Discover Awesome MCP Servers

colab-mcp

Bridges a local agent to a Colab session in the browser, enabling seamless interaction with Colab from local clients.

mcp-data-boston

Enables querying City of Boston open data through the CKAN API, providing access to datasets from data.boston.gov via natural language.

Memory MCP

Persistent project memory for AI models and coding agents. Memory MCP stores architecture, decisions, tasks, warnings, preferences, and session state in Supabase so OpenCode, Claude Code CLI, Qwen Code, Codex, or any MCP-compatible client can resume work without losing context.

Jenkins MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server that enables AI tools like chatbots to interact with and control Jenkins, allowing users to trigger jobs, check build statuses, and perform other Jenkins operations through natural language.

Claude-Gemini Collaborative Integration

Enables seamless real-time collaboration between Claude Code and the Gemini CLI for discussing ideas and refining solutions. It provides tools to initiate collaborative sessions, consult Gemini with context preservation, and access conversation history.

google-maps-platform-code-assist-mcp

MCP server that retrieves up-to-date Google Maps Platform documentation and code samples to ground AI-generated code in official guidance.

Project Tessera

Local workspace memory for Claude Desktop. Indexes documents into a vector store with hybrid search, cross-session memory, auto-learn, and knowledge graph.

mcp-ipqualityscore

Wraps IPQualityScore's fraud-prevention API to enable AI agents to check IP reputation, email verification, and other fraud detection data through natural language queries.

Searcharvester MCP Server

A self-hosted web search and page extraction service adapter that bridges your Searcharvester instance to LLM clients like Claude, enabling native web search and content extraction with failover and automatic pagination.

nutanix-mcp

Enables querying Nutanix infrastructure (VMs, hosts, storage, alerts, etc.) using natural language through GitHub Copilot. Supports Prism Element, Prism Central, and Nutanix Move with secure credential storage.

CCGO Imager MCP

Enables Codex and Claude to generate or edit images using natural language via a CCGO image generation MCP key.

YearAtAGlance MCP Server

Integrates the YearAtAGlance calendar with AI assistants to manage events, categories, and event density heatmaps. It enables users to perform CRUD operations on calendar data and utilize AI-powered features like natural language milestone creation and yearly analysis.

TradingView MCP Bridge

Personal AI assistant for your TradingView Desktop charts. Connects Claude Code to your locally running TradingView app via Chrome DevTools Protocol for AI-assisted chart analysis, Pine Script development, and workflow automation.

mail-macos-mcp

Enables Claude to control the macOS Mail app for reading, searching, drafting, sending, and managing emails directly from Claude Desktop.

DigiKey MCP Server

A Model Context Protocol server that provides search and product information tools for DigiKey's electronic component catalog, allowing users to search products by keyword, get detailed product information, and access pricing data.

FastMCP Boilerplate

A starter template for building MCP servers with FastMCP, providing testing, linting, formatting, and NPM publishing setup.

Test MCP Server

A dual-transport MCP server that exposes your API as tools to LLM clients, supporting both stdio transport for local clients like Claude Desktop and HTTP/SSE transport for remote clients like OpenAI's Responses API.

Money Lover MCP Server

Enables AI assistants to query and manage personal finance data through the unofficial Money Lover REST API. It provides 27 tools covering authentication, wallets, categories, transactions, events, debts, and static configuration with both read and write capabilities.

mcp-dev-record

A dedicated MCP (Model Context Protocol) server for recording and organizing conversation content, providing templated recording functionality.

Apple MCP - Enhanced Edition

Enables AI assistants to interact with native Apple applications including Messages, Notes, Contacts, Mail, Reminders, Calendar, and Maps. Features smart contact resolution, priority-based search, and comprehensive Apple ecosystem integration with enhanced error handling.

mcp-n8n

MCP server for integrating with n8n, enabling workflow automation and management through natural language.

OT-AIops

Provides AI agents with safe, governed read access to industrial control systems (OPC-UA, Modbus, S7, Mitsubishi, MTConnect, MQTT/Sparkplug) plus cross-protocol diagnostics for troubleshooting data breaks, alarm floods, and unhealthy tags.

FastAPI MCP Application

A REST API built with FastAPI that exposes endpoints via Model Context Protocol (MCP), allowing clients to interact with CRUD operations through MCP interfaces.

Zillow56 MCP Server

Enables access to the Zillow56 API to search for real estate listings and rental market trends using locations, coordinates, or specific property filters. It also provides comprehensive housing market snapshots and historical data based on the Zillow Home Value Index (ZHVI).

mcp-device-datetime

Exposes the host device's current date and time, returning local time with timezone offset or UTC.

evolution-mcp

MCP server for GNOME Evolution that enables calendar and email operations such as listing calendars/events, sending emails, and searching messages through the Evolution Data Server.

