Discover Awesome MCP Servers

MCP Scholarly Server

Permite que os usuários pesquisem artigos acadêmicos em plataformas como o arXiv usando palavras-chave específicas, com planos de integrar mais bases de dados acadêmicas no futuro.

MCP Image Recognition Server

Oferece capacidades de reconhecimento de imagem usando as APIs Anthropic Claude Vision e OpenAI GPT-4 Vision, suportando múltiplos formatos de imagem e oferecendo extração de texto opcional via Tesseract OCR.

Notion Knowledge Base MCP Server

Um servidor MCP que se conecta à sua base de conhecimento Notion, permitindo que você consulte e recupere informações diretamente do VSCode usando a extensão Cline.

Redash MCP Server

Servidor de Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) que integra o Redash com assistentes de IA como o Claude, permitindo que eles consultem dados, gerenciem visualizações e interajam com painéis através da linguagem natural.

Ghost MCP Server

Integra-se com a API Ghost Admin para permitir o gerenciamento programático de recursos do Ghost CMS, incluindo posts, páginas, tags, autores, membros e uploads de imagens, proporcionando capacidades eficientes de gerenciamento de conteúdo.

MCP Reddit Server

Um servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite que assistentes de IA como o Claude naveguem e analisem o conteúdo do Reddit, incluindo pesquisar subreddits, recuperar detalhes de posts com comentários e visualizar posts populares.

OpenCTI MCP Server

Um servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que facilita a integração com o OpenCTI, permitindo que os usuários consultem e recuperem dados de inteligência sobre ameaças cibernéticas através de uma interface padronizada.

supabase-mcp

Um servidor MCP que fornece ferramentas para interagir com bancos de dados, armazenamento e funções de borda do Supabase.

MCP Google Workspace Server

Permite a interação com o Gmail e o Google Agenda usando o protocolo MCP, suportando múltiplas contas Google, gerenciamento de e-mail e operações de calendário através de linguagem natural.

FastMCP

FastMCP é um servidor MCP abrangente que permite a exposição segura e padronizada de dados e funcionalidades para aplicações LLM, oferecendo recursos, ferramentas e gerenciamento de prompts para interações LLM eficientes.

MCP Atlassian

Um servidor MCP que permite que agentes de IA interajam com produtos Atlassian (Confluence e Jira) para gerenciamento de conteúdo, rastreamento de problemas e gerenciamento de projetos por meio de uma interface padronizada.

Coinmarket

Integração da API CoinMarketCap para buscar listagens e cotações de criptomoedas.

protonmail-mcp

Este servidor MCP fornece funcionalidade de envio de e-mail usando o serviço SMTP da Protonmail. Ele permite que tanto o Claude Desktop quanto a extensão Cline VSCode enviem e-mails em seu nome usando suas credenciais da Protonmail.

Confluence Communication Server

Permite consultar e recuperar conteúdo do Confluence por meio de pesquisas CQL e busca de conteúdo de páginas, permitindo que Claude acesse informações armazenadas em espaços de trabalho do Confluence de forma integrada.

Gmail MCP Server

Oferece integração abrangente com o Gmail e capacidades de processamento de LLM (Large Language Model), permitindo que os usuários leiam, pesquisem, filtrem e-mails e manipulem anexos através do Protocolo de Contexto do Modelo.

Steel Puppeteer

Um servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite que LLMs automatizem navegadores da web usando Puppeteer, possibilitando navegação, capturas de tela, preenchimento de formulários e execução de JavaScript em um ambiente de navegador real.

Twitter MCP Server

Um servidor MCP que permite que Claude interaja com o Twitter, possibilitando a postagem de tweets e a busca por conteúdo no Twitter.

Crew AI MCP Server

Permite o gerenciamento de agentes e tarefas de IA usando o framework CrewAI, permitindo que os usuários criem e executem agentes e tarefas em um ambiente de fluxo de trabalho automatizado.

MCP Documentation Server

Um servidor de documentação inteligente que oferece melhoria de código assistida por IA e gerenciamento de documentação através da integração com o Claude Desktop.

Geoapify MCP Server

Converte endereços em coordenadas GPS e cria visualizações de mapas usando a API Geoapify, permitindo que os usuários do Claude gerem dados GeoJSON e imagens de mapas a partir de listas de locais.

Linear MCP Server

Um servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite que Claude interaja com a API da Linear para gerenciar equipes, problemas, projetos e ciclos.

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.

Microsoft SQL Server MCP Server (MSSQL)

Uma ponte fácil de usar que permite que assistentes de IA como Claude e Cursor IDE consultem e explorem diretamente bancos de dados Microsoft SQL Server. Não é necessária experiência em programação!

MCP Google Custom Search Server

Um servidor de Protocolo de Contexto de Modelo que permite que LLMs realizem pesquisas na web usando a API de Pesquisa Personalizada do Google através de uma interface padronizada.

olostep-mcp

Pesquisando no Google, sites individuais e extraindo o conteúdo deles. Rápido e econômico. ⚡️

omniparser-autogui-mcp

Operação automática da GUI na tela.

DICOM MCP Server

A connectivity testing server that enables DICOM network operations (like C-ECHO) through Claude's Model Context Protocol, with support for node configuration management.

Farcaster MCP Server

Fornece ferramentas para interagir com a rede Farcaster, permitindo que modelos de IA busquem casts, pesquisem canais e analisem conteúdo.