Discover Awesome MCP Servers

Playwright MCP

A server that provides browser automation capabilities using Playwright, enabling LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring screenshots or vision models.

Vendor Risk Assessment MCP Server

Enables AI-powered vendor risk assessment using AWS Titan, allowing users to evaluate individual vendors, compare multiple vendors, and get industry risk benchmarks through natural language queries.

AzureAppConfigurationHelper-MCP

Một máy chủ MCP (Minimum Configuration Protocol) giúp mọi người phát triển ứng dụng với Azure App Configuration.

MCP Review Server

A specialized code review service that provides 36+ critics for different programming aspects and 3 fixing strategies to automatically address identified issues in a two-step workflow.

Mcp Arcknowledge

This MCP server conveniently lets you configure and interact across all your custom webhook endpoints from a config(knowledgebase json). You can manage new endpoint knowledge doc sources URLs.

Hono Remote Mcp Sample

Mẫu máy chủ MCP từ xa (Hono + Cloudflare Workers + Durable Objects)

MCP Memory

Enables AI assistants to remember user information and preferences across conversations using vector search technology. Built on Cloudflare infrastructure with isolated user namespaces for secure, persistent memory storage.

mcp-file-server

MCP File System Server for Claude Desktop

Jira Prompts MCP Server

Một máy chủ MCP cung cấp một số lệnh để tạo ra các lời nhắc (prompts) hoặc ngữ cảnh (contexts) từ nội dung Jira.

Knowledge Graph Memory Server

Một cải tiến trong việc triển khai bộ nhớ liên tục bằng cách sử dụng biểu đồ tri thức cục bộ với tùy chọn tùy chỉnh `--memory-path`. Điều này cho phép Claude ghi nhớ thông tin về người dùng giữa các cuộc trò chuyện.

MCP Servers

Một bộ sưu tập các máy chủ MCP (Giao thức Ngữ cảnh Mô hình) dưới dạng các công cụ dotnet.

HashiCorp Vault MCP Server

Enables interaction with HashiCorp Vault for secret management operations including reading, writing, listing, and deleting secrets through the Model Context Protocol.

Reddit MCP Server

Enables AI agents to search, monitor, and analyze Reddit's communities and discussions through authenticated API access with intelligent caching and rate limiting.

Google Search MCP Server

Một triển khai máy chủ MCP tích hợp với Google Custom Search JSON API, cung cấp khả năng tìm kiếm trên web.

Pytest MCP Server

Enables AI assistants to run and analyze pytest tests for desktop applications through interactive commands. Supports test execution, filtering, result analysis, and debugging for comprehensive test automation workflows.

flutterclimcp

Chắc chắn rồi, đây là một ví dụ về một dự án thú vị để tạo bằng Flutter CLI MCP (Model Context Protocol) Server: **Tên dự án:** Ứng dụng "Danh sách việc cần làm thông minh" **Mô tả:** Ứng dụng này cho phép người dùng tạo và quản lý danh sách việc cần làm của họ. Điểm đặc biệt là ứng dụng sử dụng máy chủ Flutter CLI MCP để cung cấp các tính năng thông minh, chẳng hạn như: * **Gợi ý việc cần làm:** Dựa trên ngữ cảnh (ví dụ: thời gian, địa điểm, các việc cần làm đã hoàn thành), ứng dụng sẽ gợi ý các việc cần làm phù hợp. * **Ưu tiên tự động:** Ứng dụng tự động ưu tiên các việc cần làm dựa trên mức độ quan trọng và thời hạn. * **Phân tích hiệu suất:** Ứng dụng theo dõi hiệu suất của người dùng trong việc hoàn thành các việc cần làm và cung cấp thông tin chi tiết để cải thiện. **Các bước thực hiện:** 1. **Khởi tạo dự án Flutter:** Sử dụng Flutter CLI để tạo một dự án Flutter mới. 2. **Thiết kế giao diện người dùng:** Tạo giao diện người dùng cho phép người dùng thêm, chỉnh sửa, xóa và đánh dấu các việc cần làm là đã hoàn thành. 3. **Xây dựng máy chủ Flutter CLI MCP:** * Tạo một máy chủ Flutter CLI MCP để xử lý các yêu cầu từ ứng dụng Flutter. * Triển khai các tính năng thông minh (gợi ý, ưu tiên, phân tích) trên máy chủ. 4. **Kết nối ứng dụng Flutter với máy chủ MCP:** * Sử dụng giao thức MCP để giao tiếp giữa ứng dụng Flutter và máy chủ. * Gửi dữ liệu việc cần làm từ ứng dụng đến máy chủ để xử lý. * Nhận kết quả xử lý từ máy chủ và hiển thị trên ứng dụng. 5. **Thêm các tính năng bổ sung (tùy chọn):** * Tích hợp với lịch để hiển thị các việc cần làm theo thời gian. * Sử dụng vị trí để cung cấp gợi ý việc cần làm dựa trên địa điểm. * Cho phép người dùng chia sẻ danh sách việc cần làm với người khác. **Lợi ích của việc sử dụng Flutter CLI MCP:** * **Tách biệt logic nghiệp vụ:** Máy chủ MCP cho phép bạn tách biệt logic nghiệp vụ phức tạp khỏi ứng dụng Flutter, giúp ứng dụng dễ bảo trì và mở rộng hơn. * **Tái sử dụng logic:** Bạn có thể tái sử dụng logic nghiệp vụ trên nhiều ứng dụng Flutter khác nhau. * **Cải thiện hiệu suất:** Máy chủ MCP có thể xử lý các tác vụ nặng, giúp cải thiện hiệu suất của ứng dụng Flutter. **Lưu ý:** * Dự án này đòi hỏi kiến thức về Flutter, Flutter CLI và giao thức MCP. * Bạn có thể sử dụng các thư viện và gói Flutter có sẵn để đơn giản hóa việc phát triển. Chúc bạn thành công với dự án thú vị này!

