Discover Awesome MCP Servers

Flux Image Generation Server

flux image generation mcp server

Hello World MCP Server

Typescript starter for MCP server with resource, prompt and tool

mcp_agent

Máy chủ công cộng cho MCP

mcp-github-server

GitHub APIを使用したModel Context Protocolサーバーの実装

Supabase MCP Server

Mirror of

JetBrains MCP Server Plugin

JetBrains MCP Server Plugin

ChEMBL-MCP-Server

🔍 Cho phép các trợ lý AI tìm kiếm, truy cập và phân tích ChEMBL thông qua một giao diện MCP đơn giản.

Mcp Ffmpeg

Model Context Protocol Server to facilitate llms to able to decode, encode, transcode, mux, demux, stream, filter and play pretty much anything that humans and machines have created.

Ip Mcp Server

A IP MCP server.

YouTube Transcript API

Một máy chủ MCP giúp phiên âm một video YouTube.

mcp-server-kubernetes

Gương của

graphexpert2025

Okay, here are comprehensive notes on Graph Databases and MCP (Media Content Platform) Servers, designed to provide enough context for a Large Language Model (LLM) to quickly understand and contribute to Graph Database projects within an MCP environment. **I. Graph Databases: Core Concepts** * **What are Graph Databases?** * A type of NoSQL database that uses graph structures with nodes, edges, and properties to store and represent data. Focus is on relationships between data points. * **Nodes (Vertices):** Represent entities (e.g., users, movies, products, documents). * **Edges (Relationships):** Represent connections between nodes (e.g., "watched," "recommended," "related_to"). Edges have direction (source and target node) and a type. * **Properties:** Key-value pairs that store attributes of nodes and edges (e.g., user's age, movie's release year, relationship's strength). * **Key Advantages:** * **Relationship-Centric:** Excellent for modeling and querying complex relationships. Outperforms relational databases when dealing with highly connected data. * **Performance:** Traversing relationships is highly optimized. Queries focus on finding patterns and connections, not full table scans. * **Flexibility:** Schema-less or schema-light. Easier to evolve the data model as requirements change. * **Intuitive Modeling:** The graph model closely mirrors real-world relationships, making it easier to understand and design. * **Common Use Cases:** * **Recommendation Engines:** Suggesting products, content, or connections based on user behavior and relationships. * **Social Networks:** Modeling user connections, groups, and interactions. * **Knowledge Graphs:** Organizing and querying factual information and relationships between entities. * **Fraud Detection:** Identifying patterns of fraudulent activity by analyzing relationships between accounts, transactions, and devices. * **Identity and Access Management (IAM):** Managing user permissions and access rights based on roles and relationships. * **Master Data Management (MDM):** Creating a unified view of data across different systems by linking related entities. * **Popular Graph Database Technologies:** * **Neo4j:** The leading graph database. Supports Cypher query language. Mature, well-documented, and has a large community. * **Amazon Neptune:** Managed graph database service on AWS. Supports both Gremlin and SPARQL query languages. * **JanusGraph:** Open-source, distributed graph database. Supports Gremlin. Designed for scalability and fault tolerance. * **Microsoft Azure Cosmos DB (with Gremlin API):** Globally distributed, multi-model database service. Supports Gremlin. * **Dgraph:** A distributed, scalable, and highly available graph database. Uses GraphQL-like query language. * **Query Languages:** * **Cypher (Neo4j):** A declarative graph query language designed to be easy to read and write. Uses a pattern-matching syntax. Example: `MATCH (user:User {name: 'Alice'})-[:FRIENDS_WITH]->(friend:User) RETURN friend` * **Gremlin (Apache TinkerPop):** A graph traversal language. More programmatic and flexible than Cypher. Example: `g.V().has('name', 'Alice').out('FRIENDS_WITH').values('name')` * **SPARQL:** A query language for RDF (Resource Description Framework) data. Often used with