Discover Awesome MCP Servers

M365 Agent MCP

Remote MCP server for ChatGPT workspace agents to access Microsoft 365 mailboxes, enabling listing, searching, reading, and sending emails with per-agent mailbox isolation.

remember-mcp

Multi-tenant memory system MCP server with vector search, relationships, and trust-based access control for AI assistants.

MCP Chat

A command-line interface application that enables interaction with LLMs through document retrieval, command-based prompts, and extensible tool integrations using the Model Control Protocol architecture.

DevContext

Workspace-aware MCP server that provides AI clients with structural code understanding via AST parsing, hybrid retrieval, and git history, enabling accurate code search, definition lookup, and blame analysis.

minimax-coding-plan-mcp

Node.js MCP server for MiniMax's Token Plan, providing image understanding and web search capabilities.

buffer-mcp

MCP server for Buffer social media scheduling via the GraphQL API, enabling post creation, queue management, engagement metrics, and media uploads.

Azure AI Foundry MCP Server

Enables interaction with Azure AI Foundry services through a unified interface for model exploration and deployment, knowledge indexing and search, AI evaluation, and fine-tuning operations. Supports both GitHub token-based model testing and full Azure deployment workflows.

agent-fact-system

Local-first knowledge system for reasoning agents, exposing facts, evidence, documents, retrieval, and audit history through a thin stdio MCP server.

Postgres MCP Pro

An open-source MCP server that provides AI agents with advanced PostgreSQL capabilities including index tuning, query plan optimization, and comprehensive database health analysis. It supports safe SQL execution through configurable access modes and offers both stdio and SSE transport options for various development environments.

Imagine if you could turn an LLM into a simulator

AgentTorch MCP Server - Hãy tưởng tượng nếu các mô hình của bạn có thể mô phỏng.

opencode-vision-mcp

MCP server for image recognition via OpenRouter AI. It sends an image to a primary model (fast) and falls back to a secondary model if needed, returning a textual description.

agent-guard-mcp

agent-guard-mcp

Lab Registry Server

Enables MCP clients to discover and fetch skills, agents, commands, and hooks from the Gen-e2 Lab Registry, and check local inventory compliance against the registry.

linux-mcp-server

Hỗ trợ thực thi shell trên Linux.

litellm-mcp

MCP server that provides tools to interact with the LiteLLM proxy API, enabling LLM completions, embeddings, image generation, and admin operations.

Monad NFT Launch Tool

An MCP server that helps users create NFT collections, deploy smart contracts to the Monad blockchain, and generate mint websites with Claude AI integration.

gleif-mcp-server

A Model Context Protocol server that provides access to the GLEIF REST API for querying legal entity information, LEI records, issuer details, and organizational relationships.

Weather MCP Server

Provides current weather data and city comparisons for any location with support for metric/imperial units and optional forecasts.

hass-mcp-server

MCP server for full Home Assistant control, enabling AI agents to manage dashboards, automations, files, apps, entities, and more via REST API, WebSocket, and SSH.

mcp-arcgis-chestercounty

Enables querying Chester County, PA open geospatial data via ArcGIS, including search, layer query, and schema retrieval.

PPT Master Deck MCP

Paid remote MCP for generating, revising, rendering, and exporting PowerPoint decks with structured receipts and audit logs.

Synlake MCP Server

Enables AI agents to discover, evaluate, and provision cloud infrastructure across AWS, GCP, and Azure with cross-cloud normalization, cost comparisons, and deployable execution kits.

Chromadb Fastapi Mcp

chromadb を fastapi 化し fastapi-mcp で mcp server として利用

EGH Research MCP Server

Provides offline research and advanced search capabilities for Ellen Gould Harmon's writings via MCP and HTTP APIs, including PDF generation and Docker deployment.

Directory Explorer MCP Server

A Model Context Protocol server that provides token-aware directory exploration and file analysis for Large Language Models, enabling intelligent codebase navigation with features like directory scanning, file content extraction, and token usage statistics.

