Discover Awesome MCP Servers

marketifyall-mcp

A thin bridge that connects any stdio-based MCP client to the MarketifyALL workspace, enabling content generation, search, and discovery through a hosted MCP server with graduated safety controls.

mabl MCP Server

Managed MCP server that enables AI assistants to run, analyze, and create mabl tests, and query results across workspaces.

pyNastran MCP Server

An MCP server that enables AI agents to interact with Nastran FEA models by reading, writing, and analyzing BDF and OP2 files. It provides tools for mesh quality assessment, geometric analysis, and automated report generation for structural engineering workflows.

sevdesk-mcp

Integrates with the sevdesk German accounting API, providing 76 tools for full CRUD operations across contacts, invoices, vouchers, orders, credit notes, bank accounts, transactions, parts, tags, addresses, and communication ways.

tibet-voice-cache-mcp

Enables MCP-compatible AI clients to store and recall voice conversation context by caching user and AI utterances, supporting formatted context summaries for multi-turn voice interactions.

DeepChat 好用的图像 MCP Server 集合

Một máy chủ MCP hình ảnh cho DeepChat

mcpRAG

Enables answering Formula 1 FAQ questions via vector search and web search using Bright Data.

Ghost MCP Server

Manage your Ghost blog content directly from Claude, Cursor, or any MCP-compatible client, allowing you to create, edit, search, and delete posts with support for tag management and analytics.

cellar-wrapper

A community-maintained MCP server that simplifies access to EU legal and legislative data from the CELLAR service, supporting lookups, metadata retrieval, relation checks, and monitoring.

axie-mcp

Provides comprehensive access to Axie Infinity data, including detailed Axie stats, marketplace listings, land information, and player leaderboards. It allows users to query real-time game info and market statistics through natural language.

ps-mcp

An MCP server for PowerSchool plugin developers, providing read/write access to plugin workspaces, scaffolding, validation, packaging, and access to the PS data model, tag reference, and documentation.

ICF MCP Server (Cloudflare Workers)

MCP server for the WHO International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) with tools for code lookup, search, and clinical instrument scoring, deployed on Cloudflare Workers.

random-mcp-server

An MCP server that returns random JSON things — people, words, values, coordinates, and an always-empty list.

my-mcp-server

A TypeScript MCP server boilerplate with Streamable HTTP support, providing tools for greeting, calculation, time, geocoding, weather, and image generation, plus a server-info resource and code-review prompt.

EDINET DB MCP Server

Structured financial data for ~3,800 Japanese listed companies from EDINET regulatory filings — financials, major shareholders, segments, executive compensation, and corporate history. Remote MCP over HTTPS with OAuth 2.0, free tier.

predictfun-mcp

MCP (Model Context Protocol) server that gives AI agents structured access to Predict.fun — a prediction market protocol on BNB Chain with $1.5B+ volume and yield-bearing mechanics via Venus Protocol. Indexes data from three subgraphs: orderbook activity, position lifecycle, and yield mechanics.

