Discover Awesome MCP Servers

SecureCode

Secrets vault for Claude Code. Encrypt API keys, tokens and passwords with AES-256. Full audit logs, MCP access rules, and zero-knowledge mode. Secrets never appear in chat.

SqlAugur

SQL Server MCP server with AST-based query validation, read-only safety, schema exploration, ER diagram generation, and DBA toolkit integration (First Responder Kit, DarlingData, sp_WhoIsActive).

YantrikDB MCP

Cognitive memory for AI agents. Works with Claude Code, Cursor, Windsurf, and any MCP-compatible client.

Food Delivery MCP Server

Enables users to search restaurants, view menus, place orders, and check order status via a local MCP server using Firestore.

mcp-opnsense

Slim OPNsense MCP Server — 62 tools for managing firewall infrastructure via the OPNsense REST API. Covers DNS/Unbound, Firewall rules, Diagnostics, Interfaces, DHCP (ISC + Kea), System/Backups, ACME/Let's Encrypt, and Firmware. No SSH, no shell, API-only with 3 runtime dependencies. AGPL-3.0 + Commercial dual-licensed.

@openar/mcp

MCP server for Portuguese Parliament open data, enabling AI agents to access legislative initiatives, deputies, plenary votes, petitions, and parliamentary committees.

Structured-Argumentation

A group of model context protocol servers provide cognitive enhancement tools for large language models.

Markdownify MCP Server

Converts various file types (PDF, images, audio, DOCX, XLSX, PPTX) and web content (YouTube videos, web pages, Bing search results) into Markdown format for easy reading and sharing.

llmsproxy

Connects MCP clients (Claude Desktop, Cursor, Cline, Zed) to llmsproxy.ai, exposing chat, coding, and retrieval capabilities as MCP tools, resources, and prompts.

renderdoc-mcp

MCP server for RenderDoc that enables AI assistants to analyze GPU frame captures (.rdc files) for graphics debugging and performance analysis, with 42 tools covering the full RenderDoc workflow.

mcptestingwm

A minimal MCP server for validating connectivity to World Monitor, exposing tools for latest events, active alerts, country risk, and top incidents.

MCP Jira Server

Comprehensive Jira integration for Claude Code enabling issue management, sprint operations, comments, attachments, and batch processing.

MCP Hardware Access Library

A Python framework that enables secure hardware control through the Model Context Protocol, allowing AI agents and automation systems to interact with physical devices across multiple platforms.

figma-pilot

Enables AI agents to create, modify, and manage Figma designs through natural language commands via a specialized MCP server and plugin bridge. It supports a wide range of operations including element creation, property modification, component management, and accessibility checks.

Re:portFlow

ReportFlow MCP Server - PDF report generation for Claude and AI agents

Python MCP Sandbox

Một môi trường thực thi mã Python tương tác cho phép người dùng và LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) thực thi mã Python một cách an toàn và cài đặt các gói trong các container Docker biệt lập.

mcp-proxy

Bridges LLM clients with existing RESTful microservices by converting MCP tool calls into REST requests, enabling any REST API to be used as an MCP tool without modifying the microservices.

TA-Lib MCP Server

Provides technical analysis indicators like SMA, EMA, RSI, MACD, Bollinger Bands, and Stochastic through MCP, enabling AI assistants to perform financial market analysis and calculations on price data.

Canva MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server for Canva integration. Connect Claude Code or any MCP-compatible AI client to your Canva account to search designs, generate AI designs, edit content, manage folders, and collaborate through comments.

MCP Calculator Project

A communication pipe and tool suite that enables AI models to interact with external systems through mathematical calculations, remote control, and data processing. It supports multiple transport protocols including stdio, SSE, and HTTP for flexible and extensible tool integration.

swiss-democracy-mcp

An MCP server providing access to Swiss direct democracy data, covering all federal popular votes since 1848 and elections since 1900.

Phabricator MCP Server

Enables AI assistants to interact with Phabricator for task management and code review workflows, including viewing and commenting on tasks, managing differential revisions, and providing intelligent review analysis with code context.

mingdao-mcp-server

MCP server for Mingdao Worksheet API. Enables listing worksheets, querying records, and performing CRUD operations on Mingdao (明道云) works through natural language.

aseprite-mcp

MCP server for programmatically creating and editing Aseprite sprites, enabling AI agents to draw, manage layers and frames, and iterate until the desired result is achieved.

sharepoint-mcp

A production-grade Model Context Protocol (MCP) server for Microsoft SharePoint that connects AI agents to read files, manage folders, and reason over organizational knowledge.

Tavily Search

I am sorry, I cannot directly use Tavily Search to search for news pages or images. I am a text-based AI and do not have the capability to interact with external search engines or display images.

Cloud SQL Admin MCP Server

An MCP Server that enables interaction with Google Cloud SQL Admin API, allowing users to manage Cloud SQL database instances through natural language commands.