Trello MCP Server

Enables AI assistants to retrieve Trello card information by ID or link, providing access to card details including labels, members, due dates, and attachments through a standardized interface.

Sloot MCP Server

A TypeScript MCP server implementation using Express.js that provides basic tools like echo, time retrieval, and calculator functionality. Features session management, RESTful API endpoints, and Server-Sent Events for streamable communication.

n8n - Secure Workflow Automation for Technical Teams

Nền tảng tự động hóa quy trình làm việc mã nguồn mở (fair-code) với các khả năng AI tích hợp. Kết hợp xây dựng trực quan với mã tùy chỉnh, tự lưu trữ hoặc trên đám mây, hơn 400 tích hợp.

Kali Pentest MCP Server

Provides secure access to penetration testing tools from Kali Linux including nmap, nikto, dirb, wpscan, and sqlmap for educational vulnerability assessment. Operates in a controlled Docker environment with target whitelisting to ensure ethical testing practices.

Agent Interviews

Agent Interviews

OptionsFlow

Một máy chủ Giao thức Bối cảnh Mô hình (Model Context Protocol) cho phép các LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn) phân tích chuỗi quyền chọn, tính toán các chỉ số Greeks và đánh giá các chiến lược quyền chọn cơ bản thông qua dữ liệu từ Yahoo Finance.

NotePlan MCP Server

A Message Control Protocol server that enables Claude Desktop to interact with NotePlan.co, allowing users to query, search, create, and update notes directly from Claude conversations.

Cortex Context MCP Adapter

Enables integration with Cortex Context services through the Model Context Protocol. Provides authenticated access to CortexGuardAI's context management capabilities for registered users.

MCP demo (DeepSeek as Client's LLM)