knowledge graphs. * **Key Considerations for Graph Database Projects:** * **Data Modeling:** Designing the graph schema (nodes, edges, properties) is crucial. Think about the relationships you want to model and the queries you need to support. * **Scalability:** Consider the size of your data and the expected query load. Choose a graph database that can scale to meet your needs. * **Query Performance:** Optimize your queries to avoid full graph traversals. Use indexes and appropriate data structures. * **Data Integration:** How will you load data into the graph database? Consider using ETL (Extract, Transform, Load) tools or custom scripts. * **Security:** Implement appropriate security measures to protect your graph data. **II. MCP (Media Content Platform) Servers: Context** * **What is an MCP Server?** * A system designed to manage, store, process, and deliver media content (videos, images, audio) at scale. It's a broad term, and the specific functionality can vary. * **Key Functions:** * **Ingestion:** Receiving media content from various sources (e.g., uploads, feeds, APIs). * **Storage:** Storing media files and metadata. Often uses cloud storage (e.g., AWS S3, Azure Blob Storage). * **Processing:** Transcoding media into different formats, generating thumbnails, extracting metadata, and performing other transformations. * **Metadata Management:** Storing and managing metadata about media content (e.g., title, description, tags, actors, categories). * **Delivery:** Serving media content to users via streaming protocols (e.g., HLS, DASH) or direct downloads. * **Search & Discovery:** Allowing users to search and find media content based on metadata and other criteria. * **Rights Management:** Enforcing copyright and licensing restrictions. * **Analytics:** Tracking usage and performance metrics. * **Typical Architecture:** * **Load Balancers:** Distribute traffic across multiple servers. * **API Gateway:** Provides a single entry point for accessing MCP services. * **Content Delivery Network (CDN):** Caches media content closer to users for faster delivery. * **Databases:** Store metadata, user information, and other data. This is where Graph Databases come in. * **Microservices:** The MCP is often built as a collection of microservices, each responsible for a specific function (e.g., transcoding, metadata extraction, search). * **Message Queue:** Used for asynchronous communication between microservices (e.g., RabbitMQ, Kafka). * **How Graph Databases Fit into MCPs:** * **Content Relationships:** Modeling relationships between media assets (e.g., "sequel_to," "remake_of," "related_to"). * **User Preferences:** Modeling user viewing history, ratings, and preferences to provide personalized recommendations. * **Metadata Enrichment:** Linking media assets to external knowledge graphs (e.g., Wikidata, IMDb) to enrich metadata. * **Rights Management:** Modeling licensing agreements and usage rights. * **Search & Discovery:** Enabling more sophisticated search queries based on relationships between media assets and other entities. * **Example:** Imagine a movie platform. A graph database could connect movies to actors, directors, genres, studios, and user viewing history. This allows for powerful recommendations like "Movies with the same director as the last movie you watched" or "Movies that are similar to movies liked by users with similar tastes." * **Key Considerations for Using Graph Databases in MCPs:** * **Data Volume:** MCPs often deal with large volumes of media content and metadata. Choose a graph database that can handle the scale. * **Query Performance:** Ensure that queries for recommendations and search are fast and efficient. * **Real-time Updates:** The graph database needs to be updated in real-time as new content is added and user behavior changes. * **Integration with Existing Systems:** The graph database needs to integrate with the other components of the MCP (e.g., content management system, CDN). **III. LM (Language Model) Considerations** * **How an LM can help with Graph Database projects in an MCP context:** * **Query Generation:** Given a natural