Discover Awesome MCP Servers

Google Tasks MCP Server

Tích hợp với Google Tasks để cho phép liệt kê, đọc, tìm kiếm, tạo, cập nhật và xóa các tác vụ.

MCP Terminal Server

Một máy chủ thực thi terminal an toàn, cho phép thực thi lệnh được kiểm soát với các tính năng bảo mật và giới hạn tài nguyên thông qua Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP).

Mathematica Documentation MCP server

Một máy chủ cung cấp quyền truy cập vào tài liệu Mathematica thông qua FastMCP, cho phép người dùng truy xuất tài liệu hàm và liệt kê các ký hiệu gói từ Wolfram Mathematica.

Anki MCP Server

Một máy chủ Giao thức Bối cảnh Mô hình (Model Context Protocol) cho phép các LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn) tương tác với phần mềm thẻ ghi nhớ Anki thông qua AnkiConnect, cho phép tạo và quản lý thẻ ghi nhớ, bộ bài và loại ghi chú.

Zonos TTS MCP Server

Facilitates direct speech generation using Claude for multiple languages and emotions, integrating with a Zonos TTS setup via the Model Context Protocol.

Canvas MCP Server

Một máy chủ cục bộ cho phép tương tác với API của Hệ thống Quản lý Học tập Canvas thông qua Claude Desktop, cho phép người dùng quản lý khóa học, truy cập bài tập, xem thông báo và truy xuất tài liệu khóa học.

ClickUp Operator

Model Context Protocol (MCP) server implementation for ClickUp integration

LanceDB MCP Server

Cho phép các thao tác cơ sở dữ liệu vector hiệu quả để lưu trữ embedding và tìm kiếm tương đồng thông qua giao diện Giao thức Ngữ cảnh Mô hình.

MCP Notes Server

Một máy chủ MCP để quản lý và lưu trữ lâu dài các ghi chú, cung cấp các thao tác CRUD, tóm tắt ghi chú và truy cập dựa trên tài nguyên thông qua lược đồ URI note://.

MCP 3D Printer Server

Cho phép tương tác với các hệ thống quản lý máy in 3D thông qua máy chủ MCP, hỗ trợ thao tác với tệp STL, cắt lớp và điều khiển các máy in như OctoPrint, Klipper, Duet, v.v.

MCP MySQL Server

Tạo điều kiện tương tác với cơ sở dữ liệu MySQL cục bộ thông qua API RESTful, hỗ trợ truy vấn cơ sở dữ liệu và cập nhật theo thời gian thực với tích hợp cho các dịch vụ Cursor MCP.

Google Drive MCP Server

Enables integration with Google Drive for listing, reading, and searching over files, supporting various file types with automatic export for Google Workspace files.