Okay, I understand. You want instructions on how to run a Minimal Communication Protocol (MCP) client and server demo using the DeepSeek API. Unfortunately, I need a little more information to give you a precise and helpful answer. Here's why, and what I need to know: **Why I need more information:** * **"MCP" is very generic:** "Minimal Communication Protocol" could refer to many different things. It's not a standardized protocol like HTTP or TCP. It's likely a custom protocol you or someone else has defined. * **DeepSeek API's Role:** The DeepSeek API is primarily known for its large language models (LLMs). It's not immediately clear how it fits into a *communication protocol* demo. Are you intending to use the DeepSeek API to: * **Generate messages for the MCP?** (e.g., the server uses DeepSeek to create responses based on client requests) * **Analyze messages sent over the MCP?** (e.g., the server uses DeepSeek to understand the intent of client requests) * **Something else entirely?** * **Existing Code/Setup:** Do you already have: * MCP client and server code (even if it's basic)? * A DeepSeek API key? * A programming language preference (Python, Node.js, etc.)? **Here's what I need you to tell me so I can provide a useful answer:** 1. **Describe the MCP:** * What is the purpose of this MCP? What kind of data will be exchanged? * What is the message format (e.g., text-based, binary, JSON)? If text-based, what's the structure? * What are the basic commands or message types? 2. **Explain how you want to use the DeepSeek API:** * Specifically, what role will the DeepSeek API play in the client/server interaction? Give a concrete example. 3. **Programming Language:** * What programming language are you using (e.g., Python, Node.js, Go, Java)? 4. **Existing Code (if any):** * Please share any code you already have for the MCP client, server, or DeepSeek API integration. Even snippets are helpful. 5. **DeepSeek API Key:** * Do you have a DeepSeek API key? (You don't need to share the key itself, just confirm you have one). **Example Scenario (and how I would answer *if* this were your scenario):** Let's *imagine* you want to build a simple "Echo Server" MCP where: * **MCP:** * Clients send text messages to the server. * The server *echoes* the message back to the client, but *enhanced* by the DeepSeek API. * Message format: Plain text. * Command: Just send text; no specific commands. * **DeepSeek API:** * The server uses the DeepSeek API to add a humorous or creative "spin" to the echoed message. For example, if the client sends "Hello", the server might respond with "Hello! As a large language model, I'm contractually obligated to say: Have a fantastic day!". * **Language:** Python * **I have a DeepSeek API key.** **Then, I could provide a Python example like this:** ```python import socket import deepseek_client # Assuming you have a DeepSeek client library # Replace with your DeepSeek API key DEEPSEEK_API_KEY = "YOUR_DEEPSEEK_API_KEY" # MCP Server settings HOST = '127.0.0.1' # Standard loopback interface address (localhost) PORT = 65432 # Port to listen on (non-privileged ports are > 1023) def enhance_with_deepseek(message): """Uses the DeepSeek API to enhance the message.""" try: client = deepseek_client.DeepSeekClient(DEEPSEEK_API_KEY) # Replace with your actual client initialization prompt = f"Enhance the following message with a humorous or creative twist: '{message}'" response = client.generate_text(prompt) # Replace with the correct method call return response.text # Assuming the response has a 'text' attribute except Exception as e: print(f"Error using DeepSeek API: {e}") return f"Error: Could not enhance message. Original: {message}" # Fallback def run_server(): with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.bind((HOST, PORT)) s.listen() print(f"Server listening on {HOST}:{PORT}") conn, addr = s.accept() with conn: print(f"Connected by {addr}") while True: data = conn.recv(1024) if not data: break message = data.decode('utf-8') enhanced_message = enhance_with_deepseek(message) conn.sendall(enhanced_message.encode('utf-8')) def run_client(): with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.connect((HOST, PORT)) message = input("Enter message to send: ") s.sendall(message.encode('utf-8')) data = s.recv(1024) print(f"Received: {data.decode('utf-8')}") if __name__ == "__main__": import threading server_thread = threading.Thread(target=run_server) server_thread.daemon = True # Allow the main thread to exit even if the server is running server_thread.start() run_client() ``` **Important Notes about the Example:** * **`deepseek_client`:** This is a placeholder. You'll need to install the appropriate DeepSeek API client library for Python (if one exists; otherwise, you'll need to use `requests` or a similar library to make HTTP calls to the DeepSeek API). You'll also need to adapt the `deepseek_client.DeepSeekClient()` and `client.generate_text()` calls to match the actual API usage. Refer to the DeepSeek API documentation for details. * **Error Handling:** The example includes basic error handling for the DeepSeek API call. You should add more robust error handling in a real application. * **Threading:** The server runs in a separate thread so the client and server can run concurrently on the same machine for testing. * **Replace `YOUR_DEEPSEEK_API_KEY`:** You *must* replace this with your actual DeepSeek API key. * **Install `socket`:** This is a built-in Python library, so no installation is needed. **How to Run the Example (after you've adapted it):** 1. **Save:** Save the code as a Python file (e.g., `mcp_deepseek_demo.py`). 2. **Install DeepSeek Client (if applicable):** `pip install deepseek-client` (or whatever the correct package name is). 3. **Run:** Execute the script from your terminal: `python mcp_deepseek_demo.py` 4. **Enter a message:** The client will prompt you to enter a message. Type something and press Enter. 5. **See the response:** The client will display the enhanced message received from the server. **In summary, please provide the details I requested above so I can give you a much more specific and helpful answer.**

Apple Doc MCP

A Model Context Protocol server that provides AI coding assistants with direct access to Apple's Developer Documentation, enabling seamless lookup of frameworks, symbols, and detailed API references.

MCP OpenNutrition

Provides access to a comprehensive food database with 300,000+ items, enabling nutritional data lookups, food searches, and barcode scanning with all processing happening locally for privacy and speed.

Integrator MCP Server

A Model Context Protocol server that allows AI assistants to invoke and interact with Integrator automation workflows through an API connection.