Discover Awesome MCP Servers

Dify Workflows MCP Server

Một triển khai TypeScript của giao thức Model Context Protocol (MCP) server, cho phép hiển thị các quy trình làm việc Dify như các công cụ để các hệ thống AI tương tác.

Coin MCP Server

Một máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol) cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu tiền điện tử của CoinMarketCap, cho phép các ứng dụng AI truy xuất danh sách tiền điện tử, báo giá và thông tin chi tiết.

aws-athena-mcp

Chắc chắn rồi, đây là cách chạy truy vấn SQL với AWS Athena để truy cập dữ liệu có sẵn từ danh mục AWS Glue: **1. Đảm bảo rằng bạn đã thiết lập AWS Glue Catalog:** * **Thu thập dữ liệu (Crawling):** Sử dụng AWS Glue Crawler để thu thập dữ liệu từ nguồn dữ liệu của bạn (ví dụ: S3 bucket) và tạo bảng trong Glue Data Catalog. Crawler sẽ suy luận lược đồ (schema) từ dữ liệu và lưu trữ nó trong catalog. * **Tạo bảng thủ công:** Bạn cũng có thể tạo bảng thủ công trong Glue Data Catalog nếu bạn đã biết lược đồ của dữ liệu. **2. Mở AWS Athena Console:** * Truy cập AWS Management Console và tìm kiếm "Athena". * Chọn "Athena" để mở Athena console. **3. Chọn Data Source (Nguồn dữ liệu):** * Trong Athena console, ở phía trên bên trái, bạn sẽ thấy một menu thả xuống cho "Data source". * Chọn "AwsDataCatalog" (đây là Glue Data Catalog). **4. Chọn Database:** * Ở phía bên trái, bạn sẽ thấy một danh sách các database. Đây là các database được định nghĩa trong Glue Data Catalog. * Chọn database chứa bảng mà bạn muốn truy vấn. **5. Chọn Table:** * Sau khi bạn chọn database, bạn sẽ thấy một danh sách các bảng trong database đó. * Chọn bảng mà bạn muốn truy vấn. Khi bạn chọn bảng, Athena sẽ hiển thị lược đồ của bảng (tên cột và kiểu dữ liệu) ở phía dưới. **6. Viết và Chạy Truy Vấn SQL:** * Trong trình soạn thảo truy vấn (query editor), viết truy vấn SQL của bạn. Ví dụ: ```sql SELECT * FROM your_database.your_table LIMIT 10; ``` Thay thế `your_database` bằng tên database của bạn và `your_table` bằng tên bảng của bạn. * Nhấp vào nút "Run query" để chạy truy vấn. **7. Xem Kết Quả:** * Kết quả truy vấn sẽ được hiển thị bên dưới trình soạn thảo truy vấn. **Ví dụ chi tiết hơn:** Giả sử bạn có một S3 bucket chứa các tệp CSV với dữ liệu về khách hàng. Bạn đã sử dụng Glue Crawler để thu thập dữ liệu và tạo một bảng có tên `customers` trong database `mydatabase`. Đây là một số truy vấn SQL bạn có thể chạy trong Athena: * **Lấy tất cả các cột và 10 hàng đầu:** ```sql SELECT * FROM mydatabase.customers LIMIT 10; ``` * **Lấy các cột cụ thể:** ```sql SELECT customer_id, customer_name, city FROM mydatabase.customers; ``` * **Lọc dữ liệu:** ```sql SELECT * FROM mydatabase.customers WHERE city = 'Hanoi'; ``` * **Tính toán tổng số khách hàng theo thành phố:** ```sql SELECT city, COUNT(*) AS total_customers FROM mydatabase.customers GROUP BY city ORDER BY total_customers DESC; ``` **Lưu ý quan trọng:** * **Chi phí:** Athena tính phí dựa trên lượng dữ liệu được quét bởi mỗi truy vấn. Hãy cẩn thận khi viết truy vấn và sử dụng `LIMIT` để giới hạn lượng dữ liệu được quét, đặc biệt là khi bạn đang thử nghiệm. * **Định dạng dữ liệu:** Athena hỗ trợ nhiều định dạng dữ liệu, bao gồm CSV, JSON, Parquet, ORC, v.v. Đảm bảo rằng định dạng dữ liệu của bạn được cấu hình chính xác trong Glue Data Catalog. * **Phân vùng (Partitioning):** Nếu dữ liệu của bạn được phân vùng trong S3 (ví dụ: theo ngày), hãy đảm bảo rằng bạn đã cấu hình phân vùng trong Glue Data Catalog để Athena có thể truy vấn dữ liệu hiệu quả hơn. * **Quyền:** Đảm bảo rằng bạn có các quyền IAM cần thiết để truy cập Glue Data Catalog và S3 bucket chứa dữ liệu của bạn. **Khắc phục sự cố:** * **Lỗi "Table not found":** Kiểm tra xem bạn đã chọn đúng database và tên bảng. Đảm bảo rằng bảng đã được tạo trong Glue Data Catalog. * **Lỗi "HIVE_METASTORE_ERROR":** Lỗi này thường liên quan đến các vấn đề với Glue Data Catalog. Kiểm tra nhật ký Glue Crawler để xem có lỗi nào không. * **Lỗi "HADOOP_USER_NAME":** Đảm bảo rằng bạn đã cấu hình đúng quyền IAM cho Athena để truy cập S3 bucket. Hy vọng điều này giúp bạn bắt đầu sử dụng Athena để truy vấn dữ liệu từ Glue Data Catalog! Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào khác, hãy cứ hỏi.

