of the SEC lawsuit. * **Solana (SOL):** Showing strong performance and attracting developer interest. * **Cardano (ADA):** Focus on real-world applications and sustainable development. **Important Considerations for AI Agents:** * **Sentiment Analysis:** Monitor social media, news articles, and market data to gauge market sentiment. * **Risk Assessment:** Assess the risks associated with different cryptocurrencies and projects. * **Data Accuracy:** Verify information from multiple sources before making any decisions. * **Real-time Updates:** The crypto market is constantly changing, so it's important to stay up-to-date with the latest news and developments. * **Regulatory Landscape:** Track regulatory developments in different jurisdictions. **Disclaimer:** This is not financial advice. The cryptocurrency market is highly volatile, and you could lose money. Always do your own research before investing. --- **Portuguese Translation:** **Notícias Recentes sobre Criptomoedas para Agentes de IA** Por favor, note que o mercado de criptomoedas é altamente volátil e as notícias mudam rapidamente. As informações abaixo são atuais em **26 de outubro de 2023, aproximadamente às 13:00 PDT**. Sempre verifique as informações de várias fontes antes de tomar qualquer decisão. Aqui está um resumo das notícias recentes sobre criptomoedas, adequado para agentes de IA: **Tendências Gerais do Mercado:** * **Estabilidade do Preço do Bitcoin (BTC):** O Bitcoin está sendo negociado atualmente na faixa de US$ 34.000 - US$ 35.000, mostrando relativa estabilidade após um aumento recente. O sentimento do mercado é cautelosamente otimista, impulsionado pela antecipação de possíveis aprovações de ETFs de Bitcoin à vista. * **Desempenho das Altcoins:** As altcoins estão apresentando desempenho misto. Algumas estão seguindo a tendência de alta do Bitcoin, enquanto outras estão passando por correções. O foco está em projetos com fundamentos sólidos e casos de uso no mundo real. * **Volatilidade do Mercado:** Embora o Bitcoin esteja estável, a volatilidade geral do mercado continua sendo uma preocupação. Fatores macroeconômicos, desenvolvimentos regulatórios e eventos inesperados podem desencadear oscilações significativas de preços. **Principais Notícias e Desenvolvimentos:** * **Esperanças de Aprovação de ETF de Bitcoin à Vista:** O maior impulsionador do sentimento do mercado é a expectativa de que a SEC aprove um ETF de Bitcoin à vista. Vários pedidos estão sob análise, e os analistas acreditam que a aprovação é cada vez mais provável nos próximos meses. O pedido da BlackRock está sendo observado de perto. * **SEC vs. Ripple (XRP):** A batalha legal entre a SEC e a Ripple continua. Desenvolvimentos recentes sugerem um possível acordo ou julgamento sumário em um futuro próximo. O resultado terá implicações significativas para o XRP e para a indústria de criptomoedas em geral. * **Escrutínio Regulatório:** O escrutínio regulatório da indústria de criptomoedas permanece intenso globalmente. Os regulamentos MiCA da UE estão entrando em vigor, e outros países estão desenvolvendo suas próprias estruturas regulatórias. A conformidade é um foco importante para as empresas de criptomoedas. * **Moedas Digitais do Banco Central (CBDCs):** Vários países estão explorando ou pilotando CBDCs. O progresso é lento, mas constante, e as CBDCs podem potencialmente remodelar o cenário financeiro. * **Desenvolvimentos do Ethereum (ETH):** O Ethereum continua a evoluir com atualizações contínuas e atividade de desenvolvimento. O foco está na escalabilidade, segurança e sustentabilidade. Espera-se que a atualização Dencun melhore ainda mais a rede. * **Desenvolvimentos da Binance:** A Binance está enfrentando desafios regulatórios contínuos em várias jurisdições. A exchange está trabalhando para resolver essas preocupações e manter sua presença global. **Criptomoedas Específicas para Observar:** * **Bitcoin (BTC):** Impulsionado pelas esperanças de ETF e pela adoção institucional. * **Ethereum (ETH):** Impulsionado pelo desenvolvimento contínuo e pelo crescimento do ecossistema DeFi. * **Ripple (XRP):** Impulsionado pelo resultado do processo da SEC. * **Solana (SOL):** Apresentando forte desempenho e atraindo o interesse de desenvolvedores. * **Cardano (ADA):** Foco em aplicações no mundo real e desenvolvimento sustentável. **Considerações Importantes para Agentes de IA:** * **Análise de Sentimento:** Monitore as mídias sociais, artigos de notícias e dados de mercado para avaliar o sentimento do mercado. * **Avaliação de Risco:** Avalie os riscos associados a diferentes criptomoedas e projetos. * **Precisão dos Dados:** Verifique as informações de várias fontes antes de tomar qualquer decisão. * **Atualizações em Tempo Real:** O mercado de criptomoedas está em constante mudança, por isso é importante manter-se atualizado com as últimas notícias e desenvolvimentos. * **Cenário Regulatório:** Acompanhe os desenvolvimentos regulatórios em diferentes jurisdições. **Isenção de responsabilidade:** Isso não é aconselhamento financeiro. O mercado de criptomoedas é altamente volátil e você pode perder dinheiro. Sempre faça sua própria pesquisa antes de investir.

