Discover Awesome MCP Servers

MCP Gmail Server

Enables users to read unread emails and create drafts in Gmail via the Model Context Protocol. It leverages Google OAuth 2.0 for secure authentication and integrates with tools like Claude Desktop for natural language email management.

Math Calculator MCP Server

Provides basic mathematical operations (addition, subtraction, multiplication, division) through a calculate tool. Supports both stdio and HTTP/SSE transport modes.

Piwik PRO MCP Server

Enables AI assistants to manage Piwik PRO Analytics resources including apps, tags, triggers, variables, audiences, and tracker settings through natural language commands. Supports comprehensive analytics configuration and tag management operations.

Playwright MCP

A Model Context Protocol 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.

arXiv MCP Server

Enables searching and retrieving academic papers from arXiv with support for advanced filtering by author, category, and date, plus full paper content extraction.

TasksMultiServer

Multi-interface task management system that enables AI agents and users to manage hierarchical tasks (projects, task lists, tasks) with dependency tracking, tags, and search through MCP Server, REST API, or React UI.

Rhombus MCP Server

Enables AI assistants to interact with Rhombus physical security systems, providing access to smart cameras, access control, IoT sensors, and alarm monitoring through the Rhombus API.

MCP Server Demo 项目文档

Dưới đây là bản dịch của câu trên sang tiếng Việt: **Một dự án ví dụ dịch vụ MCP (Model Control Protocol) dựa trên Spring Boot.**

Project Context MCP Server

Provides unified project context and monitoring capabilities including project health metrics, build diagnostics, Git integration, and infrastructure validation to initialize development sessions with comprehensive project information.

Multi-Database SQL MCP Server

Enables interaction with SQLite, MySQL, PostgreSQL, and SQL Server databases through tools for connection management, parameterized query execution, and schema inspection.

Google Search Engine MCP Server

Enables Google search queries and webpage content extraction through an MCP server deployed on Cloudflare Workers. Supports single and batch webpage content extraction with integrated OAuth authentication.

RAG Documentation

Một triển khai máy chủ MCP cung cấp các công cụ để truy xuất và xử lý tài liệu thông qua tìm kiếm vector, cho phép các trợ lý AI tăng cường phản hồi của chúng bằng ngữ cảnh tài liệu liên quan.

MCP-ShellJS

Một máy chủ MCP an toàn cung cấp quyền truy cập ShellJS được kiểm soát cho LLM, cho phép các hệ thống AI thực thi an toàn các lệnh shell và tương tác với hệ thống tệp trong một sandbox bảo mật có thể cấu hình.

WikiMCP

An MCP server for Wiki.js projects that enables full-text search, page retrieval, and page management capabilities. It allows LLMs to interact with wiki content through specialized tools for searching, listing, and creating pages.

Vulpes Spotify MCP Server

Một máy chủ Giao thức Bối cảnh Mô hình (Model Context Protocol) cho phép các trợ lý AI như Claude tương tác với Spotify, cho phép chúng tìm kiếm các bài hát, điều khiển phát lại và quản lý danh sách phát.

MCP Visual Language

Enables intelligent image analysis using GLM-4.5V model, specializing in extracting and analyzing code from screenshots with support for file paths and clipboard input.

MCP Docs RAG Server

Một máy chủ TypeScript MCP cho phép truy vấn tài liệu bằng LLM với ngữ cảnh từ các kho lưu trữ và tệp văn bản được lưu trữ cục bộ thông qua hệ thống RAG (Tạo sinh tăng cường truy xuất).

KnowledgeBaseMCP

Enables AI assistants to extract and analyze text content from various document formats (PDF, DOCX, PPTX, XLSX) in local knowledge bases, and create new formatted Word and Excel documents with structured data and reports.

Basic MCP Server

A basic TypeScript implementation of the Model Context Protocol (MCP) server designed as a starting point for MCP development. Provides a minimal foundation for building custom MCP servers with stdio configuration for local integration with VS Code and GitHub Copilot.