language description of a query, the LM can generate the corresponding Cypher or Gremlin query. * **Data Modeling:** The LM can analyze existing data and suggest a graph schema. * **Metadata Extraction:** The LM can extract metadata from media content and populate the graph database. * **Relationship Discovery:** The LM can identify potential relationships between media assets based on their metadata. * **Code Generation:** The LM can generate code for loading data into the graph database, querying the graph database, and integrating the graph database with other systems. * **Documentation:** The LM can generate documentation for the graph database schema, queries, and APIs. * **Challenges for LMs:** * **Understanding Graph Semantics:** The LM needs to understand the meaning of nodes, edges, and properties in the graph. * **Handling Complex Queries:** Generating complex graph queries can be challenging. * **Data Bias:** The LM may be biased by the data it was trained on. * **Security:** The LM needs to be protected from malicious input that could compromise the graph database. * **Prompt Engineering for LMs:** * **Provide Context:** Give the LM as much context as possible about the graph database schema, the MCP architecture, and the specific task you want it to perform. * **Use Examples:** Provide examples of the desired output. * **Specify the Query Language:** Tell the LM which query language to use (e.g., Cypher, Gremlin). * **Use a Chain-of-Thought Approach:** Encourage the LM to break down the problem into smaller steps. * **Iterate and Refine:** Experiment with different prompts and refine them based on the LM's output. **IV. Example Scenario: Movie Recommendation Engine** Let's say we're building a movie recommendation engine for an MCP. Here's how a graph database could be used: * **Nodes:** * `Movie`: Properties: `title`, `release_year`, `description`, `imdb_id` * `User`: Properties: `user_id`, `name`, `age` * `Genre`: Properties: `genre_name` * `Actor`: Properties: `actor_name` * `Director`: Properties: `director_name` * **Edges:** * `(User)-[:WATCHED]->(Movie)`: Properties: `rating`, `timestamp` * `(Movie)-[:HAS_GENRE]->(Genre)` * `(Movie)-[:ACTED_IN]->(Actor)` * `(Movie)-[:DIRECTED_BY]->(Director)` * `(Movie)-[:SIMILAR_TO]->(Movie)`: Properties: `similarity_score` * **Example Cypher Query (Recommendation):** ```cypher MATCH (user:User {user_id: '123'})-[:WATCHED]->(m:Movie)-[:HAS_GENRE]->(g:Genre)<-[:HAS_GENRE]-(recommendedMovie:Movie) WHERE NOT (user)-[:WATCHED]->(recommendedMovie) RETURN recommendedMovie.title, recommendedMovie.description ORDER BY recommendedMovie.release_year DESC LIMIT 10 ``` * **LM Prompt Example:** "You are a graph database expert. You are working on a movie recommendation engine for a media content platform. The graph database uses Neo4j and the Cypher query language. The graph contains nodes for `User`, `Movie`, and `Genre`. Users are connected to movies they have watched with a `WATCHED` relationship. Movies are connected to genres with a `HAS_GENRE` relationship. Write a Cypher query to find movies that are in the same genre as movies that user with user_id '123' has watched, but that the user has not already watched. Return the title and description of the recommended movies, ordered by release year in descending order, and limit the results to 10." **V. Key Takeaways for LLMs** * **Relationships are Key:** Graph databases are all about relationships. Focus on understanding how entities are connected. * **Data Modeling Matters:** The graph schema is crucial. A well-designed schema will make queries easier and more efficient. * **Query Languages are Important:** Learn the basics of Cypher or Gremlin. * **MCP Context is Critical:** Understand how the graph database fits into the overall MCP architecture and how it supports the platform's goals. * **Prompt Engineering is Essential:** Use clear and concise prompts to guide the LM. By understanding these concepts, an LLM can be effectively used to assist with graph database projects in an MCP environment. This document provides a solid foundation for further learning and exploration.