Image Generator

I can't directly generate and return an image using Together.ai within this text-based environment. I am a language model, not an image generation tool. However, I can provide you with the information you need to do it yourself. You would typically use the Together.ai API to generate images. Here's a general outline of how you would do that: 1. **Sign up for a Together.ai account:** You'll need an account and API key to access their services. 2. **Install the necessary libraries (if needed):** Depending on the programming language you're using (e.g., Python), you might need to install the Together.ai library. 3. **Write code to interact with the API:** This code will: * Authenticate with your API key. * Specify the image generation model you want to use (e.g., Stable Diffusion). * Provide a text prompt describing the image you want to generate. * Send the request to the Together.ai API. * Receive the generated image data. * Save the image to a file or display it. **Example (Conceptual Python Code - Requires the Together.ai library and API key):** ```python # This is a conceptual example. You'll need to adapt it to the Together.ai library. # Replace with your actual API key api_key = "YOUR_TOGETHERAI_API_KEY" # Replace with the desired model model_name = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0" prompt = "A majestic dragon flying over a snow-capped mountain, digital art" try: # Assuming a function to interact with the Together.ai API image_data = togetherai.generate_image(api_key, model_name, prompt) # Save the image to a file with open("dragon_image.png", "wb") as f: f.write(image_data) print("Image generated and saved as dragon_image.png") except Exception as e: print(f"Error generating image: {e}") ``` **Important Considerations:** * **API Documentation:** The most important thing is to consult the official Together.ai API documentation. It will provide the exact details on how to authenticate, specify models, format your requests, and handle the responses. Look for sections on image generation. * **Pricing:** Be aware of the pricing for image generation on Together.ai. You'll likely be charged based on the number of images generated or the computational resources used. * **Model Selection:** Together.ai likely offers different image generation models (e.g., different versions of Stable Diffusion, DALL-E, etc.). Choose the model that best suits your needs and budget. * **Error Handling:** Implement proper error handling in your code to catch any issues that might arise during the image generation process. **In summary, I can't directly generate the image for you. You need to use the Together.ai API with your own code, following their documentation.** **Translation to Vietnamese:** Tôi không thể trực tiếp tạo và trả về hình ảnh bằng Together.ai trong môi trường dựa trên văn bản này. Tôi là một mô hình ngôn ngữ, không phải là một công cụ tạo hình ảnh. Tuy nhiên, tôi có thể cung cấp cho bạn thông tin bạn cần để tự mình thực hiện. Bạn thường sẽ sử dụng API của Together.ai để tạo hình ảnh. Đây là một phác thảo chung về cách bạn sẽ làm điều đó: 1. **Đăng ký tài khoản Together.ai:** Bạn sẽ cần một tài khoản và khóa API để truy cập các dịch vụ của họ. 2. **Cài đặt các thư viện cần thiết (nếu cần):** Tùy thuộc vào ngôn ngữ lập trình bạn đang sử dụng (ví dụ: Python), bạn có thể cần cài đặt thư viện Together.ai. 3. **Viết mã để tương tác với API:** Mã này sẽ: * Xác thực bằng khóa API của bạn. * Chỉ định mô hình tạo hình ảnh bạn muốn sử dụng (ví dụ: Stable Diffusion). * Cung cấp một lời nhắc văn bản mô tả hình ảnh bạn muốn tạo. * Gửi yêu cầu đến API của Together.ai. * Nhận dữ liệu hình ảnh đã tạo. * Lưu hình ảnh vào một tệp hoặc hiển thị nó. **Ví dụ (Mã Python khái niệm - Yêu cầu thư viện Together.ai và khóa API):** ```python # Đây là một ví dụ khái niệm. Bạn sẽ cần điều chỉnh nó cho thư viện Together.ai. # Thay thế bằng khóa API thực tế của bạn api_key = "YOUR_TOGETHERAI_API_KEY" # Thay thế bằng mô hình mong muốn model_name = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0" prompt = "Một con rồng hùng vĩ bay trên một ngọn núi phủ đầy tuyết, nghệ thuật kỹ thuật số" try: # Giả sử một hàm để tương tác với API của Together.ai image_data = togetherai.generate_image(api_key, model_name, prompt) # Lưu hình ảnh vào một tệp with open("dragon_image.png", "wb") as f: f.write(image_data) print("Hình ảnh đã được tạo và lưu dưới dạng dragon_image.png") except Exception as e: print(f"Lỗi khi tạo hình ảnh: {e}") ``` **Những điều cần xem xét quan trọng:** * **Tài liệu API:** Điều quan trọng nhất là tham khảo tài liệu API chính thức của Together.ai. Nó sẽ cung cấp các chi tiết chính xác về cách xác thực, chỉ định mô hình, định dạng yêu cầu của bạn và xử lý các phản hồi. Tìm các phần về tạo hình ảnh. * **Giá cả:** Hãy nhận biết về giá cả cho việc tạo hình ảnh trên Together.ai. Bạn có thể bị tính phí dựa trên số lượng hình ảnh được tạo hoặc tài nguyên tính toán được sử dụng. * **Lựa chọn mô hình:** Together.ai có thể cung cấp các mô hình tạo hình ảnh khác nhau (ví dụ: các phiên bản khác nhau của Stable Diffusion, DALL-E, v.v.). Chọn mô hình phù hợp nhất với nhu cầu và ngân sách của bạn. * **Xử lý lỗi:** Triển khai xử lý lỗi thích hợp trong mã của bạn để nắm bắt bất kỳ vấn đề nào có thể phát sinh trong quá trình tạo hình ảnh. **Tóm lại, tôi không thể trực tiếp tạo hình ảnh cho bạn. Bạn cần sử dụng API của Together.ai với mã của riêng bạn, tuân theo tài liệu của họ.**

nova-act-mcp

Một máy chủ MCP cung cấp các công cụ để điều khiển trình duyệt web bằng Amazon Nova Act SDK. Cho phép quy trình tự động hóa trình duyệt nhiều bước thông qua các tác nhân MCP.

ServiceNow MCP Server

Enables Claude to interact with ServiceNow instances through comprehensive API integration. Supports incident management, service catalog operations, change requests, knowledge base management, user administration, and agile project management with multiple authentication methods.

Minimal Hevy MCP

Enables reading Hevy workout data and creating workout routines and logged workouts through Hevy's public API.