MCP Server Template

Dưới đây là một bản mẫu (template) để tạo máy chủ Model Context Protocol (MCP) bằng TypeScript, cung cấp các tính năng như dependency injection dựa trên container, kiến trúc dựa trên dịch vụ và tích hợp với LLM CLI để nhận phản hồi về thiết kế kiến trúc thông qua ngôn ngữ tự nhiên: ```typescript // src/index.ts import 'reflect-metadata'; // Cần thiết cho reflect-metadata import { Container } from 'inversify'; import { InversifyExpressServer } from 'inversify-express-utils'; import { LLMCLIIntegration } from './utils/llm-cli-integration'; // Giả sử bạn có một module cho việc này import { TYPES } from './types'; import { ExampleController } from './controllers/example.controller'; // Ví dụ về controller import { ExampleService } from './services/example.service'; // Ví dụ về service import express, { Application } from 'express'; import bodyParser from 'body-parser'; // 1. Tạo Container Inversify const container = new Container(); // 2. Bind các dependencies container.bind<ExampleService>(TYPES.ExampleService).to(ExampleService); // Bind các dependencies khác ở đây... // 3. Tạo Inversify Express Server const server = new InversifyExpressServer(container); server.setConfig((app: Application) => { // Thêm middleware app.use(bodyParser.urlencoded({ extended: true })); app.use(bodyParser.json()); // Thêm các middleware khác ở đây... }); server.build().then(app => { // 4. Lấy ứng dụng Express đã được cấu hình const expressApp = app; // 5. Tích hợp với LLM CLI (tùy chọn) const llmCli = new LLMCLIIntegration(); llmCli.analyzeArchitecture(expressApp) .then(feedback => { console.log("LLM CLI Feedback:", feedback); }) .catch(error => { console.error("Error from LLM CLI:", error); }); // 6. Khởi động server const port = process.env.PORT || 3000; expressApp.listen(port, () => { console.log(`Server is running on port ${port}`); }); }); // src/types.ts export const TYPES = { ExampleService: Symbol.for("ExampleService"), // Định nghĩa các types khác ở đây... }; // src/controllers/example.controller.ts import { controller, httpGet, request, response } from 'inversify-express-utils'; import { inject } from 'inversify'; import { Request, Response } from 'express'; import { TYPES } from '../types'; import { ExampleService } from '../services/example.service'; @controller('/example') export class ExampleController { constructor(@inject(TYPES.ExampleService) private exampleService: ExampleService) {} @httpGet('/') public getExample(@request() req: Request, @response() res: Response): void { const data = this.exampleService.getData(); res.json({ message: 'Example endpoint', data: data }); } } // src/services/example.service.ts import { injectable } from 'inversify'; @injectable() export class ExampleService { public getData(): string { return "Data from Example Service"; } } // src/utils/llm-cli-integration.ts (Ví dụ) export class LLMCLIIntegration { async analyzeArchitecture(app: any): Promise<string> { // Logic để tương tác với LLM CLI // Ví dụ: // 1. Serialize cấu hình ứng dụng (routes, middleware) // 2. Gọi LLM CLI với cấu hình này // 3. Phân tích kết quả trả về từ LLM CLI // 4. Trả về phản hồi (feedback) // Placeholder - Cần triển khai logic thực tế return Promise.resolve("LLM CLI analysis is not yet implemented."); } } // package.json { "name": "mcp-server-template", "version": "1.0.0", "description": "Template for creating Model Context Protocol (MCP) servers in TypeScript", "main": "dist/index.js", "scripts": { "build": "tsc", "start": "node dist/index.js", "dev": "nodemon src/index.ts", "lint": "eslint . --ext .ts", "format": "prettier --write ." }, "dependencies": { "body-parser": "^1.20.2", "express": "^4.18.2", "inversify": "^6.0.1", "inversify-express-utils": "^6.4.3", "reflect-metadata": "^0.1.13" }, "devDependencies": { "@types/body-parser": "^1.19.5", "@types/express": "^4.17.21", "@types/node": "^20.11.19", "@typescript-eslint/eslint-plugin": "^7.0.1", "@typescript-eslint/parser": "^7.0.1", "eslint": "^8.56.0", "eslint-config-prettier": "^9.1.0", "eslint-plugin-prettier": "^5.1.3", "nodemon": "^3.0.3", "prettier": "^3.2.5", "ts-node": "^10.9.2", "typescript": "^5.3.3" }, "keywords": [ "MCP", "Model Context Protocol", "TypeScript", "Inversify", "Dependency Injection", "LLM CLI" ], "author": "Your Name", "license": "MIT" } ``` **Giải thích:** * **`src/index.ts`:** Điểm vào chính của ứng dụng. * Khởi tạo container Inversify để quản lý