Discover Awesome MCP Servers

WhatsApp Business API MCP Server

An MCP (Multi-Agent Conversation Protocol) Server that enables interaction with the WhatsApp Business API, allowing agents to send messages, manage media, and perform other WhatsApp business operations through natural language.

Laravel MCP Server

Exposes Laravel development tools (artisan, migrations, config, schema, logs) as MCP tools for use with compatible clients.

Text Analyzer

Provides comprehensive text analysis capabilities including character counting, word statistics, character type analysis, and text length validation for Korean and English text. Supports AI agents in analyzing and validating text content with detailed statistics and Unicode support.

mcp-bart

Provides real-time San Francisco Bay Area Rapid Transit data, enabling queries about BART schedules, routes, and station information through natural language.

MCP Learning Server (mcp-intro)

This MCP server exposes programming topic data and tools (search, practice suggestions) to help AI agents answer study questions, like 'How to study Python decorators?'.

ABACUS MCP Server

Enables first-principles calculations (SCF, structure optimization, molecular dynamics, etc.) for quantum chemistry and materials science using ABACUS, with intelligent parameter suggestions and result analysis through natural language.

Fund MCP Server

A Model Context Protocol server that provides access to a fund knowledge base. Enables users to query and interact with financial fund information through natural language.

tymewear-mcp

Connects Claude to Tyme Wear's breathing sensor platform to analyze ventilatory data, activities, thresholds, and training zones.

Labamu MCP Server

Enables AI assistants like Claude to securely interact with Labamu's Material Resource Planning (MRP) and business APIs for inventory, vendor, batch, product, and invoice management through the Model Context Protocol.

ICE Locator MCP Server

Enables searching for ICE detainee locations using AI-powered natural language queries, with support for bulk operations, multilingual searches, and legal report generation for families and legal representatives.

Branch Thinking

一个 MCP 服务器，能够管理多条思路，并提供诸如分支导航、相关思路之间的交叉引用以及从关键点生成洞见等功能。

Gemini MCP Server

Provides access to Google's Gemini API for multi-turn conversations and image generation using Nano Banana, serving as a drop-in alternative to Codex MCP.

Horoscope MCP Server

一个模型上下文协议服务器，为所有 12 个星座提供跨多个时间范围（今天、明天、本周、本月）的每日星座运势和算命。 (Alternative, slightly more formal translation): 一个模型上下文协议服务器，提供针对所有 12 个星座，涵盖多个时间范围（今日、明日、本周、本月）的每日星座运势解读和运势预测。

MCP Server - VMS Integration

Enables interaction with CCTV recording systems (VMS) to retrieve live and recorded video streams, control cameras with PTZ presets, and manage playback dialogs for specific channels and timestamps.

Google Services MCP Server

Provides access to Google Sheets, Gmail, and Google Calendar through 13 tools that enable reading/writing spreadsheet data, managing emails, and creating/updating calendar events.

@lmdat/cafef-financial-mcp

MCP server to fetch Vietnamese corporate financial reports (balance sheet, income statement, cash flow) from cafef.vn using public API, no PDF or OCR needed.

Spire.XLS MCP Server

A robust solution that enables AI agents to create, read, modify, and convert Excel files through the Model Context Protocol without requiring Microsoft Office installation.

Office AI Blueprint MCP Server

A connector that surfaces ~50 tools from 10+ integrated business systems (CRM, finance, support) via MCP, enabling an AI assistant to securely query and operate on correlated office data.

embgrep

Provides local semantic search over files using embeddings, enabling directory indexing and natural language queries without external services.

Offendersearch MCP Server

Enables searching all US sex-offender registries from any MCP client, returning scored, de-duplicated records with provenance and per-registry status.

MCP Kali Server

Connects AI assistants to 55+ Kali Linux security tools for automated CTF solving, penetration testing, and security analysis across 7 categories including cryptography, forensics, web security, and binary exploitation.

ChargeNow MCP Server

用于查找 ChargeNow 电动汽车充电站的 MCP 服务器。

BeatAPI Codex Plugin

Enables creating and managing BeatAPI AI Music Video and Ecommerce Video workflows. Supports inspecting workflows, credits, usage, uploading files, creating tasks, polling tasks, and managing webhooks.

VidCap YouTube API MCP Server

Enables AI assistants to access YouTube video data including information retrieval, captions/transcripts, AI-powered summaries, screenshots, comments, and video search through the VidCap API.

HuggingFace Daily Papers MCP Server

Enables fetching HuggingFace daily papers for today, yesterday, or a specific date, providing paper details including title, authors, abstract, tags, votes, and links.

snowflake-mcp

Enables LLMs to directly query and interact with Snowflake databases, supporting SELECT queries, schema exploration, and table operations.

OSSInsight MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server for querying GitHub repository analytics from OSSInsight, providing repo metadata, trending repos, curated collections, search, compare, and collection rankings without an API key.

Proxmox MCP Server

Comprehensive MCP server for Proxmox VE with 68 tools and 4 resources covering VMs, containers, storage, networking, clusters, HA, backups, firewall, and access control.

