Discover Awesome MCP Servers

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Pilldoc User MCP

Provides access to pharmaceutical management system APIs including user authentication, pharmacy account management, and advertising campaign controls. Enables querying pharmacy information, updating account details, and managing ad blocking through natural language interactions.

HubAPI Auth MCP Server

An MCP server for interacting with HubSpot's authentication API, enabling secure authentication and authorization operations through natural language.

Next.js Docs MCP

Provides AI agents with access to a comprehensive database of 200+ Next.js documentation URLs for intelligent document selection and retrieval. Enables Claude and other AI assistants to analyze user queries and recommend the most relevant Next.js documentation pages.

YouTube Search MCP Server

Enables AI assistants to search YouTube videos with rich metadata including titles, channels, view counts, and duration. Supports multi-language search and is designed for remote deployment on the Dedalus platform.

MCP GitHub Reader

Trazer repositórios do GitHub para o contexto usando este servidor MCP.

Google Calendar MCP Server

Provides AI assistants with intelligent access to Google Calendar data, enabling natural language queries about availability, upcoming events, schedule conflicts, and meeting summaries through context-aware calendar integration.

Jokes MCP Server

An MCP server that enables Microsoft Copilot Studio to fetch and deliver various types of jokes (Chuck Norris, Dad jokes, and Yo Mama jokes) from multiple online joke APIs.

MCP iCal Server

Agent-powered calendar management for macOS that transforms natural language into calendar operations through a single MCP tool interface.

Rootly MCP Server for Cloudflare Workers

A remote MCP server that provides AI agents access to the Rootly API for incident management, allowing users to query and manage incidents, alerts, teams, services, and other incident management resources through natural language.

MCP DeepSeek 演示项目

Com certeza! Aqui está um exemplo mínimo de uso do DeepSeek combinado com o MCP (Message Passing Communication) em um cenário cliente-servidor, traduzido para português: **Cenário:** Imagine um cenário simples onde um cliente envia uma mensagem de texto para um servidor. O servidor recebe a mensagem, a converte para letras maiúsculas e a envia de volta para o cliente. **Código (Python):** **Servidor (server.py):** ```python import socket import threading HOST = '127.0.0.1' # Endereço IP do servidor (localhost) PORT = 12345 # Porta para comunicação def handle_client(conn, addr): print(f"Conectado por {addr}") try: while True: data = conn.recv(1024) # Recebe dados do cliente (máximo 1024 bytes) if not data: break # Cliente desconectou message = data.decode('utf-8') # Decodifica os bytes para string print(f"Recebido: {message}") uppercase_message = message.upper() # Converte para maiúsculas conn.sendall(uppercase_message.encode('utf-8')) # Envia de volta para o cliente except Exception as e: print(f"Erro na conexão: {e}") finally: conn.close() print(f"Conexão com {addr} fechada.") def start_server(): server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) server_socket.bind((HOST, PORT)) server_socket.listen() print(f"Servidor ouvindo em {HOST}:{PORT}") while True: conn, addr = server_socket.accept() # Aceita novas conexões thread = threading.Thread(target=handle_client, args=(conn, addr)) thread.start() if __name__ == "__main__": start_server() ``` **Cliente (client.py):** ```python import socket HOST = '127.0.0.1' # Endereço IP do servidor (localhost) PORT = 12345 # Porta para comunicação def main(): client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) try: client_socket.connect((HOST, PORT)) print(f"Conectado ao servidor em {HOST}:{PORT}") message = input("Digite uma mensagem: ") client_socket.sendall(message.encode('utf-8')) # Envia a mensagem para o servidor data = client_socket.recv(1024) # Recebe a resposta do servidor uppercase_message = data.decode('utf-8') print(f"Resposta do servidor: {uppercase_message}") except Exception as e: print(f"Erro: {e}") finally: client_socket.close() if __name__ == "__main__": main() ``` **Explicação:** * **Servidor (server.py):** * Cria um socket do servidor e o vincula a um endereço IP e porta. * Fica ouvindo por conexões de clientes. * Quando um cliente se conecta, cria uma nova thread para lidar com a conexão. * Na thread, recebe dados do cliente, converte a mensagem para maiúsculas e envia de volta. * Lida com erros e fecha a conexão quando o cliente se desconecta. * **Cliente (client.py):** * Cria um socket do cliente. * Conecta-se ao servidor. * Pede ao usuário para digitar uma mensagem. * Envia a mensagem para o servidor. * Recebe a resposta do servidor (a mensagem em maiúsculas). * Imprime a resposta. * Fecha a conexão. **Como executar:** 1. Salve os arquivos como `server.py` e `client.py`. 2. Abra dois terminais. 3. No primeiro terminal, execute o servidor: `python server.py` 4. No segundo terminal, execute o cliente: `python client.py` 5. No terminal do cliente, digite uma mensagem e pressione Enter. 6. Você verá a resposta do servidor (a mensagem em maiúsculas) no terminal do cliente. O terminal do servidor mostrará a mensagem recebida e a conexão. **Pontos importantes:** * **MCP (Message Passing Communication):** Neste exemplo, o MCP é implementado usando sockets. Os sockets permitem que o cliente e o servidor troquem mensagens (dados) entre si. * **Threads:** O servidor usa threads para lidar com múltiplas conexões de clientes simultaneamente. Cada thread lida com um cliente individual. * **Codificação/Decodificação:** As mensagens são codificadas em UTF-8 antes de serem enviadas e decodificadas ao serem recebidas. Isso garante que os caracteres sejam transmitidos corretamente. * **Tratamento de Erros:** O código inclui tratamento de erros básico para lidar com problemas de conexão. **DeepSeek:** Embora este exemplo não utilize diretamente o DeepSeek para inferência ou geração, ele fornece a base para integrar o DeepSeek. Você poderia, por exemplo: 1. **No servidor:** Usar o DeepSeek para analisar a mensagem recebida do cliente (por exemplo, para análise de sentimentos, tradução, etc.). 2. **No cliente:** Usar o DeepSeek para gerar a mensagem a ser enviada ao servidor. Para integrar o DeepSeek, você precisaria: * Instalar a biblioteca DeepSeek apropriada (se houver uma biblioteca Python disponível). * Carregar um modelo DeepSeek pré-treinado. * Usar o modelo para processar a mensagem. **Exemplo de integração (conceitual) no servidor:** ```python # ... (código do servidor) ... # Supondo que você tenha uma biblioteca DeepSeek e um modelo carregado # import deepseek # model = deepseek.load_model("caminho/para/o/modelo") def handle_client(conn, addr): # ... message = data.decode('utf-8') print(f"Recebido: {message}") # Análise de sentimentos com DeepSeek (exemplo) # sentiment = model.analyze_sentiment(message) # print(f"Sentimento: {sentiment}") uppercase_message = message.upper() conn.sendall(uppercase_message.encode('utf-8')) # ... ``` Lembre-se de que este é um exemplo mínimo. Em um cenário real, você precisaria lidar com mais complexidades, como: * Protocolos de comunicação mais robustos. * Segurança. * Escalabilidade. * Gerenciamento de erros mais abrangente. Espero que isso ajude! Se você tiver alguma dúvida, me diga.

