Discover Awesome MCP Servers

Võro MCP Server

An MCP server for working with the Võro language: local dictionary and corpus lookup, GiellaLT-backed analysis/spellcheck/grammar tools, and Neurotõlge translation.

Nx MCP Server

Máy chủ Nx MCP cung cấp cho LLM những hiểu biết toàn diện về monorepo của bạn: các phụ thuộc dự án, mối quan hệ giữa các tệp, các tác vụ có thể thực thi, siêu dữ liệu quyền sở hữu, các ngăn xếp công nghệ, trình tạo tùy chỉnh và tài liệu Nx. Bối cảnh sâu sắc này cho phép LLM tạo ra mã hoàn toàn phù hợp với kiến trúc của bạn.

AgentDB

MCP server providing agent memory management with layered awakening, per-agent SQLite storage, and a dashboard for monitoring and administration.

Dokmatiq DocGen

PDF/DOCX/Excel generation from HTML/Markdown with stationery overlay, ZUGFeRD/XRechnung e-invoicing, digital signing, form filling, and AI receipt OCR with DATEV/SKR03 export.

DICOMweb MCP Server

An MCP server that exposes a DICOMweb-compliant DICOM archive to AI assistants. It lets any MCP-capable client search studies, series and instances, inspect metadata, read Structured and Encapsulated PDF Reports, and render image frames — all through natural language.

MkDocs Material MCP Server

Enables searching and retrieving documentation from MkDocs Material-powered sites.

RepoNova

RepoNova is an MCP server that builds a persistent knowledge graph of your codebase, enabling AI agents to query code structure, dependencies, and semantics through 11 specialized tools.

Mailing Manager MCP

Enables AI assistants to manage multiple email accounts with secure credentials, local full-text search, thread-aware replies, and automation.

Typesense MCP Server

Gương của

claude-memory

A persistent memory MCP server for Claude Code that enables long-term recall across sessions via hybrid search, code intelligence, and tools for reading/writing memory.

Test MCP Server

Kho lưu trữ thử nghiệm cho chức năng máy chủ MCP

GAS MCP Server Advanced

An enterprise-grade MCP server that integrates AI agents with Google Sheets and Apps Script using over 100 specialized tools for automation and data analysis. It features a self-healing architecture with advanced security and observability for production-ready workflows.

trinity-local

Enables running AI councils across Claude, GPT, and Gemini, synthesizing answers based on your personal taste lens, all locally without an API key.

mcpo-docker

Tuyệt vời, đây là một ví dụ Docker image cho mcpo, một công cụ giúp hiển thị các máy chủ MCP (Model Context Protocol) dưới dạng các điểm cuối HTTP tương thích với OpenAPI cho OpenWebUI: ```dockerfile # Sử dụng một image nền tảng phù hợp, ví dụ Python FROM python:3.11-slim-buster # Đặt thư mục làm việc WORKDIR /app # Sao chép các tệp cần thiết COPY requirements.txt . COPY mcpo.py . COPY config.yaml . # Nếu bạn có tệp cấu hình # Cài đặt các phụ thuộc RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # Mở cổng (nếu cần) EXPOSE 8000 # Thay đổi nếu bạn sử dụng cổng khác # Lệnh chạy ứng dụng CMD ["python", "mcpo.py", "--config", "config.yaml"] # Thay đổi nếu bạn không dùng config.yaml hoặc có tham số khác ``` **Giải thích:** * **`FROM python:3.11-slim-buster`**: Chọn một image Python làm nền tảng. `slim-buster` là một phiên bản nhỏ gọn của Debian Buster, giúp giảm kích thước image. Bạn có thể chọn phiên bản Python khác nếu cần. * **`WORKDIR /app`**: Đặt thư mục làm việc bên trong container thành `/app`. * **`COPY requirements.txt .`**: Sao chép tệp `requirements.txt` (chứa danh sách các thư viện Python cần thiết) vào thư mục làm việc. * **`COPY mcpo.py .`**: Sao chép tệp `mcpo.py` (mã nguồn của mcpo) vào thư mục làm việc. * **`COPY config.yaml .`**: Sao chép tệp `config.yaml` (tệp cấu hình cho mcpo, nếu có) vào thư mục làm việc. * **`RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt`**: Cài đặt các thư viện Python được liệt kê trong `requirements.txt`. `--no-cache-dir` giúp giảm kích thước image bằng cách không lưu trữ cache của pip. * **`EXPOSE 8000`**: Khai báo rằng container sẽ lắng nghe trên cổng 8000. Điều này không tự động publish cổng, bạn cần publish nó khi chạy container bằng Docker. * **`CMD ["python", "mcpo.py", "--config", "config.yaml"]`**: Chỉ định lệnh sẽ được chạy khi container khởi động. Trong trường hợp này, nó chạy `mcpo.py` với tệp cấu hình `config.yaml`. Hãy điều chỉnh lệnh này cho phù hợp với cách bạn chạy mcpo. **Các bước sử dụng:** 1. **Tạo tệp `requirements.txt`**: Liệt kê tất cả các thư viện Python mà `mcpo.py` cần. Ví dụ: ``` fastapi uvicorn pydantic # ... các thư viện khác ``` 2. **Tạo tệp `config.yaml` (nếu cần)**: Chứa các cấu hình cho mcpo, ví dụ như địa chỉ của máy chủ MCP, cổng, v.v. 3. **Lưu Dockerfile**: Lưu đoạn code trên vào một tệp tên là `Dockerfile` (không có phần mở rộng). 4. **Build image**: Chạy lệnh sau trong thư mục chứa `Dockerfile`: ```bash docker build -t mcpo-image . ``` Thay `mcpo-image` bằng tên bạn muốn đặt cho image. 5. **Chạy container**: ```bash docker run -d -p 8000:8000 mcpo-image ``` * `-d`: Chạy container ở chế độ nền (detached). * `-p 8000:8000`: Publish cổng 8000 của container ra cổng 8000 của máy chủ. Bạn có thể thay đổi cổng bên ngoài nếu cần. **Lưu ý:** * Thay thế các giá trị placeholder (ví dụ: phiên bản Python, cổng, tên tệp cấu hình) bằng các giá trị thực tế của bạn. * Đảm bảo rằng `mcpo.py` và `config.yaml` nằm trong cùng thư mục với `Dockerfile` khi bạn build image. * Kiểm tra nhật ký của container để xem có lỗi nào không. Bạn có thể xem nhật ký bằng lệnh `docker logs <container_id>`. * Nếu bạn cần truy cập các tài nguyên bên ngoài container (ví dụ: một máy chủ MCP chạy trên một máy khác), bạn có thể cần cấu hình mạng Docker hoặc sử dụng các biến môi trường. 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 bạn. Chúc bạn thành công!