mcp-server-collector MCP server

Mirror of

duckduckgo-web-search MCP Server

DuckDuckGo Web Search MCP Server - A simple web search implementation for Claude Desktop using DuckDuckGo API

Laravel Artisan MCP Server

Một máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) cho phép thực thi an toàn các lệnh Laravel Artisan thông qua Claude và các ứng dụng khách MCP khác.

Setup

An MCP Server for Ableton Live

Awesome-Medical-MCP-Servers

Một bộ sưu tập các máy chủ Medical MCP.

MCP TTS Say

MCP Server Tool for Text To Speech

Letta MCP Server

Gương của

testmcpgithubdemo

created from MCP server demo

Model Context Protocol Server

Tuyệt vời! Đây là một bản triển khai máy chủ Model Context Protocol (MCP) bằng FastAPI: ```python from fastapi import FastAPI, HTTPException, Depends from pydantic import BaseModel, Field from typing import List, Dict, Any app = FastAPI() # Định nghĩa các kiểu dữ liệu Pydantic cho MCP class ContextItem(BaseModel): key: str = Field(..., description="Khóa của mục ngữ cảnh") value: Any = Field(..., description="Giá trị của mục ngữ cảnh") type: str = Field(..., description="Kiểu dữ liệu của giá trị (ví dụ: 'string', 'number', 'boolean')") class ContextRequest(BaseModel): model_id: str = Field(..., description="ID của mô hình") context: List[ContextItem] = Field(..., description="Danh sách các mục ngữ cảnh") class ContextResponse(BaseModel): success: bool = Field(..., description="Cho biết liệu việc cập nhật ngữ cảnh có thành công hay không") message: str = Field(..., description="Thông báo (ví dụ: thông báo lỗi)") # Giả lập một kho lưu trữ ngữ cảnh (thay thế bằng cơ sở dữ liệu thực tế) model_contexts: Dict[str, Dict[str, Any]] = {} # Endpoint để cập nhật ngữ cảnh của mô hình @app.post("/context") async def update_context(context_request: ContextRequest) -> ContextResponse: """ Cập nhật ngữ cảnh của một mô hình cụ thể. """ model_id = context_request.model_id context_items = context_request.context try: # Khởi tạo ngữ cảnh cho mô hình nếu chưa tồn tại if model_id not in model_contexts: model_contexts[model_id] = {} # Cập nhật ngữ cảnh với các mục mới for item in context_items: model_contexts[model_id][item.key] = item.value return ContextResponse(success=True, message="Ngữ cảnh đã được cập nhật thành công.") except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=f"Lỗi khi cập nhật ngữ cảnh: {str(e)}") # Endpoint để lấy ngữ cảnh của mô hình @app.get("/context/{model_id}") async def get_context(model_id: str) -> Dict[str, Any]: """ Lấy ngữ cảnh của một mô hình cụ thể. """ if model_id not in model_contexts: raise HTTPException(status_code=404, detail="Không tìm thấy ngữ cảnh cho model_id này.") return model_contexts[model_id] # Ví dụ sử dụng (không bắt buộc, chỉ để minh họa) @app.get("/") async def read_root(): return {"message": "Máy chủ Model Context Protocol đang chạy!"} if __name__ == "__main__": import uvicorn uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000) ``` **Giải thích:** 1. **Import các thư viện cần thiết:** - `FastAPI`: Khung web để xây dựng API. - `HTTPException`: Để trả về các lỗi HTTP. - `Depends`: Để quản lý các phụ thuộc (nếu cần). - `BaseModel`, `Field`: Từ `pydantic` để định nghĩa các kiểu dữ liệu. - `List`, `Dict`, `Any`: Từ `typing` để khai báo kiểu dữ liệu. 2. **Khởi tạo ứng dụng FastAPI:** - `app = FastAPI()` 3. **Định nghĩa các kiểu dữ liệu Pydantic:** - `ContextItem`: Đại diện cho một mục ngữ cảnh duy nhất (key, value, type). - `ContextRequest`: Đại diện cho yêu cầu cập nhật ngữ cảnh (model_id, danh sách các ContextItem). - `ContextResponse`: Đại diện cho phản hồi từ máy chủ (success, message). 