dependencies. * Bind các services vào container. * Tạo Inversify Express Server để tích hợp Inversify với Express. * Cấu hình middleware cho Express (ví dụ: `body-parser`). * Tích hợp với LLM CLI (phần này cần được triển khai cụ thể dựa trên LLM CLI bạn sử dụng). * Khởi động server. * **`src/types.ts`:** Định nghĩa các `Symbol` để sử dụng làm keys khi bind các dependencies trong Inversify. Điều này giúp tránh xung đột tên. * **`src/controllers/example.controller.ts`:** Ví dụ về một controller sử dụng Inversify để inject `ExampleService`. * **`src/services/example.service.ts`:** Ví dụ về một service. * **`src/utils/llm-cli-integration.ts`:** **Quan trọng:** Đây là nơi bạn cần triển khai logic để tương tác với LLM CLI. Điều này có thể bao gồm: * Serialize cấu hình ứng dụng (ví dụ: danh sách các routes, middleware, các dependencies). * Gọi LLM CLI với cấu hình đã serialize. Điều này có thể thông qua một process con, một HTTP request, hoặc một thư viện client của LLM CLI. * Phân tích kết quả trả về từ LLM CLI. * Trả về phản hồi (feedback) từ LLM CLI. * **`package.json`:** Chứa các dependencies cần thiết và các scripts để build, chạy và lint code. **Cách sử dụng:** 1. **Cài đặt dependencies:** `npm install` 2. **Build code:** `npm run build` 3. **Chạy server:** `npm run start` (hoặc `npm run dev` để chạy với nodemon) **Lưu ý quan trọng:** * **LLM CLI Integration:** Phần `LLMCLIIntegration` là phần quan trọng nhất và cần được triển khai cụ thể dựa trên LLM CLI bạn muốn sử dụng. Bạn cần tìm hiểu cách LLM CLI hoạt động, cách nó nhận cấu hình ứng dụng và cách nó trả về phản hồi. * **Inversify:** Tìm hiểu kỹ về Inversify để hiểu cách dependency injection hoạt động. * **Error Handling:** Thêm error handling vào các promise và async/await functions. * **Configuration:** Sử dụng một thư viện cấu hình (ví dụ: `dotenv`) để quản lý các biến môi trường. * **Testing:** Viết unit tests và integration tests để đảm bảo code hoạt động chính xác. * **Security:** Xem xét các vấn đề bảo mật khi xây dựng ứng dụng web. **Ví dụ về cách triển khai `LLMCLIIntegration` (giả định LLM CLI nhận cấu hình qua JSON và trả về phản hồi qua JSON):** ```typescript // src/utils/llm-cli-integration.ts import { exec } from 'child_process'; import * as fs from 'fs'; import * as path from 'path'; export class LLMCLIIntegration { private llmCliPath: string = '/path/to/your/llm-cli'; // Thay đổi đường dẫn này async analyzeArchitecture(app: any): Promise<string> { try { // 1. Serialize cấu hình ứng dụng (ví dụ: routes) const appConfig = this.serializeAppConfig(app); // 2. Tạo một file JSON tạm thời để chứa cấu hình const tempConfigFile = path.join(__dirname, 'temp_config.json'); fs.writeFileSync(tempConfigFile, JSON.stringify(appConfig, null, 2)); // 3. Gọi LLM CLI const command = `${this.llmCliPath} --config ${tempConfigFile}`; const { stdout, stderr } = await this.executeCommand(command); // 4. Xóa file cấu hình tạm thời fs.unlinkSync(tempConfigFile); // 5. Phân tích kết quả trả về từ LLM CLI (giả sử là JSON) const feedback = JSON.parse(stdout); // 6. Trả về phản hồi return JSON.stringify(feedback, null, 2); } catch (error: any) { console.error("Error in LLM CLI integration:", error); return `Error analyzing architecture: ${error.message}`; } } private serializeAppConfig(app: any): any { // Logic để serialize cấu hình ứng dụng // Ví dụ: lấy danh sách các routes từ app._router.stack // và tạo một object JSON mô tả kiến trúc ứng dụng. // Cần điều chỉnh logic này dựa trên cấu trúc của ứng dụng Express của bạn. const routes = app._router.stack .filter((layer: any) => layer.route) .map((layer: any) => ({ path: layer.route.path, methods: Object.keys(layer.route.methods), })); return { routes: routes, // Thêm các thông tin khác về kiến trúc ứng dụng ở đây... }; } private executeCommand(command: string): Promise<{ stdout: string; stderr: string }> { return new Promise((resolve, reject) => { exec(command, (error, stdout, stderr) => { if (error) { reject(error); } resolve({ stdout, stderr }); }); }); } } ``` **Lưu ý:** * Thay đổi `/path/to/your/llm-cli` thành đường dẫn thực tế đến LLM CLI của bạn. * Hàm `serializeAppConfig` cần được điều chỉnh để phù hợp với cấu trúc ứng dụng Express của bạn. * Xử lý lỗi và logging cần được cải thiện. Bản mẫu này cung cấp một điểm khởi đầu tốt để xây dựng máy chủ MCP bằng TypeScript. Hãy nhớ điều chỉnh nó để phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn. Chúc bạn thành công!