E01 LNK MCP Server for Digital Forensics

Enables digital forensic analysis of Windows shortcut (LNK) files from E01 disk images. Supports automatic partition detection, LNK file extraction, metadata parsing, and timeline analysis through MCP-compatible agents.

CoolPC MCP Server

A Model Context Protocol server that enables Claude Desktop to query and analyze Taiwan CoolPC computer component prices, helping users generate custom PC quotes through AI assistance.

MCP Multi-Context Hook Generator

Automatically generates typed React hooks for Next.js projects by crawling API routes, GraphQL queries, and components. Analyzes pages to suggest optimal render modes (SSR/CSR/ISR) and produces comprehensive documentation with AI-powered guidance.

Nostr MCP Server

Gương của

SQLite Database Demo

Dưới đây là một số ví dụ về cách xây dựng máy chủ, máy khách và kiểm thử trong ngữ cảnh giao thức mô hình (Model Context Protocol - MCP). Vì MCP là một khái niệm chung, các ví dụ này sẽ tập trung vào các nguyên tắc cốt lõi và có thể cần được điều chỉnh cho phù hợp với triển khai MCP cụ thể của bạn. **Lưu ý quan trọng:** "Giao thức mô hình ngữ cảnh" (Model Context Protocol) là một thuật ngữ khá chung chung. Để cung cấp các ví dụ cụ thể hơn, vui lòng cung cấp thêm thông tin về: * **Mục đích của MCP:** Nó được sử dụng để làm gì? (Ví dụ: giao tiếp giữa các thành phần trong một hệ thống, giao tiếp giữa các dịch vụ, v.v.) * **Định dạng dữ liệu:** Dữ liệu được trao đổi có định dạng gì? (Ví dụ: JSON, Protobuf, XML, v.v.) * **Giao thức truyền tải:** Dữ liệu được truyền tải qua giao thức nào? (Ví dụ: TCP, HTTP, gRPC, v.v.) **Ví dụ 1: MCP sử dụng JSON qua HTTP (ví dụ đơn giản)** Giả sử chúng ta có một MCP đơn giản để lấy thông tin người dùng. * **Mô hình:** * `User`: `{ "id": int, "name": string, "email": string }` * **Ngữ cảnh:** ID của người dùng cần lấy. * **Giao thức:** HTTP với JSON. **1. Máy chủ (Python với Flask):** ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) # Giả sử chúng ta có một cơ sở dữ liệu người dùng users = { 1: {"id": 1, "name": "Alice", "email": "alice@example.com"}, 2: {"id": 2, "name": "Bob", "email": "bob@example.com"}, } @app.route("/users/<int:user_id>", methods=['GET']) def get_user(user_id): if user_id in users: return jsonify(users[user_id]) else: return jsonify({"error": "User not found"}), 404 if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` **Giải thích:** * Máy chủ sử dụng Flask để tạo một API HTTP. * Endpoint `/users/<user_id>` nhận ID người dùng làm tham số URL (ngữ cảnh). * Nó tìm kiếm người dùng trong cơ sở dữ liệu (giả định). * Trả về thông tin người dùng dưới dạng JSON hoặc thông báo lỗi nếu không tìm thấy. **2. Máy khách (Python với Requests):** ```python import requests def get_user(user_id): url = f"http://localhost:5000/users/{user_id}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: return response.json() else: print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}") return None if __name__ == '__main__': user = get_user(1) if user: print(user) user = get_user(99) # User không tồn tại if user: print(user) ``` **Giải thích:** * Máy khách sử dụng thư viện `requests` để gửi yêu cầu HTTP. * Hàm `get_user` xây dựng URL với ID người dùng (ngữ cảnh). * Nó gửi một yêu cầu GET đến máy chủ. * Xử lý phản hồi và trả về dữ liệu người dùng hoặc in thông báo lỗi. **3. Kiểm thử (Python với pytest):** ```python import pytest import requests BASE_URL = "http://localhost:5000" def test_get_existing_user(): response = requests.get(f"{BASE_URL}/users/1") assert response.status_code == 200 data = response.json() assert data["id"] == 1 assert data["name"] == "Alice" def test_get_non_existing_user(): response = requests.get(f"{BASE_URL}/users/99") assert response.status_code == 404 data = response.json() assert data["error"] == "User not found" ``` **Giải thích:** * Sử dụng `pytest` để viết các bài kiểm tra. * `test_get_existing_user` kiểm tra việc lấy một người dùng hiện có. * `test_get_non_existing_user` kiểm tra việc lấy một người dùng không tồn tại. * Các bài kiểm tra xác minh mã trạng thái HTTP và nội dung phản hồi. **Ví dụ 2: MCP sử dụng Protobuf qua gRPC (ví dụ phức tạp hơn)** Giả sử chúng ta có một MCP để quản lý sản phẩm. * **Mô hình:** Được định nghĩa trong file `.proto` (xem bên dưới). * **Ngữ cảnh:** ID của sản phẩm. * **Giao thức:** gRPC với Protobuf. **1. Định nghĩa Protobuf (product.proto):** ```protobuf syntax = "proto3"; package product; service ProductService { rpc GetProduct (GetProductRequest) returns (Product); } message