Discover Awesome MCP Servers

DBT CLI MCP Server

Một máy chủ Giao thức Bối cảnh Mô hình (MCP) bao bọc công cụ dòng lệnh dbt (dbt CLI), cho phép các tác nhân viết mã AI tương tác với các dự án dbt thông qua các công cụ MCP tiêu chuẩn. Được phát triển bởi Mammoth Growth.

AWS CLI MCP Server

Một máy chủ MCP cho phép Claude tạo và thực thi các lệnh AWS CLI, cho phép người dùng quản lý tài nguyên AWS thông qua các cuộc trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên.

mcp-browser-use: MCP server for browser-use

Một máy chủ MCP kết nối bất kỳ ứng dụng khách MCP nào (như Claude hoặc Cursor) với trình duyệt bằng cách sử dụng browser-use, cho phép các ứng dụng khách sử dụng các LLM hiện có mà không cần thêm khóa API.

Twitter MCP Server

Mirror of

mcpx-py

Python client library for

Spring AI MCP server to access information from

I'm sorry, but I don't have enough information to complete your request. I need more context to understand what you mean by "MCP server implementation." Specifically, I need clarification on: * **What is "MCP"?** Is it a specific protocol, framework, or technology? Knowing what MCP stands for is crucial. * **What kind of information about projects from api.spring.io do you want to serve?** Are you looking for project names, descriptions, dependencies, versions, or something else? Be specific. * **What is the intended use case for this server?** Who will be using it, and what will they be doing with the information? * **What technologies are you comfortable using?** (e.g., Java, Spring Boot, Python, Node.js, etc.) This will help me suggest appropriate implementation approaches. * **What level of detail do you need?** Do you need a complete, production-ready implementation, or just a basic outline or example? Once I have a better understanding of your requirements, I can provide a more helpful response. However, I can give you a *general* idea of how you might approach this, assuming "MCP" is some kind of custom protocol or application: **General Approach (Conceptual Outline):** 1. **Understand the api.spring.io API:** Study the API documentation to understand how to retrieve the project information you need. You'll likely be making HTTP requests to specific endpoints. 2. **Choose a Technology Stack:** Select a programming language and framework suitable for building a server. Spring Boot (Java) would be a natural choice given the source of the data, but other options like Python (Flask/Django) or Node.js (Express) are also viable. 3. **Implement the API Client:** Write code to fetch data from the api.spring.io API. This will involve making HTTP requests and parsing the responses (likely JSON). 4. **Define the MCP Protocol (if applicable):** If "MCP" is a specific protocol, you'll need to implement the server-side logic to handle MCP requests and format responses according to the protocol specification. If it's just a general term for your application, you'll need to define the API endpoints and data formats that your server will expose. 5. **Implement the Server Logic:** Write the core logic of your server. This will involve: * Receiving requests (either MCP requests or HTTP requests). * Fetching data from the api.spring.io API. * Transforming the data into the desired format. * Sending the response back to the client. 6. **Caching (Optional):** To improve performance and reduce load on the api.spring.io API, consider implementing caching. You can cache the data in memory, in a database, or using a dedicated caching system like Redis or Memcached. 7. **Deployment:** Deploy your server to a suitable environment (e.g., a cloud platform like AWS, Azure, or Google Cloud, or a traditional server). **Example (Conceptual - Spring Boot):** ```java // Very simplified example - requires significant elaboration import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.springframework.web.client.RestTemplate; @SpringBootApplication public class McpServerApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(McpServerApplication.class, args); } } @RestController class McpController { private final RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(); @GetMapping("/projects") public String getProjects() { // Replace with the actual api.spring.io endpoint String apiUrl = "https://api.spring.io/projects"; String response = restTemplate.getForObject(apiUrl, String.class); // TODO: Parse the JSON response and format it according to your MCP needs return response; } } ``` **Translation to Vietnamese (of the general approach):** **Cách tiếp cận chung (phác thảo khái niệm):** 1. **Hiểu API api.spring.io:** Nghiên cứu tài liệu API để hiểu cách truy xuất thông tin dự án bạn cần. Bạn có thể sẽ thực hiện các yêu cầu HTTP đến các điểm cuối cụ thể. 2. **Chọn ngăn xếp công nghệ:** Chọn ngôn ngữ lập trình và framework phù hợp để xây dựng máy chủ. Spring Boot (Java) sẽ là một lựa chọn tự nhiên vì nguồn dữ liệu, nhưng các tùy chọn khác như Python (Flask/Django) hoặc Node.js (Express) cũng khả thi. 3. **Triển khai ứng dụng khách API:** Viết mã để lấy dữ liệu từ API api.spring.io. Điều này sẽ liên quan đến việc thực hiện các yêu cầu HTTP và phân tích cú pháp các phản hồi (có khả năng là JSON). 4. **Xác định giao thức MCP (nếu có):** Nếu "MCP" là một giao thức cụ thể, bạn sẽ cần triển khai logic phía máy chủ để xử lý các yêu cầu MCP và định dạng các phản hồi theo đặc tả giao thức. Nếu đó chỉ là một thuật ngữ chung cho ứng dụng của bạn, bạn sẽ cần xác định các điểm cuối API và định dạng dữ liệu mà máy chủ của bạn sẽ hiển thị. 5. **Triển khai logic máy chủ:** Viết logic cốt lõi của máy chủ của bạn. Điều này sẽ liên quan đến: * Nhận yêu cầu (yêu cầu MCP hoặc yêu cầu HTTP). * Lấy dữ liệu từ API api.spring.io. * Chuyển đổi dữ liệu thành định dạng mong muốn. * Gửi phản hồi trở lại máy khách. 6. **Bộ nhớ đệm (Tùy chọn):** Để cải thiện hiệu suất và giảm tải cho API api.spring.io, hãy cân nhắc triển khai bộ nhớ đệm. Bạn có thể lưu trữ dữ liệu trong bộ nhớ, trong cơ sở dữ liệu hoặc sử dụng hệ thống bộ nhớ đệm chuyên dụng như Redis hoặc Memcached. 7. **Triển khai:** Triển khai máy chủ của bạn vào một môi trường phù hợp (ví dụ: nền tảng đám mây như AWS, Azure hoặc Google Cloud hoặc máy chủ truyền thống). **Translation to Vietnamese (of the example code):** ```java // Ví dụ rất đơn giản - cần được phát triển thêm đáng kể import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import org.springframework.web.client.RestTemplate; @SpringBootApplication public class McpServerApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(McpServerApplication.class, args); } } @RestController class McpController { private final RestTemplate restTemplate = new RestTemplate(); @GetMapping("/projects") public String getProjects() { // Thay thế bằng điểm cuối api.spring.io thực tế String apiUrl = "https://api.spring.io/projects"; String response = restTemplate.getForObject(apiUrl, String.class); // TODO: Phân tích cú pháp phản hồi JSON và định dạng nó theo nhu cầu MCP của bạn return response; } } ``` Please provide more details about "MCP" and your specific requirements so I can give you a more accurate and helpful answer.