mcpo-docker

Tuyệt vời, đây là một ví dụ Docker image cho mcpo, một công cụ để hiển thị các máy chủ MCP (Model Context Protocol) dưới dạng các điểm cuối HTTP tương thích với OpenAPI cho OpenWebUI: ```dockerfile # Sử dụng image nền Python chính thức FROM python:3.11-slim-buster # Đặt thư mục làm việc WORKDIR /app # Sao chép các tệp yêu cầu COPY requirements.txt . # Cài đặt các phụ thuộc RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # Sao chép mã nguồn mcpo COPY . . # Đặt biến môi trường (nếu cần) # Ví dụ: # ENV MCP_HOST=localhost # ENV MCP_PORT=5000 # ENV OPENAPI_TITLE="My MCP Server" # Mở cổng (nếu cần) EXPOSE 8000 # Lệnh chạy mcpo CMD ["python", "main.py"] ``` **Giải thích:** * **`FROM python:3.11-slim-buster`**: Sử dụng image Python 3.11 phiên bản "slim-buster" làm image nền. "slim" giúp giảm kích thước image cuối cùng. * **`WORKDIR /app`**: Đặt thư mục `/app` bên trong container làm thư mục làm việc hiện tại. * **`COPY requirements.txt .`**: Sao chép tệp `requirements.txt` (chứa danh sách các phụ thuộc Python) từ thư mục hiện tại trên máy tính của bạn vào thư mục `/app` bên trong container. * **`RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt`**: Cài đặt các phụ thuộc Python được liệt kê trong `requirements.txt`. `--no-cache-dir` giúp giảm kích thước image bằng cách không lưu trữ cache của các gói đã tải xuống. * **`COPY . .`**: Sao chép *tất cả* các tệp và thư mục từ thư mục hiện tại trên máy tính của bạn vào thư mục `/app` bên trong container. **Quan trọng:** Đảm bảo rằng bạn đang ở trong thư mục gốc của dự án mcpo khi bạn chạy lệnh `docker build`. * **`ENV MCP_HOST=localhost`**, **`ENV MCP_PORT=5000`**, **`ENV OPENAPI_TITLE="My MCP Server"`**: Đặt các biến môi trường. Bạn có thể sử dụng các biến này để cấu hình mcpo. Thay đổi các giá trị này cho phù hợp với cấu hình của bạn. * **`EXPOSE 8000`**: Khai báo rằng container sẽ lắng nghe trên cổng 8000. Điều này không *thực sự* mở cổng, nhưng nó cung cấp thông tin cho Docker và các công cụ khác. * **`CMD ["python", "main.py"]`**: Chỉ định lệnh sẽ chạy khi container khởi động. Trong trường hợp này, nó chạy tệp `main.py` bằng Python. Thay đổi `main.py` nếu điểm vào của ứng dụng mcpo của bạn khác. **Cách sử dụng:** 1. **Tạo tệp `requirements.txt`:** Nếu bạn chưa có, hãy tạo một tệp `requirements.txt` trong thư mục gốc của dự án mcpo của bạn. Nó nên chứa danh sách các phụ thuộc Python mà mcpo cần, ví dụ: ``` fastapi uvicorn pydantic # Thêm bất kỳ phụ thuộc nào khác mà mcpo cần ``` 2. **Lưu Dockerfile:** Lưu đoạn mã trên vào một tệp có tên `Dockerfile` (không có phần mở rộng) trong thư mục gốc của dự án mcpo của bạn. 3. **Xây dựng image Docker:** Mở một terminal, điều hướng đến thư mục gốc của dự án mcpo của bạn (chứa `Dockerfile` và `requirements.txt`), và chạy lệnh sau: ```bash docker build -t mcpo-image . ``` * `-t mcpo-image` gắn thẻ (tag) image với tên `mcpo-image`. Bạn có thể chọn một tên khác nếu muốn. * `.` chỉ định rằng Dockerfile nằm trong thư mục hiện tại. 4. **Chạy container Docker:** Sau khi image được xây dựng thành công, bạn có thể chạy nó bằng lệnh: ```bash docker run -p 8000:8000 mcpo-image ``` * `-p 8000:8000` ánh xạ cổng 8000 trên máy tính của bạn đến cổng 8000 bên trong container. Điều này cho phép bạn truy cập mcpo từ trình duyệt web của bạn. **Quan trọng:** * **Điều chỉnh cấu hình:** Bạn có thể cần điều chỉnh các biến môi trường (ví dụ: `MCP_HOST`, `MCP_PORT`) và các tham số dòng lệnh trong `CMD` để phù hợp với cấu hình cụ thể của mcpo. * **Mạng:** Nếu máy chủ MCP của bạn đang chạy trên một máy khác, bạn cần đảm bảo rằng container Docker có thể truy cập được máy chủ đó. Bạn có thể cần sử dụng các tùy chọn mạng Docker như `--network` hoặc `--link`. * **Volumes:** Nếu mcpo cần truy cập vào các tệp trên máy chủ của bạn (ví dụ: tệp cấu hình, mô hình), bạn có thể sử dụng Docker volumes để gắn các thư mục từ máy chủ của bạn vào container. * **Bảo mật:** Hãy cẩn thận khi hiển thị các dịch vụ qua HTTP, đặc biệt là nếu chúng xử lý dữ liệu nhạy cảm. Cân nhắc sử dụng HTTPS và các biện pháp bảo mật khác. Ví dụ này cung cấp một điểm khởi đầu tốt. Bạn có thể cần điều chỉnh nó để phù hợp với nhu cầu cụ thể của dự án mcpo của bạn. Chúc bạn thành công!

Sequa MCP

Enables AI assistants to access contextual knowledge from multiple repositories through Sequa's Contextual Knowledge Engine. Provides architecture-aware code understanding and cross-repository context for more accurate, production-ready code generation.

Host Terminal MCP

Enables AI assistants to execute terminal commands on a host machine with configurable, granular permission controls and safety protections. It features multiple security modes, including allowlists and manual approval, to ensure safe command execution within specified directories.