Discover Awesome MCP Servers

HelloWorld MCP Server

A simple TypeScript MCP server that provides two tools: one for greeting users with a customizable name and another for adding two numbers together.

razorpay-mcp

Unofficial Razorpay MCP server

Deep Research MCP

A Model Context Protocol compliant server that facilitates comprehensive web research by utilizing Tavily's Search and Crawl APIs to gather and structure data for high-quality markdown document creation.

MCP YAML API

A Model Context Protocol server that creates tools from API configurations defined in YAML files, allowing easy integration of external APIs into an MCP ecosystem without coding.

TaskFlow MCP

A task management server that helps AI assistants break down user requests into manageable tasks and track their completion with user approval steps.

mcp-gh-pr-mini

Một máy chủ MCP (Giao thức Ngữ cảnh Mô hình) tối giản để tương tác với các yêu cầu kéo GitHub.

MCP Autonomous Analyst

A local, agentic AI pipeline that analyzes tabular data, detects anomalies, and generates interpretive summaries using local LLMs orchestrated via the Model Context Protocol.

Feishu/Lark OpenAPI MCP

A toolkit that enables AI assistants to directly call Feishu/Lark API interfaces for automation scenarios like document processing, conversation management, and calendar scheduling.

PostgreSQL MCP Server by CData

PostgreSQL MCP Server by CData

MCP Task Manager Server

Một máy chủ Giao thức Bối cảnh Mô hình cục bộ cung cấp các công cụ backend cho các tác nhân AI để quản lý các dự án và nhiệm vụ với bộ nhớ liên tục trong SQLite, cho phép theo dõi có cấu trúc các nhiệm vụ dự án với các phụ thuộc, mức độ ưu tiên và trạng thái.

Weather-server MCP Server

A TypeScript-based MCP server that provides weather information through resources and tools, allowing users to access current weather data and forecast predictions for different cities.

npm-dev-mcp

MCP server that manages npm run dev processes, automatically detecting projects, running them in the background, monitoring logs, and managing ports.

Mock Data Server

MCP server that generates mock data.

Text-to-Speech MCP Server

Một máy chủ MCP (Model Context Protocol) đơn giản cung cấp khả năng chuyển đổi văn bản thành giọng nói, được viết bằng TypeScript.

yunxin-mcp-server

yunxin-mcp-server

My Awesome MCP

A basic MCP server built with FastMCP framework that provides example tools including message echoing and server information retrieval. Supports both stdio and HTTP transports with Docker deployment capabilities.

College Basketball Stats MCP Server

An MCP server for accessing college basketball statistics through the SportsData.io CBB v3 Stats API, enabling AI agents to retrieve and analyze college basketball data through natural language interactions.

DeepChat 好用的图像 MCP Server 集合

Một máy chủ MCP hình ảnh cho DeepChat

chatExcel

A Model Context Protocol server for intelligent Excel processing and data analysis, offering tools for reading, validating, executing code, and generating interactive visualizations with Excel files.

Ghost MCP Server

Manage your Ghost blog content directly from Claude, Cursor, or any MCP-compatible client, allowing you to create, edit, search, and delete posts with support for tag management and analytics.

Open Multi-Agent Canvas

Giao diện trò chuyện đa tác tử mã nguồn mở cho phép bạn quản lý nhiều tác tử trong một cuộc trò chuyện động và thêm máy chủ MCP để nghiên cứu chuyên sâu.