A2AMCP

A Redis-backed MCP server that enables multiple AI agents to communicate, coordinate, and collaborate while working on parallel development tasks, preventing conflicts in shared codebases.

Anki MCP Server

Enables interaction with the Anki desktop app for spaced repetition learning. Supports reviewing due cards, creating new flashcards, and managing study sessions through natural language commands.

LPDP MCP Server

Enables users to query information about LPDP scholarship financial disbursement using RAG with Pinecone vector search and Gemini 2.0 Flash, answering questions about funding components, deadlines, living allowances, and required documents.

grasp

Self-hosted Browser Using Agent with built-in MCP, A2A support.

Codebase MCP Server

Enables AI assistants to semantically search and understand code repositories using PostgreSQL with pgvector embeddings. Provides repository indexing, natural language code search, and development task management with git integration.

Knowledge Tools Mcp

Um servidor MCP para interagir com vários aplicativos de pesquisa e anotações.

Discorevy local MCP Servers. Specification.

Especificação de descoberta de servidores MCP

GPT MCP Server

Enables ChatGPT Desktop to securely access and search local filesystem files through ngrok tunneling with whitelist-based directory protection and read-only operations.

Cross-System Agent Communication MCP Server

Espelho de

ThinkDrop Vision Service

Provides screen capture, OCR text extraction, and visual language model scene understanding capabilities with continuous monitoring and automatic memory storage integration.

Agent Identity Protocol (AIP)

Provides cryptographic identity and signing capabilities for AI agents, enabling them to create persistent identities, sign actions with private keys, and allow external systems to verify the authenticity and provenance of agent-initiated operations.

Local MCP-Server-with-HTTPS-and-GitHub-OAuth

Este projeto é um servidor MCP seguro construído com Node.js e Express. Ele apresenta criptografia HTTPS usando certificados autoassinados, autenticação GitHub OAuth e medidas de segurança adicionais, como limitação de taxa e proteção de cabeçalhos HTTP.

mcp0

Configurador/inspetor seguro de servidores MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) que expõe contextos configurados como servidores MCP. Configure uma vez, reutilize com qualquer cliente MCP.

MCP Test Scratch Server

A Flask-based MCP server designed for testing deployment on Google App Engine. Provides a deeplink checking endpoint that accepts flattened JSON parameters and forwards them as nested objects to external APIs.

Cloud Run MCP Server

A secure MCP server example that demonstrates how to deploy to Google Cloud Run with authentication and identity token protection. Serves as a tutorial template for building production-ready MCP servers in the cloud.

Authless Remote MCP Server

A tool for deploying a remote Model Context Protocol server on Cloudflare Workers without authentication requirements, allowing users to create custom AI tools accessible from Claude Desktop or Cloudflare AI Playground.

Remote MCP Server Authless

A serverless solution for deploying a Model Context Protocol server on Cloudflare Workers without authentication requirements, allowing tools to be used with Claude Desktop and Cloudflare AI Playground.

Cursor n8n Builder

Enables AI assistants in Cursor IDE to manage n8n workflows through the n8n REST API, including creating, updating, activating workflows, viewing execution history, and triggering webhooks.