MCP Server Implementation Guide

Tuyệt vời! Đây là bản dịch và mở rộng để giúp bạn tạo máy chủ MCP (Model Control Protocol) riêng cho tích hợp Cursor: **Tiêu đề:** Hướng dẫn và triển khai để tạo máy chủ MCP (Model Control Protocol) riêng cho tích hợp Cursor **Nội dung:** Hướng dẫn này sẽ cung cấp cho bạn các bước và ví dụ cụ thể để xây dựng máy chủ MCP (Model Control Protocol) của riêng bạn, cho phép tích hợp sâu hơn với trình soạn thảo Cursor. MCP là một giao thức cho phép Cursor giao tiếp với các quy trình bên ngoài, mở ra khả năng tùy chỉnh và mở rộng mạnh mẽ. **1. Hiểu về MCP (Model Control Protocol)** * **Mục đích:** MCP cho phép Cursor gửi yêu cầu đến một máy chủ bên ngoài và nhận phản hồi. Điều này cho phép bạn thực hiện các tác vụ như: * Chạy các công cụ phân tích mã tùy chỉnh. * Tích hợp với các hệ thống kiểm soát phiên bản (VCS) khác. * Thực hiện các thao tác tái cấu trúc phức tạp. * Cung cấp các tính năng hoàn thành mã nâng cao. * **Giao thức:** MCP thường sử dụng JSON-RPC qua WebSocket. Điều này có nghĩa là: * **JSON:** Dữ liệu được trao đổi ở định dạng JSON (JavaScript Object Notation), một định dạng dữ liệu dễ đọc và dễ phân tích cú pháp. * **RPC:** Remote Procedure Call (Gọi thủ tục từ xa) cho phép Cursor gọi các hàm (thủ tục) trên máy chủ của bạn. * **WebSocket:** Một giao thức giao tiếp song công (bidirectional) cho phép giao tiếp liên tục giữa Cursor và máy chủ của bạn. **2. Thiết lập Môi trường Phát triển** * **Chọn Ngôn ngữ Lập trình:** Bạn có thể sử dụng bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào có hỗ trợ WebSocket và JSON. Các lựa chọn phổ biến bao gồm: * **Python:** Dễ học, có nhiều thư viện hỗ trợ WebSocket (ví dụ: `websockets`, `aiohttp`) và JSON. * **Node.js (JavaScript):** Phù hợp nếu bạn đã quen thuộc với JavaScript và có thể tận dụng các thư viện như `ws` và `socket.io`. * **Go:** Hiệu suất cao, phù hợp cho các ứng dụng đòi hỏi tốc độ. * **Cài đặt Thư viện:** Cài đặt các thư viện cần thiết cho WebSocket và JSON trong ngôn ngữ bạn đã chọn. **3. Xây dựng Máy chủ MCP** Dưới đây là ví dụ sử dụng Python và thư viện `websockets`: ```python import asyncio import websockets import json async def handle_connection(websocket, path): print(f"Kết nối mới từ: {websocket.remote_address}") try: async for message in websocket: try: data = json.loads(message) method = data.get("method") params = data.get("params") id = data.get("id") if method == "ping": response = {"jsonrpc": "2.0", "result": "pong", "id": id} await websocket.send(json.dumps(response)) elif method == "my_custom_function": # Xử lý hàm tùy chỉnh của bạn ở đây result = await my_custom_function(params) response = {"jsonrpc": "2.0", "result": result, "id": id} await websocket.send(json.dumps(response)) else: response = {"jsonrpc": "2.0", "error": {"code": -32601, "message": "Method not found"}, "id": id} await websocket.send(json.dumps(response)) except json.JSONDecodeError: response = {"jsonrpc": "2.0", "error": {"code": -32700, "message": "Parse error"}, "id": None} await websocket.send(json.dumps(response)) except Exception as e: print(f"Lỗi khi xử lý tin nhắn: {e}") response = {"jsonrpc": "2.0", "error": {"code": -32000, "message": str(e)}, "id": id} await websocket.send(json.dumps(response)) except websockets.exceptions.ConnectionClosedError: print(f"Kết nối bị đóng từ: {websocket.remote_address}") except Exception as e: print(f"Lỗi kết nối: {e}") async def my_custom_function(params): # Triển khai logic cho hàm tùy chỉnh của bạn ở đây # Ví dụ: input_string = params.get("input_string", "") return input_string.upper() # Chuyển đổi chuỗi thành chữ hoa async def main(): async with websockets.serve(handle_connection, "localhost", 8765): print("Máy chủ MCP đang chạy trên ws://localhost:8765") await asyncio.Future() # Chạy mãi mãi if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` **Giải thích:** * **`handle_connection(websocket, path)`:** Hàm này xử lý mỗi kết nối WebSocket mới. * Nó lắng nghe các tin nhắn đến từ Cursor. * Nó phân tích cú pháp tin nhắn JSON để xác định phương thức (method) và tham số (params). * Nó gọi hàm tương ứng dựa trên phương thức. * Nó gửi phản hồi JSON trở lại Cursor. * **`my_custom_function(params)`:** Đây là nơi bạn triển khai logic tùy chỉnh của mình. Ví dụ này chỉ đơn giản là chuyển đổi một chuỗi thành chữ hoa. * **`main()`:** Hàm này khởi động máy chủ WebSocket trên `localhost:8765`. **4. Tích hợp với Cursor** * **Cấu hình Cursor:** Trong Cursor, bạn cần cấu hình để nó kết nối với máy chủ MCP của bạn. Điều này thường được thực hiện thông qua cài đặt hoặc tiện ích mở rộng. Tham khảo tài liệu của Cursor để biết chi tiết cụ thể. * **Gửi Yêu cầu từ Cursor:** Sử dụng API của Cursor (thường là thông qua JavaScript trong tiện ích mở rộng) để gửi yêu cầu đến máy chủ MCP của bạn. Yêu cầu phải ở định dạng JSON-RPC. **Ví dụ Yêu cầu JSON-RPC từ Cursor:** ```json { "jsonrpc": "2.0", "method": "my_custom_function", "params": { "input_string": "hello world" }, "id": 1 } ``` **5. Xử lý Lỗi** * **Xử lý Lỗi trên Máy chủ:** Máy chủ của bạn nên xử lý các lỗi một cách duyên dáng và trả về thông báo lỗi JSON-RPC thích hợp. Ví dụ: * `{"jsonrpc": "2.0", "error": {"code": -32601, "message": "Method not found"}, "id": 1}` (Phương thức không tìm thấy) * `{"jsonrpc": "2.0", "error": {"code": -32602, "message": "Invalid params"}, "id": 1}` (Tham số không hợp lệ) * `{"jsonrpc": "2.0", "error": {"code": -32000, "message": "Server error"}, "id": 1}` (Lỗi máy chủ) * **Xử lý Lỗi trong Cursor:** Cursor nên xử lý các lỗi trả về từ máy chủ MCP và hiển thị thông báo lỗi hữu ích cho người dùng. **6. Triển khai Nâng cao** * **Xác thực:** Nếu bạn cần bảo mật máy chủ MCP của mình, hãy triển khai xác thực. Bạn có thể sử dụng các phương pháp như mã thông báo API hoặc OAuth. * **Ghi nhật ký:** Ghi nhật ký các yêu cầu và phản hồi để giúp bạn gỡ lỗi và theo dõi hiệu suất. * **Khả năng mở rộng:** Nếu bạn dự định xử lý nhiều yêu cầu, hãy xem xét sử dụng kiến trúc có thể mở rộng, chẳng hạn như sử dụng hàng đợi tin nhắn hoặc cân bằng tải. * **Kiểm tra:** Viết các bài kiểm tra đơn vị và kiểm tra tích hợp để đảm bảo máy chủ MCP của bạn hoạt động chính xác. **Ví dụ về một hàm phức tạp hơn (Python):** ```python import asyncio import subprocess async def run_linter(params): """ Chạy một công cụ linter (ví dụ: flake8) trên một tệp. """ file_path = params.get("file_path") if not file_path: raise ValueError("file_path is required") try: process = await asyncio.create_subprocess_exec( "flake8", file_path, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE ) stdout, stderr = await process.communicate() if process.returncode != 0: return {"errors": stderr.decode()} else: return {"errors": stdout.decode()} except FileNotFoundError: raise ValueError("flake8 is not installed or not in PATH") except Exception as e: raise Exception(f"Error running linter: {e}") ``` **Lưu ý quan trọng:** * **Bảo mật:** Hãy cẩn thận khi thực thi mã từ các nguồn không đáng tin cậy. Đảm bảo rằng máy chủ MCP của bạn được bảo mật để ngăn chặn các cuộc tấn công. * **Hiệu suất:** Tối ưu hóa mã của bạn để đảm bảo máy chủ MCP của bạn phản hồi nhanh chóng. Các thao tác chậm có thể làm chậm trải nghiệm người dùng trong Cursor. * **Tài liệu:** Cung cấp tài liệu rõ ràng cho máy chủ MCP của bạn, bao gồm các phương thức được hỗ trợ, tham số và định dạng phản hồi. Hướng dẫn này cung cấp một điểm khởi đầu vững chắc để xây dựng máy chủ MCP của riêng bạn cho tích hợp Cursor. Hãy nhớ tham khảo tài liệu của Cursor và các thư viện bạn đang sử dụng để biết thêm thông tin chi tiết. Chúc bạn thành công!