pokemon-api-server

Lấy dữ liệu Pokémon từ PokéAPI

systemprompt-mcp-interview

Một máy chủ Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP) chuyên dụng, cho phép các tình huống nhập vai phỏng vấn được hỗ trợ bởi AI để thực hành với phản hồi đàm thoại thực tế.

MCP Server Pagespeed

Cho phép các mô hình AI phân tích hiệu suất trang web bằng cách sử dụng Google PageSpeed Insights API, cung cấp điểm hiệu suất theo thời gian thực và các đề xuất cải thiện.

mcp-dingdingbot-server

DingDing webhook máy chủ MCP

MCP Proxy Server

Một trung tâm điều phối tập hợp nhiều máy chủ tài nguyên MCP (Multiple MCP resource servers) thành một giao diện thống nhất duy nhất, cho phép người dùng truy cập các công cụ và khả năng từ nhiều máy chủ backend thông qua một điểm kết nối duy nhất.

cloudflare-browser-rendering-mcp

Máy chủ MCP này cung cấp các công cụ để tương tác với Cloudflare Browser Rendering, cho phép bạn tìm nạp và xử lý nội dung web để sử dụng làm ngữ cảnh trong LLM trực tiếp từ Cline hoặc Claude Desktop.

PiAPI-MCP Server

Một máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) dựa trên TypeScript, cho phép tích hợp với PiAPI để tạo nội dung đa phương tiện bằng các nền tảng như Midjourney, Flux và các nền tảng khác thông qua các ứng dụng tương thích MCP.

MCP Terminal Server

Một máy chủ an toàn để thực thi các lệnh terminal trong các đường dẫn được xác định trước, cho phép các Mô hình Ngôn ngữ Lớn tương tác an toàn với môi trường hệ điều hành.

Deepseek MCP Server

Một triển khai máy chủ Giao thức Điều khiển Mô hình (Model Control Protocol) cho phép Claude Desktop sử dụng các mô hình Deepseek chạy trong Docker, tạo điều kiện tích hợp liền mạch giữa Claude Desktop và các mô hình ngôn ngữ của Deepseek.

Vercel MCP

Một máy chủ MCP cung cấp các công cụ để tương tác với Vercel API, cho phép quản lý các triển khai, bản ghi DNS, tên miền, dự án và biến môi trường thông qua ngôn ngữ tự nhiên.

Metal MCP Server

Cho phép tương tác với Metal Framework bằng cách cung cấp khả năng tìm kiếm tài liệu và tạo mã bằng cách sử dụng truy vấn ngôn ngữ tự nhiên.

AQICN MCP Server

Cho phép tương tác với Chỉ số Chất lượng Không khí Thế giới (World Air Quality Index) để lấy dữ liệu chất lượng không khí theo thời gian thực cho các thành phố và tọa độ trên toàn thế giới thông qua Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol - MCP).

Scryfall MCP Server

Enables interaction with the Scryfall API, allowing users to search for Magic: The Gathering card details, retrieve card rulings, and access pricing information using the Model Context Protocol.

MCP Server: Scalable OpenAPI Endpoint Discovery and API Request Tool

Máy chủ này tạo điều kiện thuận lợi cho việc khám phá và thực thi các điểm cuối OpenAPI có khả năng mở rộng bằng cách sử dụng tìm kiếm ngữ nghĩa và xử lý hiệu suất cao, khắc phục những hạn chế của việc xử lý thông số kỹ thuật lớn để tương tác API được hợp lý hóa.

Retrieval-Augmented Thinking MCP Server

Tăng cường khả năng của mô hình AI bằng các quy trình tư duy có cấu trúc, tăng cường khả năng truy xuất thông tin, cho phép chuỗi suy nghĩ linh hoạt, các đường dẫn khám phá song song và các chu kỳ tinh chỉnh đệ quy để cải thiện khả năng suy luận.