cortex-mcp

An MCP server for the Cortex observable analysis and active response engine. It enables LLMs to automate security investigations by running analyzers on observables like IPs and URLs and executing automated response actions.

cadex-mcp

MCP server for CAD Exchanger SDK that enables loading, inspecting, and exporting CAD models via a path-based cache.

Zoho Inventory MCP Server by CData

This project builds a read-only MCP server. For full read, write, update, delete, and action capabilities and a simplified setup, check out our free CData MCP Server for Zoho Inventory (beta): https://www.cdata.com/download/download.aspx?sku=KZZK-V&type=beta

Ceki

Hire specialists by the hour — search, schedule, and pay via MCP protocol.

Outscraper MCP Server

A Model Context Protocol server that provides access to Outscraper's data extraction services, implementing 8 tools for extracting data from Google services and domains including Maps, Reviews, Search, and contact information.

CoursePack Local MCP Server

Read-only MCP server that provides Claude Desktop with access to converted Canvas course exports, including Markdown files, reports, and search tools for local course content.

🚀 Model Context Protocol (MCP) Server Python Template 🐍

Gương của

Orbination AI Desktop Vision & Control

Native Windows MCP server that gives AI agents full desktop control. 45+ tools using UIAutomation + OCR with automatic dark theme enhancement instead of screenshots. Features batch action sequencing (run_sequence), window occlusion detection, menu navigation, PrintWindow capture, and embedded AI workflow instructions. Single .NET 8 executable — no Python, no Node, no Selenium.

Gazebo MCP Server

Enables AI assistants to control Gazebo robot simulations through ROS2, including spawning robots (TurtleBot3), manipulating environments, accessing sensor data (camera, LiDAR, IMU), and managing simulation state.

tickiti-mcp

An MCP server that exposes the Tickiti helpdesk API to AI assistants, enabling ticket management and helpdesk operations via natural language.

Scopus MCP Server

Provides access to the Elsevier Scopus API, enabling AI assistants to search for academic papers, retrieve detailed abstracts, and look up author profiles. It facilitates bibliometric research and scholarly data analysis through natural language commands.

Fetch MCP Server

Enables LLMs to retrieve and process web content by fetching URLs and converting HTML to markdown, with support for chunked reading and customizable user-agents.

FastAPI MCP Server

A comprehensive MCP server providing 21+ tools for mathematical operations, string manipulation, file handling, utilities, and web requests via FastAPI and WebSocket.

mcp-ip2location

Enables AI assistants to perform IP geolocation, proxy detection, and domain WHOIS lookups using IP2Location.io and IP2WHOIS data.