MCP File Server

Cho phép các mô hình AI thực hiện các thao tác trên hệ thống tệp (đọc, tạo và liệt kê tệp) trên một hệ thống tệp cục bộ thông qua giao diện Giao thức Ngữ cảnh Mô hình được tiêu chuẩn hóa.

Code Sandbox MCP

Một máy chủ MCP để tạo môi trường sandbox mã an toàn để thực thi mã trong các container Docker.

Anki MCP Server

Một máy chủ dựa trên TypeScript, tích hợp với Anki thông qua plugin AnkiConnect, cho phép bạn quản lý các bộ bài flashcard, mô hình ghi chú và tạo ghi chú Anki bằng ngôn ngữ tự nhiên.

MCP Notmuch Sendmail

Một máy chủ hỗ trợ email kết nối Claude Desktop với cơ sở dữ liệu email notmuch, cho phép người dùng tìm kiếm email, xem các chuỗi, soạn tin nhắn mới và trả lời các cuộc hội thoại với định dạng markdown.

Github-Oauth MCP Server

Tạo điều kiện xác thực với GitHub bằng giao thức OAuth, cho phép truy cập và tương tác an toàn với các kho lưu trữ và dịch vụ của GitHub.

claude-code-mcp

Dự án này nhằm mục đích xây dựng một máy chủ Claude Code MCP và triển khai các công cụ liên quan của nó (explain\_code, review\_code, fix\_code, edit\_code, test\_code, simulate\_command, your\_own\_query). Máy chủ được triển khai bằng Node.js và MCP SDK. Nó nhận các yêu cầu công cụ từ máy khách thông qua Stdio, một cách động.

Super Windows CLI MCP Server

Một máy chủ MCP CLI Windows nâng cao, cung cấp khả năng truy cập hệ thống không giới hạn, được thiết kế cho các môi trường tin cậy với các yêu cầu truy cập hệ thống đầy đủ.

Notion MCP Server

Một máy chủ Giao thức Bối cảnh Mô hình (Model Context Protocol) cho phép Claude và các LLM khác tương tác với không gian làm việc Notion, cung cấp các khả năng như tìm kiếm, truy xuất, tạo và cập nhật trang, cũng như quản lý cơ sở dữ liệu.

Azure OpenAI

Dưới đây là bản dịch của câu trên sang tiếng Việt: **Một triển khai ứng dụng máy chủ/máy khách tối giản sử dụng Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) và Azure OpenAI.** Hoặc, một cách diễn đạt khác, nhấn mạnh hơn vào tính chất "thực hiện": **Một cách thực hiện tối thiểu ứng dụng máy chủ/máy khách, tận dụng Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) và Azure OpenAI.**

MCP-LOGO-GEN

Máy chủ công cụ MCP để tạo logo. Máy chủ này cung cấp khả năng tạo logo bằng FAL AI, với các công cụ để tạo ảnh, xóa nền và điều chỉnh kích thước ảnh.

mcp-local-dev

Tạo môi trường phát triển cục bộ được cách ly (sandboxed) trực tiếp từ Github và thực thi các bài kiểm tra, xem mức độ bao phủ (coverage) và hơn thế nữa! Hỗ trợ Python, Node, Bun và nhiều trình chạy kiểm tra (test runner).

Cline Personas MCP Server

Một máy chủ MCP để quản lý và kích hoạt các mẫu và thành phần persona bằng cách ghi vào các tệp .clinerules, hỗ trợ theo dõi phiên bản và lưu trữ dựa trên tệp.

Face Generator MCP Server

Tạo ra hình ảnh khuôn mặt người chân thực mà không đại diện cho người thật, cung cấp nhiều hình dạng đầu ra khác nhau, kích thước có thể tùy chỉnh và khả năng tạo hàng loạt.

Cursor A11y MCP

Cung cấp khả năng kiểm thử khả năng truy cập thông qua CLI, giúp xác định các vấn đề về khả năng truy cập trong các ứng dụng web bằng cách sử dụng axe-core và Puppeteer.

mcp-maigret

Máy chủ MCP cho Maigret, một công cụ OSINT mạnh mẽ thu thập thông tin tài khoản người dùng từ nhiều nguồn công khai khác nhau. Máy chủ này cung cấp các công cụ để tìm kiếm tên người dùng trên các mạng xã hội và phân tích URL.

MCP Server Make

Một máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol) cho phép các LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn) thực thi an toàn các mục tiêu "make" từ một Makefile, cho phép các trợ lý AI chạy thử nghiệm, định dạng mã và tự động hóa các tác vụ phát triển khác nhau thông qua tương tác ngôn ngữ tự nhiên.