ultra-confluence-mcp

A Model Context Protocol server for Confluence Cloud that aggressively trims API responses to reduce token usage, with features like disk offload and tunable tool surface.

SagaSmith D&D MCP

A local MCP server for Dungeons & Dragons campaign management, combining core runtime with skill and module-generation packs. It enables campaign creation, module generation and import, rule and skill searching via tools, resources, and prompts.

Self-Assembling Forensic MCP Server

Enables AI assistants to perform digital forensics analysis including memory analysis, file metadata inspection, and threat-intelligence lookups.

Bitso MCP Server

Enables interaction with the Bitso cryptocurrency exchange API to access withdrawals and fundings data. Provides comprehensive tools for listing, filtering, and retrieving withdrawal and funding transactions with proper authentication and error handling.

MCP Code Assistant

Provides file operations (read/write) with an extensible architecture designed for future C code compilation and executable execution capabilities.

Manas

Enables interaction with a local knowledge repository via MCP, providing tools for capturing, indexing, and searching Markdown notes with Git version control and optional semantic search.

h3c-hcl-mcp

Enables AI agents to interact with local H3C Cloud Lab network simulation environments, allowing discovery of projects, devices, and links, as well as execution of Comware CLI commands.

tick-mcp

Enables AI assistants to manage TickTick tasks, projects, habits, tags, and focus stats using 71 tools via the Model Context Protocol.

Unified Diff MCP Server

Transforms code diffs into beautiful visual comparisons with support for GitHub Gist sharing and local file output (HTML/PNG).

scanner-mcp

Enables scanning documents via network (eSCL) or USB (WIA/SANE) scanners, returning inline images, OCR text, or saved PDFs for Claude to read.

MCPing

Enables AI assistants to send desktop notifications on macOS with rich formatting, urgency levels, and sound options.

SAP MCP Server

Enables AI assistants to securely connect with SAP ABAP and BTP services, allowing execution of function modules, BAPIs, table reads, and various BTP operations through MCP.

AskTheApi Team Builder

Trình xây dựng mạng lưới đại diện (agent) để giao tiếp với các API OpenAPI, dựa trên AutoGen.