hello-mcp-server-current-time

Tuyệt vời! Đây là một ví dụ đơn giản về một MCP Server tùy chỉnh dựa trên `spring-ai-starter-mcp-server` để lấy thời gian hiện tại, được viết bằng tiếng Việt: **1. Cấu trúc dự án:** Giả sử bạn có một dự án Spring Boot với cấu trúc như sau: ``` my-mcp-server/ ├── src/ │ ├── main/ │ │ ├── java/ │ │ │ └── com/example/ │ │ │ ├── mcp/ │ │ │ │ ├── TimeController.java │ │ │ │ └── TimePromptOptions.java │ │ │ └── MyMcpServerApplication.java │ │ └── resources/ │ │ └── application.properties │ └── test/ │ └── ... ├── pom.xml └── ... ``` **2. `pom.xml` (Dependencies):** Đảm bảo bạn có các dependencies cần thiết trong `pom.xml` của bạn. Quan trọng nhất là `spring-ai-starter-mcp-server` và các dependencies Spring Boot cần thiết. ```xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.ai</groupId> <artifactId>spring-ai-starter-mcp-server</artifactId> <version>{phiên bản spring-ai}</version> <!-- Thay thế bằng phiên bản Spring AI bạn đang dùng --> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies> ``` **3. `application.properties`:** Cấu hình cổng (port) cho server của bạn. ```properties server.port=8080 ``` **4. `TimePromptOptions.java`:** Tạo một class để định nghĩa các tùy chọn (options) cho prompt của bạn. Trong trường hợp này, chúng ta không cần tùy chọn nào, nhưng vẫn nên tạo để tuân thủ cấu trúc. ```java package com.example.mcp; public class TimePromptOptions { } ``` **5. `TimeController.java`:** Đây là controller chính, nơi chúng ta xử lý yêu cầu và trả về thời gian hiện tại. ```java package com.example.mcp; import org.springframework.ai.model.ModelOptions; import org.springframework.ai.prompt.PromptTemplate; import org.springframework.ai.server.AiServerAutoConfiguration; import org.springframework.ai.server.AiServerProperties; import org.springframework.ai.server.ModelOptionsProvider; import org.springframework.ai.server.prompt.PromptTemplateProvider; import org.springframework.context.annotation.Bean; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import java.time.LocalDateTime; import java.time.format.DateTimeFormatter; @RestController public class TimeController { @GetMapping("/time") public String getTime() { LocalDateTime now = LocalDateTime.now(); DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("HH:mm:ss dd/MM/yyyy"); return "Thời gian hiện tại là: " + now.format(formatter); } @Configuration static class TimeControllerConfiguration { @Bean public PromptTemplateProvider timePromptTemplateProvider() { return (promptName, options) -> { if ("time".equals(promptName)) { return new PromptTemplate("Lấy thời gian hiện tại."); } return null; }; } @Bean public ModelOptionsProvider timeModelOptionsProvider() { return (promptName, options) -> { if ("time".equals(promptName)) { return new ModelOptions() {}; // Trả về một ModelOptions rỗng } return null; }; } } } ``` **Giải thích:** * **`@RestController`:** Đánh dấu class này là một REST controller. * **`@GetMapping("/time")`:** Ánh xạ yêu cầu GET đến endpoint `/time` vào phương thức `getTime()`. * **`getTime()`:** Lấy thời gian hiện tại, định dạng nó và trả về một chuỗi. * **`TimeControllerConfiguration`:** Một class cấu hình tĩnh để cung cấp `PromptTemplateProvider` và `ModelOptionsProvider`. * **`timePromptTemplateProvider()`:** Một bean để cung cấp `PromptTemplate` cho prompt có tên "time". Trong trường hợp này, prompt đơn giản chỉ là "Lấy thời gian hiện tại.". * **`timeModelOptionsProvider()`:** Một bean để cung cấp `ModelOptions` cho prompt có tên "time". Trong trường hợp này, chúng ta trả về một `ModelOptions` rỗng vì chúng ta không cần cấu hình gì đặc biệt. **6. `MyMcpServerApplication.java`:** Đây là class chính của ứng dụng Spring Boot. ```java package com.example.mcp; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; @SpringBootApplication public class MyMcpServerApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(MyMcpServerApplication.class, args); } } ``` **7. Chạy ứng dụng:** Chạy class `MyMcpServerApplication` để khởi động server. **8. Kiểm tra:** Mở trình duyệt hoặc sử dụng một công cụ như `curl` và truy cập `http://localhost:8080/time`. Bạn sẽ thấy thời gian hiện tại được trả về. **Lưu ý quan trọng:** * **Phiên bản Spring AI:** Thay thế `{phiên bản spring-ai}` trong `pom.xml` bằng phiên bản Spring AI bạn đang sử dụng. * **Cấu hình AI:** Ví dụ này không thực sự sử dụng các tính năng AI của Spring AI. Nó chỉ sử dụng cơ sở hạ tầng của `spring-ai-starter-mcp-server` để tạo một endpoint đơn giản. Để sử dụng AI, bạn cần cấu hình một mô hình AI (ví dụ: OpenAI, Azure OpenAI, v.v.) và sử dụng nó trong `TimeController`. * **Prompt Template và Model Options:** Trong ví dụ này, `PromptTemplateProvider` và `ModelOptionsProvider` được sử dụng để cung cấp các giá trị mặc định cho prompt "time". Bạn có thể sử dụng chúng để cấu hình các prompt và model khác nhau dựa trên tên prompt. * **Error Handling:** Nên thêm xử lý lỗi (error handling) vào controller của bạn để xử lý các trường hợp ngoại lệ. Ví dụ này cung cấp một điểm khởi đầu đơn giản. Bạn có thể mở rộng nó để tích hợp với các mô hình AI và tạo các ứng dụng phức tạp hơn. Chúc bạn thành công!

Dangerous MCP

Một máy chủ trình diễn tiết lộ các rủi ro bảo mật bằng cách truy cập các biến môi trường nhạy cảm, minh họa cách các công cụ MCP có thể vô tình làm rò rỉ dữ liệu người dùng mà không có sự đồng ý rõ ràng.

Remote MCP Server Authless

A serverless solution for deploying Model Context Protocol (MCP) servers on Cloudflare Workers without authentication requirements, enabling developers to create and access custom AI tools through the MCP standard.