GetProductRequest { int32 product_id = 1; } message Product { int32 id = 1; string name = 2; float price = 3; } ``` **2. Máy chủ (Python với gRPC):** ```python import grpc from concurrent import futures import product_pb2 import product_pb2_grpc class ProductService(product_pb2_grpc.ProductServiceServicer): def GetProduct(self, request, context): product_id = request.product_id # Giả sử chúng ta có một cơ sở dữ liệu sản phẩm products = { 1: product_pb2.Product(id=1, name="Laptop", price=1200.0), 2: product_pb2.Product(id=2, name="Mouse", price=25.0), } if product_id in products: return products[product_id] else: context.abort(grpc.StatusCode.NOT_FOUND, "Product not found") def serve(): server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10)) product_pb2_grpc.add_ProductServiceServicer_to_server(ProductService(), server) server.add_insecure_port('[::]:50051') server.start() server.wait_for_termination() if __name__ == '__main__': serve() ``` **3. Máy khách (Python với gRPC):** ```python import grpc import product_pb2 import product_pb2_grpc def get_product(product_id): with grpc.insecure_channel('localhost:50051') as channel: stub = product_pb2_grpc.ProductServiceStub(channel) request = product_pb2.GetProductRequest(product_id=product_id) try: response = stub.GetProduct(request) return response except grpc.RpcError as e: print(f"Error: {e.code()} - {e.details()}") return None if __name__ == '__main__': product = get_product(1) if product: print(product) product = get_product(99) # Product không tồn tại if product: print(product) ``` **4. Kiểm thử (Python với pytest):** ```python import pytest import grpc import product_pb2 import product_pb2_grpc from concurrent import futures # Khởi tạo một máy chủ gRPC cho mục đích kiểm thử @pytest.fixture(scope="module") def grpc_server(): server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=1)) product_pb2_grpc.add_ProductServiceServicer_to_server(MockProductService(), server) server.add_insecure_port('[::]:50052') server.start() yield server server.stop(0) # Mock ProductService để kiểm thử class MockProductService(product_pb2_grpc.ProductServiceServicer): def GetProduct(self, request, context): if request.product_id == 1: return product_pb2.Product(id=1, name="Laptop", price=1200.0) else: context.abort(grpc.StatusCode.NOT_FOUND, "Product not found") # Fixture để tạo một stub gRPC @pytest.fixture(scope="module") def grpc_stub(grpc_server): with grpc.insecure_channel('localhost:50052') as channel: yield product_pb2_grpc.ProductServiceStub(channel) def test_get_existing_product(grpc_stub): request = product_pb2.GetProductRequest(product_id=1) response = grpc_stub.GetProduct(request) assert response.id == 1 assert response.name == "Laptop" def test_get_non_existing_product(grpc_stub): request = product_pb2.GetProductRequest(product_id=99) with pytest.raises(grpc.RpcError) as e: grpc_stub.GetProduct(request) assert e.value.code() == grpc.StatusCode.NOT_FOUND ``` **Giải thích:** * **Protobuf:** Định nghĩa cấu trúc dữ liệu và dịch vụ. * **Máy chủ:** Triển khai dịch vụ gRPC, xử lý yêu cầu và trả về phản hồi. * **Máy khách:** Gửi yêu cầu gRPC đến máy chủ và xử lý phản hồi. * **Kiểm thử:** Sử dụng `pytest` và `grpc` để kiểm tra các trường hợp khác nhau, bao gồm cả trường hợp thành công và trường hợp lỗi. Sử dụng một `MockProductService` để cô lập các bài kiểm tra và tránh phụ thuộc vào một cơ sở dữ liệu thực. **Các điểm quan trọng khi xây dựng máy chủ, máy khách và kiểm thử với MCP:** * **Định nghĩa rõ ràng mô hình dữ liệu:** Sử dụng Protobuf, JSON Schema, hoặc các công cụ tương tự để định nghĩa cấu trúc dữ liệu. * **Xác định ngữ cảnh:** Xác định rõ ràng thông tin ngữ cảnh cần thiết cho mỗi yêu cầu. * **Xử lý lỗi:** Xử lý các trường hợp lỗi một cách thích hợp ở cả máy chủ và máy khách. * **Viết các bài kiểm tra:** Viết các bài kiểm tra đơn vị và tích hợp để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của hệ thống. * **Sử dụng mocking:** Sử dụng mocking trong các bài kiểm tra để cô lập các thành phần và kiểm tra các trường hợp khác nhau. * **Logging:** Thêm logging để giúp gỡ lỗi và theo dõi hiệu suất. **Tóm lại:** Các ví dụ trên minh họa cách xây dựng máy chủ, máy khách và kiểm thử trong ngữ cảnh giao thức mô hình. Hãy nhớ điều chỉnh các ví dụ này cho phù hợp với yêu cầu cụ thể của bạn. Việc xác định rõ ràng mô hình dữ liệu, ngữ cảnh và giao thức là rất quan trọng để xây dựng một hệ thống MCP mạnh mẽ và dễ bảo trì. Hãy cung cấp thêm thông tin về MCP cụ thể của bạn để tôi có thể cung cấp các ví dụ phù hợp hơn.