mcp_servers

Tuyển tập các máy chủ MCP để sử dụng với Anthropic và các mô hình khác.

MCP Servers

A collection of MCP Servers

Model Context Protocol servers

Model Context Protocol Servers - A collection of reference implementations for the Model Context Protocol (MCP)

local-llm-obsidian-knowledge-base

A template repository that includes a dev container for running a local LLM and included knowledge base. Add a git repo using `git subtree` or `git submodule` and update it using an MCP Client/Server relationship i.e. `VS Code` extension like `Cline` and the `Filesystem`/`Obsidian-MCP` MCP server.

BrowserTools MCP

Monitor browser logs directly from Cursor and other MCP compatible IDEs.

mcp-deepresearch

Máy chủ MCP cục bộ Perplexity

Unsloth MCP Server

Cung cấp các công cụ để tối ưu hóa, tinh chỉnh và triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn với Unsloth, cho phép đào tạo nhanh hơn gấp 2 lần với bộ nhớ ít hơn 80% thông qua các khả năng tải mô hình, tinh chỉnh, tạo văn bản và xuất mô hình.

Useful MCP Servers Collection

Tuyển tập các máy chủ MCP hữu ích và an toàn cho nhiều tích hợp và tác vụ khác nhau.

MCP Postgres Query Server

Một máy chủ Giao thức Bối cảnh Mô hình (Model Context Protocol) an toàn, cho phép Claude thực thi các truy vấn SQL chỉ đọc (read-only) trên cơ sở dữ liệu PostgreSQL, tạo điều kiện tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên với dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.

XiYan MCP Server

Gương của

feishu-mcp-server

npm feishu-mcp-server

Verodat MCP Layer Architecture Diagram

Verodat MCP Server Implementation

Clarion Builder MCP Server

MCP server providing Clarion development and build capabilities

GitHub MCP Server

github-mcp-server

ENS MCP Server

Cho phép Claude tương tác với hệ thống Ethereum Name Service (ENS) để phân giải tên, kiểm tra tính khả dụng, truy xuất bản ghi và thực hiện các hoạt động liên quan đến ENS khác thông qua ngôn ngữ tự nhiên.

Boilerplate MCP Server

A comprehensive TypeScript implementation of the Model Context Protocol (MCP) server with tools, resources, and prompts for LLM integration. Provides a robust foundation for building AI-powered applications with CLI support.

GitLab MCP Server Test Repository

Test repository for MCP GitLab server validation

pumpfun-mcp

Một máy chủ Giao thức Bối cảnh Mô hình cho phép các trợ lý AI tạo, mua và bán token trên nền tảng Pump.fun trên Solana.

Claudesidian

An MCP server for your second brain.

pdffigures2-MCP-Server

Một máy chủ MCP cho pdffigures2: Máy chủ này xử lý các tệp PDF khoa học để trích xuất hình ảnh, bảng biểu, chú thích và tiêu đề phần với độ chính xác cao. Nó được thiết kế để hỗ trợ các nhà nghiên cứu và nhà phát triển trong việc phân tích tài liệu học thuật một cách hiệu quả.

Cursor Model Context Protocol (MCP) Example

This repository contains example implementations of Model Context Protocol (MCP) servers that can be used with Cursor IDE to enhance AI capabilities with custom tools and data sources.

Filesystem

Một triển khai máy chủ Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) giao tiếp với ứng dụng theo dõi thể hình Hevy và API của nó. Máy chủ này cho phép các trợ lý AI truy cập và quản lý dữ liệu tập luyện, lịch trình, mẫu bài tập và hơn thế nữa thông qua API Hevy (yêu cầu đăng ký PRO).