MCP Server Implementation Guide

Tuyệt vời! Đây là bản dịch và mở rộng để giúp bạn tạo máy chủ MCP (Model Control Protocol) riêng cho tích hợp Cursor: **Tiêu đề:** Hướng dẫn và triển khai để tạo máy chủ MCP (Model Control Protocol) riêng cho tích hợp Cursor **Nội dung:** Hướng dẫn này sẽ cung cấp cho bạn các bước và ví dụ cụ thể để xây dựng máy chủ MCP (Model Control Protocol) của riêng bạn, cho phép tích hợp sâu hơn với trình soạn thảo Cursor. MCP là một giao thức cho phép Cursor giao tiếp với các quy trình bên ngoài, mở ra khả năng tùy chỉnh và mở rộng mạnh mẽ. **1. Hiểu về MCP (Model Control Protocol)** * **Mục đích:** MCP cho phép Cursor gửi yêu cầu đến một máy chủ bên ngoài và nhận phản hồi. Điều này cho phép bạn thực hiện các tác vụ như: * Chạy các công cụ phân tích mã tùy chỉnh. * Tích hợp với các hệ thống kiểm soát phiên bản (VCS) khác. * Thực hiện các thao tác tái cấu trúc phức tạp. * Cung cấp các tính năng hoàn thành mã nâng cao. * **Giao thức:** MCP thường sử dụng JSON-RPC qua WebSocket. Điều này có nghĩa là: * **JSON:** Dữ liệu được trao đổi ở định dạng JSON (JavaScript Object Notation), một định dạng dữ liệu dễ đọc và dễ phân tích cú pháp. * **RPC:** Remote Procedure Call (Gọi thủ tục từ xa) cho phép Cursor gọi các hàm (thủ tục) trên máy chủ của bạn. * **WebSocket:** Một giao thức giao tiếp song công (bidirectional) cho phép giao tiếp liên tục giữa Cursor và máy chủ của bạn. **2. Thiết lập Môi trường Phát triển** * **Chọn Ngôn ngữ Lập trình:** Bạn có thể sử dụng bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào có hỗ trợ WebSocket và JSON. Các lựa chọn phổ biến bao gồm: * **Python:** Dễ học, có nhiều thư viện hỗ trợ WebSocket (ví dụ: `websockets`, `aiohttp`) và JSON. * **Node.js (JavaScript):** Phù hợp nếu bạn đã quen thuộc với JavaScript và có thể tận dụng các thư viện như `ws` và `socket.io`. * **Go:** Hiệu suất cao, phù hợp cho các ứng dụng đòi hỏi tốc độ. * **Cài đặt Thư viện:** Cài đặt các thư viện cần thiết cho WebSocket và JSON trong ngôn ngữ bạn đã chọn. **3. Xây dựng Máy chủ MCP** Dưới đây là ví dụ sử dụng Python và thư viện `websockets`: ```python import asyncio import websockets import json async def handle_connection(websocket, path): print(f"Kết nối mới từ: {websocket.remote_address}") try: async for message in websocket: try: data = json.loads(message) method = data.get("method") params = data.get("params") id = data.get("id") if method == "ping": response = {"jsonrpc": "2.0", "result": "pong", "id": id} await websocket.send(json.dumps(response)) elif method == "my_custom_function": # Xử lý hàm tùy chỉnh của bạn ở đây result = await my_custom_function(params) response = {"jsonrpc": "2.0", "result": result, "id": id} await websocket.send(json.dumps(response)) else: response = {"jsonrpc": "2.0", "error": {"code": -32601, "message": "Method not found"}, "id": id} await websocket.send(json.dumps(response)) except json.JSONDecodeError: response = {"jsonrpc": "2.0", "error": {"code": -32700, "message": "Parse error"}, "id": None} await websocket.send(json.dumps(response)) except Exception as e: print(f"Lỗi khi xử lý tin nhắn: {e}") response = {"jsonrpc": "2.0", "error": {"code": -32000, "message": str(e)}, "id": id} await websocket.send(json.dumps(response)) except websockets.exceptions.ConnectionClosedError: print(f"Kết nối bị đóng từ: {websocket.remote_address}") except Exception as e: print(f"Lỗi kết nối: {e}") async def my_custom_function(params): # Triển khai logic cho hàm tùy chỉnh của bạn ở đây # Ví dụ: input_string = params.get("input_string", "") return input_string.upper() # Chuyển đổi chuỗi thành chữ hoa async def main(): async with websockets.serve(handle_connection, "localhost", 8765): print("Máy chủ MCP đang chạy trên ws://localhost:8765") await asyncio.Future() # Chạy mãi mãi if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` **Giải thích:** * **`handle_connection(websocket, path)`:** Hàm này xử lý mỗi kết nối WebSocket mới. * Nó lắng nghe các tin nhắn đến từ Cursor. * Nó phân tích cú pháp tin nhắn JSON để xác định phương thức (method) và tham số (params). * Nó gọi hàm tương ứng dựa trên