InfluxDB MCP Server

Một máy chủ Giao thức Bối cảnh Mô hình (Model Context Protocol) cung cấp cho Claude quyền truy cập vào các phiên bản cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian InfluxDB, cho phép ghi, truy vấn và quản lý dữ liệu của các tổ chức và vùng chứa thông qua ngôn ngữ tự nhiên.

MCP Web Search Server

Enables privacy-focused web searches, social media lookups, and web archive retrieval across multiple engines including DuckDuckGo, Brave, Reddit, YouTube, and Wayback Machine with built-in caching and security features.

Personal Productivity MCP Server

A multi-domain productivity tool that currently enables job search automation, application tracking, and pipeline analysis for Career management. Future phases plan to add health tracking, workout management, and family expense monitoring capabilities.

MCP Minecraft Remote

Cho phép các trợ lý AI kết nối và điều khiển người chơi Minecraft trên các máy chủ từ xa, cho phép điều hướng, xây dựng, khai thác, quản lý kho đồ, tương tác với thực thể và giao tiếp trò chuyện thông qua các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Remote MCP Server (Authless)

A template for deploying MCP servers on Cloudflare Workers without authentication. Enables users to create custom remote MCP tools that can be accessed from Claude Desktop or other MCP clients through a simple HTTP endpoint.