Linear MCP Server

Cho phép tương tác với các tài nguyên Linear thông qua giao diện MCP, cung cấp các chức năng quản lý vấn đề và truy xuất tài nguyên với hỗ trợ giới hạn tốc độ và xử lý lỗi.

ClickUp MCP Server

Cho phép tích hợp AI với các tác vụ ClickUp, hỗ trợ quản lý tài nguyên, các thao tác tác vụ, tổ chức không gian làm việc và các đề xuất tác vụ được hỗ trợ bởi AI thông qua một giao thức tiêu chuẩn.

Wegene Assistant MCP Server

Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để phân tích báo cáo xét nghiệm di truyền WeGene của người dùng, cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu báo cáo thông qua các lược đồ URI tùy chỉnh và cho phép quản lý hồ sơ và báo cáo thông qua xác thực OAuth và sử dụng API.

Backlog MCP Server

Tích hợp quản lý dự án Backlog với Claude thông qua Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol), cho phép truy cập các dự án, vấn đề và trang wiki thông qua tương tác ngôn ngữ tự nhiên.

mcp-function-app-tester

Một máy chủ MCP dựa trên TypeScript, cho phép tương tác trực tiếp với Azure Table Storage thông qua Cline. Công cụ này cho phép bạn truy vấn và quản lý dữ liệu trong Azure Storage Tables.

World Bank MCP Server

Cho phép các trợ lý AI tương tác với API dữ liệu mở của Ngân hàng Thế giới, cho phép liệt kê và phân tích các chỉ số trên các quốc gia có sẵn.

mcp-github

Máy chủ MCP GitHub của Anthropic, nhưng tốt hơn. Hỗ trợ nhiều điểm cuối hơn. Bao gồm các bản phát hành và thẻ, đánh giá yêu cầu kéo, trạng thái, giới hạn tỷ lệ, gists, dự án, gói và thậm chí cả diff của yêu cầu kéo. Dự định sử dụng với API MCP của MissionSquad để quản lý bí mật (hay còn gọi là mã thông báo truy cập của bạn).

mcp-server-birdstats

Okay, here's how I would translate that into Vietnamese, along with some nuances to consider: **Option 1 (Most Direct):** * **Đối chiếu dữ liệu BirdNET-Pi của bạn với các quan sát eBird sử dụng ngôn ngữ tự nhiên.** * This is a very literal translation. It's accurate and understandable. **Option 2 (Slightly More Natural):** * **So sánh chéo dữ liệu BirdNET-Pi của bạn với các quan sát trên eBird bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên.** * "So sánh chéo" (cross-compare) is a slightly more common way to express "cross-reference" in Vietnamese in this context. **Option 3 (Emphasizing the "Using Natural Language" Part):** * **Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để đối chiếu dữ liệu BirdNET-Pi của bạn với các quan sát eBird.** * This version puts the emphasis on the method (natural language) being used. **Explanation of Key Terms:** * **Cross-reference:** *Đối chiếu* (đối = facing, chiếu = to shine/compare). *So sánh chéo* (so sánh = compare, chéo = crosswise/diagonally) is also a good option. * **BirdNET-Pi data:** *Dữ liệu BirdNET-Pi* (dữ liệu = data). This is generally kept as is, as it's a proper noun. * **eBird observations:** *Các quan sát eBird* (các = plural marker, quan sát = observations). Again, "eBird" is usually kept as is. * **Using natural language:** *Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên* (sử dụng = to use, ngôn ngữ = language, tự nhiên = natural). **Which option is best?** It depends on the context. If you want the most direct and easily understood translation, Option 1 is good. If you want to sound a bit more natural, Option 2 is preferable. If the emphasis is on the method of using natural language, Option 3 is best. Therefore, I would recommend **Option 2: So sánh chéo dữ liệu BirdNET-Pi của bạn với các quan sát trên eBird bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên.**

emqx-mcp-server

Một triển khai máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) cung cấp tương tác với trình môi giới MQTT EMQX.

PDF Reader MCP Server

Cung cấp các công cụ để đọc và trích xuất văn bản từ các tệp PDF, hỗ trợ cả tệp cục bộ và URL.

MongoDB Lens

Máy chủ MCP đầy đủ tính năng để phân tích cơ sở dữ liệu MongoDB.

MCP Server Firecrawl

Một máy chủ cung cấp khả năng thu thập dữ liệu web (web scraping) và tìm kiếm nội dung thông minh bằng cách sử dụng API Firecrawl, cho phép các tác nhân AI trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ các trang web và thực hiện tìm kiếm nội dung.