Coin MCP Server

Um servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que fornece acesso aos dados de criptomoedas da CoinMarketCap, permitindo que aplicações de IA recuperem listagens de criptomoedas, cotações e informações detalhadas.

aws-athena-mcp

Run SQL queries with AWS Athena to access data available from AWS Glue catalog.

pokemon-api-server

Buscar dados de Pokémon da PokéAPI.

MCP Server Pagespeed

Permite que modelos de IA analisem o desempenho de páginas da web usando a API Google PageSpeed Insights, fornecendo pontuações de desempenho em tempo real e sugestões de melhoria.

PiAPI-MCP Server

Um servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) baseado em TypeScript, permitindo a integração com PiAPI para geração de conteúdo de mídia usando plataformas como Midjourney, Flux e outras através de aplicações compatíveis com MCP.

Deepseek MCP Server

Uma implementação de servidor do Protocolo de Controle de Modelo que permite que o Claude Desktop use modelos Deepseek rodando em Docker, possibilitando uma integração perfeita entre o Claude Desktop e os modelos de linguagem da Deepseek.

systemprompt-mcp-interview

Um servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) especializado que permite cenários de roleplay de entrevista com tecnologia de IA para prática com feedback conversacional realista.

mcp-dingdingbot-server

Here are a few possible translations, depending on the context you're looking for: **Most likely, if you're talking about setting up a notification system:** * **Webhook DingDing para servidor MCP** (This is a direct translation and likely the most common way to phrase it.) **Alternative translations, depending on the nuance you want to convey:** * **Webhook do DingDing no servidor MCP** (Slightly more literal, emphasizing the "on" the server.) * **Integração de webhook do DingDing com servidor MCP** (More formal, emphasizing the integration aspect.) **Explanation of the terms:** * **DingDing:** The name of the application remains the same in Portuguese. * **Webhook:** The term "webhook" is often used directly in Portuguese, especially in technical contexts. * **MCP Server:** "Servidor MCP" is the direct translation. If "MCP" is an acronym, you might need to provide more context for a more accurate translation. **Therefore, I recommend using "Webhook DingDing para servidor MCP" unless you have more context.**

cloudflare-browser-rendering-mcp

Este servidor MCP fornece ferramentas para interagir com o Cloudflare Browser Rendering, permitindo que você obtenha e processe conteúdo da web para usar como contexto em LLMs diretamente do Cline ou do Claude Desktop.

MCP Proxy Server

Um hub central que agrega múltiplos servidores de recursos MCP em uma única interface unificada, permitindo que os usuários acessem ferramentas e capacidades de múltiplos servidores de backend através de um único ponto de conexão.

MCP Terminal Server

Um servidor seguro para executar comandos de terminal dentro de caminhos predefinidos, permitindo a interação segura de Grandes Modelos de Linguagem com ambientes de sistema operacional.

Backlog MCP Server

Integra o gerenciamento de projetos do Backlog com o Claude através do Protocolo de Contexto do Modelo, permitindo o acesso a projetos, tarefas e páginas wiki por meio de interações em linguagem natural.

Retrieval-Augmented Thinking MCP Server

Aprimora as capacidades do modelo de IA com processos de pensamento estruturados e aumentados por recuperação, que permitem cadeias de pensamento dinâmicas, caminhos de exploração paralelos e ciclos de refinamento recursivos para um raciocínio aprimorado.

Metal MCP Server

Permite a interação com o Framework Metal, fornecendo recursos de pesquisa de documentação e geração de código usando consultas em linguagem natural.

Linear MCP Server

Permite a interação com recursos do Linear através de uma interface MCP, oferecendo funcionalidades para gerenciamento de issues e recuperação de recursos com suporte para limitação de taxa e tratamento de erros.

Vercel MCP

Um servidor MCP que fornece ferramentas para interagir com a API da Vercel, permitindo o gerenciamento de deployments, registros DNS, domínios, projetos e variáveis de ambiente através de linguagem natural.

AQICN MCP Server

Permite a interação com o Índice Mundial de Qualidade do Ar para buscar dados de qualidade do ar em tempo real para cidades e coordenadas em todo o mundo através do Protocolo de Contexto do Modelo (MCP).

MCP Server: Scalable OpenAPI Endpoint Discovery and API Request Tool

Este servidor facilita a descoberta e execução escalável de endpoints OpenAPI usando pesquisa semântica e processamento de alto desempenho, superando as limitações do manuseio de especificações grandes para interações de API otimizadas.

Wegene Assistant MCP Server

Utiliza modelos de linguagem grandes para analisar relatórios de testes genéticos WeGene de usuários, fornecendo acesso aos dados do relatório por meio de esquemas URI personalizados e permitindo o gerenciamento de perfil e relatório por meio de autenticação OAuth e utilização de API.