4. **Giả lập kho lưu trữ ngữ cảnh:** - `model_contexts: Dict[str, Dict[str, Any]] = {}`: Một từ điển Python đơn giản để lưu trữ ngữ cảnh của các mô hình. **Quan trọng:** Trong một ứng dụng thực tế, bạn sẽ muốn sử dụng một cơ sở dữ liệu (ví dụ: PostgreSQL, MongoDB) để lưu trữ ngữ cảnh. 5. **Endpoint `/context` (POST): Cập nhật ngữ cảnh:** - `@app.post("/context")`: Định nghĩa một endpoint POST tại `/context`. - `async def update_context(context_request: ContextRequest) -> ContextResponse:`: Hàm xử lý yêu cầu POST. - `context_request: ContextRequest`: FastAPI tự động chuyển đổi dữ liệu JSON trong yêu cầu thành một đối tượng `ContextRequest`. - `-> ContextResponse`: Khai báo kiểu dữ liệu trả về là `ContextResponse`. - **Logic:** - Lấy `model_id` và `context_items` từ `context_request`. - Kiểm tra xem ngữ cảnh cho `model_id` đã tồn tại chưa. Nếu chưa, khởi tạo một từ điển trống. - Lặp qua `context_items` và cập nhật ngữ cảnh cho `model_id`. - Trả về một `ContextResponse` với `success=True` và một thông báo thành công. - Xử lý các ngoại lệ và trả về một lỗi HTTP 500 nếu có lỗi xảy ra. 6. **Endpoint `/context/{model_id}` (GET): Lấy ngữ cảnh:** - `@app.get("/context/{model_id}")`: Định nghĩa một endpoint GET tại `/context/{model_id}`. - `async def get_context(model_id: str) -> Dict[str, Any]:`: Hàm xử lý yêu cầu GET. - `model_id: str`: `model_id` được lấy từ URL. - `-> Dict[str, Any]`: Khai báo kiểu dữ liệu trả về là một từ điển. - **Logic:** - Kiểm tra xem ngữ cảnh cho `model_id` đã tồn tại chưa. Nếu chưa, trả về một lỗi HTTP 404. - Trả về ngữ cảnh cho `model_id`. 7. **Endpoint `/` (GET): Ví dụ đơn giản (tùy chọn):** - `@app.get("/")`: Định nghĩa một endpoint GET tại `/`. - `async def read_root():`: Hàm xử lý yêu cầu GET. - Trả về một thông báo đơn giản. 8. **Chạy ứng dụng:** - `if __name__ == "__main__":`: Đảm bảo rằng đoạn mã này chỉ chạy khi tệp được thực thi trực tiếp (không phải khi được nhập như một module). - `import uvicorn`: Nhập thư viện Uvicorn. - `uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)`: Chạy ứng dụng FastAPI bằng Uvicorn trên tất cả các giao diện (0.0.0.0) và cổng 8000. **Cách sử dụng:** 1. **Cài đặt các thư viện:** ```bash pip install fastapi uvicorn pydantic ``` 2. **Lưu mã trên vào một tệp, ví dụ: `main.py`.** 3. **Chạy ứng dụng:** ```bash python main.py ``` 4. **Sử dụng một công cụ như `curl` hoặc Postman để gửi các yêu cầu HTTP:** **Ví dụ: Cập nhật ngữ cảnh (POST):** ```bash curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"model_id": "my_model", "context": [{"key": "temperature", "value": 0.7, "type": "number"}, {"key": "prompt", "value": "Translate to French", "type": "string"}]}' http://localhost:8000/context ``` **Ví dụ: Lấy ngữ cảnh (GET):** ```bash curl http://localhost:8000/context/my_model ``` **Những điểm cần lưu ý và cải tiến:** * **Xác thực:** Thêm xác thực để đảm bảo chỉ những người dùng được ủy quyền mới có thể cập nhật ngữ cảnh. * **Cơ sở dữ liệu:** Thay thế `model_contexts` bằng một cơ sở dữ liệu thực tế để lưu trữ ngữ cảnh một cách bền vững. Sử dụng một ORM như SQLAlchemy để tương tác với cơ sở dữ liệu. * **Kiểm tra kiểu dữ liệu:** Thực hiện kiểm tra kiểu dữ liệu nghiêm ngặt hơn để đảm bảo rằng giá trị của mỗi mục ngữ cảnh phù hợp với kiểu dữ liệu được chỉ định. * **Logging:** Thêm logging để theo dõi các sự kiện quan trọng (ví dụ: cập nhật ngữ cảnh, lỗi). * **Error Handling:** Cải thiện xử lý lỗi để cung cấp thông tin chi tiết hơn về các lỗi xảy ra. * **Asynchronous Operations:** Sử dụng các hoạt động không đồng bộ (asynchronous) để cải thiện hiệu suất, đặc biệt là khi tương tác với cơ sở dữ liệu. * **Dependency Injection:** Sử dụng hệ thống dependency injection của FastAPI để quản lý các phụ thuộc một cách hiệu quả hơn. * **Testing:** Viết các bài kiểm tra đơn vị (unit tests) và kiểm tra tích hợp (integration tests) để đảm bảo rằng ứng dụng hoạt động chính xác. * **Deployment:** Triển khai ứng dụng lên một nền tảng đám mây như AWS, Google Cloud, hoặc Azure. Bản triển khai này cung cấp một điểm khởi đầu tốt để xây dựng một máy chủ Model Context Protocol bằng FastAPI. Hãy nhớ điều chỉnh nó để phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn. Chúc bạn thành công!

MCPE Alpha Server for Pterodactyl

Lõi cho máy chủ MCPE Alpha sử dụng bảng điều khiển Pterodactyl.

Selector_MCP_Server

Selector AI MCP Server

ezmcp

Easy-to-use MCP server framework specialized for SSE.

Financial Analysis MCP Server

Máy chủ Giao thức Bối cảnh Mô hình Anthropic (MCP) để phân tích tài chính với tích hợp API từ alphavantage.com và financialmodellingprep.com.

MCP File Finder

MCP server on Python