SEFAZ MA DEC: Caixa Postal

MCP server that enables querying SEFAZ MA DEC Caixa Postal information from the official source through a single tool. Works with any MCP client and uses prepaid credits, with no platform credentials required.

mcp-weather

好的，以下是一個給 AI Agent 使用的 MCP (Message Communication Protocol) Server 範例，用來取得美國各州的天氣預報與警示資訊。 這個範例著重於概念的清晰，實際部署可能需要根據您的具體需求進行調整。 **概念概述:** * **MCP Server:** 負責接收來自 AI Agent 的請求，處理請求，並將結果返回給 AI Agent。 * **AI Agent:** 發送請求到 MCP Server，並解析返回的結果。 * **天氣資料來源:** 使用外部 API (例如 NOAA, OpenWeatherMap) 來獲取天氣資訊。 * **資料格式:** 使用 JSON 作為請求和回應的資料格式，方便 AI Agent 解析。 **MCP Server (Python 範例 - 使用 Flask):** ```python from flask import Flask, request, jsonify import requests import os app = Flask(__name__) # 替換成你的 API 金鑰 (從 NOAA, OpenWeatherMap 等取得) API_KEY = os.environ.get("WEATHER_API_KEY") # 建議使用環境變數 # 預設天氣資料來源 (NOAA) WEATHER_API_URL = "https://api.weather.gov/alerts/active?area={state}" @app.route('/weather', methods=['POST']) def get_weather(): """ 接收來自 AI Agent 的請求，取得指定州的天氣預報和警示資訊。 """ try: data = request.get_json() state = data.get('state') if not state: return jsonify({'error': 'State is required'}), 400 # 呼叫天氣 API url = WEATHER_API_URL.format(state=state.upper()) # NOAA 需要大寫州代碼 response = requests.get(url) if response.status_code == 200: weather_data = response.json() return jsonify(weather_data), 200 else: return jsonify({'error': f'Weather API error: {response.status_code}'}), 500 except Exception as e: print(f"Error: {e}") return jsonify({'error': str(e)}), 500 if __name__ == '__main__': app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000) ``` **AI Agent (Python 範例):** ```python import requests import json MCP_SERVER_URL = "http://localhost:5000/weather" # 替換成你的 MCP Server URL def get_state_weather(state): """ 向 MCP Server 發送請求，取得指定州的天氣資訊。 """ try: payload = {'state': state} headers = {'Content-type': 'application/json'} response = requests.post(MCP_SERVER_URL, data=json.dumps(payload), headers=headers) if response.status_code == 200: weather_data = response.json() return weather_data else: print(f"Error: MCP Server error: {response.status_code}") return None except Exception as e: print(f"Error: {e}") return None # 範例用法 state = "CA" # 加州 weather_info = get_state_weather(state) if weather_info: print(f"加州 ({state}) 天氣資訊:") print(json.dumps(weather_info, indent=4, ensure_ascii=False)) # 輸出美觀的 JSON else: print("無法取得天氣資訊。") ``` **說明:** * **MCP Server (Flask):** * 使用 Flask 建立一個簡單的 Web 服務。 * `/weather` 端點接收 POST 請求，請求體包含一個 JSON 物件，其中包含 `state` 欄位 (例如: `{"state": "CA"}`). * 使用 `requests` 庫呼叫外部天氣 API (NOAA 在此範例中)。 * 將天氣 API 的回應以 JSON 格式返回給 AI Agent。 * 錯誤處理：包含基本的錯誤處理，例如檢查 `state` 是否存在，以及處理天氣 API 的錯誤。 * **重要:** 請務必將 `API_KEY` 儲存在環境變數中，而不是直接寫在程式碼中，以確保安全性。 * **AI Agent:** * 使用 `requests` 庫向 MCP Server 發送 POST 請求。 * 將 `state` 作為 JSON payload 發送。 * 解析 MCP Server 返回的 JSON 回應。 * 錯誤處理：包含基本的錯誤處理，例如檢查 MCP Server 的回應狀態碼。 * **JSON 格式:** 請求和回應都使用 JSON 格式，方便 AI Agent 解析和處理。 * **NOAA API:** 此範例使用 NOAA 的 API，但您可以根據需要替換成其他天氣 API。 請注意，不同的 API 可能需要不同的參數和金鑰。 * **錯誤處理:** 範例中包含基本的錯誤處理，但您可能需要根據您的需求添加更完善的錯誤處理機制。 * **安全性:** 在實際部署中，請務必考慮安全性問題，例如驗證 AI Agent 的身份，以及保護 API 金鑰。 **如何執行:** 1. **安裝必要的套件:** ```bash pip install flask requests ``` 2. **設定環境變數:** ```bash export WEATHER_API_KEY="YOUR_API_KEY" # 替換成你的 API 金鑰 ``` 3. **執行 MCP Server:** ```bash python your_mcp_server_file.py ``` 4. **執行 AI Agent:** ```bash python your_ai_agent_file.py ``` **中文翻譯 (概念):** 這個範例展示了一個給 AI 代理使用的 MCP (訊息通訊協定) 伺服器，用於獲取美國各州的天氣預報和警報資訊。 * **MCP 伺服器:** 負責接收來自 AI 代理的請求，處理這些請求，並將結果返回給 AI 代理。 * **AI 代理:** 向 MCP 伺服器發送請求，並解析返回的結果。 * **天氣資料來源:** 使用外部 API (例如 NOAA, OpenWeatherMap) 來獲取天氣資訊。 * **資料格式:** 使用 JSON 作為請求和回應的資料格式，方便 AI 代理解析。 **中文翻譯 (程式碼註解):** 程式碼中的註解已經是中文，所以不需要額外翻譯。 **重要注意事項:** * **API 金鑰:** 請務必使用您自己的 API 金鑰，並將其儲存在環境變數中。 * **錯誤處理:** 根據您的需求，添加更完善的錯誤處理機制。 * **安全性:** 在實際部署中，請考慮安全性問題。 * **API 限制:** 不同的天氣 API 可能有不同的使用限制 (例如請求頻率限制)。 請仔細閱讀 API 的文件。 * **資料格式:** 不同的天氣 API 返回的資料格式可能不同。 您可能需要修改程式碼來解析不同的資料格式。 這個範例提供了一個基本的框架。 您可以根據您的具體需求進行修改和擴展。 例如，您可以添加更多的功能，例如支持不同的天氣 API，或者提供更詳細的天氣資訊。