phương thức. * Nó gửi phản hồi JSON trở lại Cursor. * **`my_custom_function(params)`:** Đây là nơi bạn triển khai logic tùy chỉnh của mình. Ví dụ này chỉ đơn giản là chuyển đổi một chuỗi thành chữ hoa. * **`main()`:** Hàm này khởi động máy chủ WebSocket trên `localhost:8765`. **4. Tích hợp với Cursor** * **Cấu hình Cursor:** Trong Cursor, bạn cần cấu hình để nó kết nối với máy chủ MCP của bạn. Điều này thường được thực hiện thông qua cài đặt hoặc tiện ích mở rộng. Tham khảo tài liệu của Cursor để biết chi tiết cụ thể. * **Gửi Yêu cầu từ Cursor:** Sử dụng API của Cursor (thường là thông qua JavaScript trong tiện ích mở rộng) để gửi yêu cầu đến máy chủ MCP của bạn. Yêu cầu phải ở định dạng JSON-RPC. **Ví dụ Yêu cầu JSON-RPC từ Cursor:** ```json { "jsonrpc": "2.0", "method": "my_custom_function", "params": { "input_string": "hello world" }, "id": 1 } ``` **5. Xử lý Lỗi** * **Xử lý Lỗi trên Máy chủ:** Máy chủ của bạn nên xử lý các lỗi một cách duyên dáng và trả về thông báo lỗi JSON-RPC thích hợp. Ví dụ: * `{"jsonrpc": "2.0", "error": {"code": -32601, "message": "Method not found"}, "id": 1}` (Phương thức không tìm thấy) * `{"jsonrpc": "2.0", "error": {"code": -32602, "message": "Invalid params"}, "id": 1}` (Tham số không hợp lệ) * `{"jsonrpc": "2.0", "error": {"code": -32000, "message": "Server error"}, "id": 1}` (Lỗi máy chủ) * **Xử lý Lỗi trong Cursor:** Cursor nên xử lý các lỗi trả về từ máy chủ MCP và hiển thị thông báo lỗi hữu ích cho người dùng. **6. Triển khai Nâng cao** * **Xác thực:** Nếu bạn cần bảo mật máy chủ MCP của mình, hãy triển khai xác thực. Bạn có thể sử dụng các phương pháp như mã thông báo API hoặc OAuth. * **Ghi nhật ký:** Ghi nhật ký các yêu cầu và phản hồi để giúp bạn gỡ lỗi và theo dõi hiệu suất. * **Khả năng mở rộng:** Nếu bạn dự định xử lý nhiều yêu cầu, hãy xem xét sử dụng kiến trúc có thể mở rộng, chẳng hạn như sử dụng hàng đợi tin nhắn hoặc cân bằng tải. * **Kiểm tra:** Viết các bài kiểm tra đơn vị và kiểm tra tích hợp để đảm bảo máy chủ MCP của bạn hoạt động chính xác. **Ví dụ về một hàm phức tạp hơn (Python):** ```python import asyncio import subprocess async def run_linter(params): """ Chạy một công cụ linter (ví dụ: flake8) trên một tệp. """ file_path = params.get("file_path") if not file_path: raise ValueError("file_path is required") try: process = await asyncio.create_subprocess_exec( "flake8", file_path, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE ) stdout, stderr = await process.communicate() if process.returncode != 0: return {"errors": stderr.decode()} else: return {"errors": stdout.decode()} except FileNotFoundError: raise ValueError("flake8 is not installed or not in PATH") except Exception as e: raise Exception(f"Error running linter: {e}") ``` **Lưu ý quan trọng:** * **Bảo mật:** Hãy cẩn thận khi thực thi mã từ các nguồn không đáng tin cậy. Đảm bảo rằng máy chủ MCP của bạn được bảo mật để ngăn chặn các cuộc tấn công. * **Hiệu suất:** Tối ưu hóa mã của bạn để đảm bảo máy chủ MCP của bạn phản hồi nhanh chóng. Các thao tác chậm có thể làm chậm trải nghiệm người dùng trong Cursor. * **Tài liệu:** Cung cấp tài liệu rõ ràng cho máy chủ MCP của bạn, bao gồm các phương thức được hỗ trợ, tham số và định dạng phản hồi. Hướng dẫn này cung cấp một điểm khởi đầu vững chắc để xây dựng máy chủ MCP của riêng bạn cho tích hợp Cursor. Hãy nhớ tham khảo tài liệu của Cursor và các thư viện bạn đang sử dụng để biết thêm thông tin chi tiết. Chúc bạn thành công!

RAG-MCP

A Python server that enables retrieval-augmented generation through semantic, question/answer, and style search modalities using PostgreSQL and pgvector for embedding storage and retrieval.

MCP Server

Máy chủ MCP

File MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to perform comprehensive file operations including finding, reading, writing, editing, searching, moving, and copying files with security validations.

amap-weather-server

Máy chủ amap-weather với MCP

mcp_repod27deec8-0d1e-446e-b4d2-f2860d808f71

Đây là một kho lưu trữ thử nghiệm được tạo bởi tập lệnh thử nghiệm của MCP Server cho GitHub.

qyweixin_bot_mcp_server

企业微信群通知机器人