Discover Awesome MCP Servers

Harvest MCP Server

A Model Context Protocol server that integrates with the Harvest API v2, enabling time tracking management including listing, creating, updating, and deleting time entries, as well as managing projects, tasks, users and generating reports.

Touch Flow Base (MCP Counter POC)

An MCP server that enables AI agents to execute sandboxed JavaScript code to control external web applications in real-time. It utilizes WebSockets to synchronize script execution with frontend animations, allowing complex UI interactions to be handled in a single agent turn.

browser-use-mcp-server

Mirror of

Jupiter Broadcasting Podcast Data MCP Server

Enables access to Jupiter Broadcasting podcast episodes through RSS feed parsing. Supports searching episodes by date, hosts, or content, retrieving detailed episode information, and fetching transcripts when available.

Test MCP Feb4 MCP Server

An MCP server that provides standardized tools for AI agents to interact with the Test MCP Feb4 API. It enables LLMs to access API endpoints through asynchronous operations and standardized Model Context Protocol tools.

MCP Server for Odoo

Enables AI assistants to interact with Odoo ERP systems through natural language to search records, create entries, update data, and manage business operations. Supports secure authentication and configurable access controls for production environments.

Universal MCP Server

Multi-mode MCP server supporting both Claude Desktop (STDIO) and OpenAI (HTTP/SSE) integrations with file operations including read, write, delete, and search capabilities.

llmdocs

MCP Server for LLMs

Agent Sense

Provides AI agents with environmental sensing capabilities including current time, IP-based geolocation, system information, and hardware details. Enables more contextual and accurate AI responses based on user's environment.

VseGPT MCP Servers

MCP 服务器 для VseGPT (MCP Server for VseGPT)

Aevo-MCP

Connect AI agents to the Aevo trading platform. Retrieve market data, manage accounts, and execute trades easily

Google Maps MCP Server

Integrates Google Maps routing and traffic capabilities with Claude AI for advanced route planning, real-time traffic analysis, route comparison, and trip cost estimation including fuel and tolls.

MCP DeepSeek 演示项目

好的，这是一个 DeepSeek 结合 MCP (Message Channel Protocol) 的最小用例，包括客户端和服务器端，用 Python 编写。这个例子展示了如何使用 DeepSeek 的模型进行简单的文本生成，并通过 MCP 在客户端和服务器之间传递请求和响应。 **注意:** 这个例子假设你已经安装了 DeepSeek 的 Python SDK 和 MCP 的相关库 (例如 `mcp` 或类似的库，具体取决于你选择的 MCP 实现)。 你需要根据你的实际环境安装这些依赖。 由于 MCP 的具体实现有很多种，这里提供的是一个概念性的例子，你需要根据你使用的 MCP 库进行调整。 **1. 服务器端 (server.py):** ```python # server.py import mcp # 假设你使用了一个名为 'mcp' 的库 import deepseek_ai # 假设你已经安装了 DeepSeek 的 SDK # DeepSeek API Key (替换成你自己的 API Key) DEEPSEEK_API_KEY = "YOUR_DEEPSEEK_API_KEY" # 初始化 DeepSeek 客户端 deepseek = deepseek_ai.DeepSeek(api_key=DEEPSEEK_API_KEY) # MCP 服务器配置 SERVER_ADDRESS = ('localhost', 8080) # 服务器地址和端口 # 处理 DeepSeek 请求的函数 def handle_deepseek_request(prompt): """ 接收 prompt，调用 DeepSeek 模型生成文本，并返回结果。 """ try: response = deepseek.completions.create( model="deepseek-chat", # 或者你想要使用的其他模型 prompt=prompt, max_tokens=50, # 限制生成文本的长度 temperature=0.7, # 控制生成文本的随机性 ) generated_text = response.choices[0].text.strip() return generated_text except Exception as e: print(f"DeepSeek API 调用失败: {e}") return "DeepSeek API 调用失败" # MCP 服务器处理函数 def handle_client_request(request): """ 接收客户端请求，调用 DeepSeek 处理函数，并返回结果。 """ try: prompt = request.decode('utf-8') # 将请求解码为字符串 print(f"收到客户端请求: {prompt}") generated_text = handle_deepseek_request(prompt) print(f"DeepSeek 生成的文本: {generated_text}") return generated_text.encode('utf-8') # 将结果编码为字节流 except Exception as e: print(f"处理客户端请求失败: {e}") return "服务器处理失败".encode('utf-8') # 创建 MCP 服务器 server = mcp.Server(SERVER_ADDRESS, handle_client_request) # 启动服务器 print(f"服务器启动，监听地址: {SERVER_ADDRESS}") server.run() ``` **2. 客户端 (client.py):** ```python # client.py import mcp # 假设你使用了一个名为 'mcp' 的库 # MCP 服务器配置 SERVER_ADDRESS = ('localhost', 8080) # 服务器地址和端口 # 客户端请求 prompt = "请用一句话描述 DeepSeek。" # 你想要发送给 DeepSeek 的 prompt # 创建 MCP 客户端 client = mcp.Client(SERVER_ADDRESS) # 发送请求并接收响应 try: response = client.send_request(prompt.encode('utf-8')) # 将 prompt 编码为字节流 generated_text = response.decode('utf-8') # 将响应解码为字符串 print(f"服务器返回的文本: {generated_text}") except Exception as e: print(f"客户端请求失败: {e}") # 关闭客户端 client.close() ``` **代码解释:** * **服务器端 (server.py):** * 导入 `mcp` 和 `deepseek_ai` 库。 * 使用你的 DeepSeek API Key 初始化 DeepSeek 客户端。 * 定义 `handle_deepseek_request` 函数，该函数接收一个 prompt，调用 DeepSeek 模型生成文本，并返回结果。 这个函数处理与 DeepSeek API 的交互。 * 定义 `handle_client_request` 函数，该函数接收客户端的请求，调用 `handle_deepseek_request` 函数处理请求，并将结果返回给客户端。 这个函数是 MCP 服务器的核心逻辑。 * 创建一个 MCP 服务器，并指定服务器地址和端口，以及处理客户端请求的函数。 * 启动服务器，开始监听客户端请求。 * **客户端 (client.py):** * 导入 `mcp` 库。 * 定义服务器地址和端口。 * 定义要发送给 DeepSeek 的 prompt。 * 创建一个 MCP 客户端，并指定服务器地址和端口。 * 发送请求给服务器，并接收服务器返回的响应。 * 将服务器返回的响应打印到控制台。 * 关闭客户端。 **运行步骤:** 1. **安装依赖:** 确保你已经安装了 `deepseek_ai` 和你选择的 MCP 库。 例如，如果 `mcp` 是一个实际存在的库，你可以使用 `pip install deepseek_ai mcp` 安装。 如果 `mcp` 只是一个占位符，你需要替换成你实际使用的 MCP 库，并安装它。 2. **替换 API Key:** 将 `server.py` 中的 `YOUR_DEEPSEEK_API_KEY` 替换成你自己的 DeepSeek API Key。 3. **运行服务器:** 在终端中运行 `python server.py`。 4. **运行客户端:** 在另一个终端中运行 `python client.py`。 **预期结果:** 客户端会向服务器发送一个 prompt，服务器会调用 DeepSeek 模型生成文本，并将生成的文本返回给客户端。客户端会将服务器返回的文本打印到控制台。 **重要注意事项:** * **MCP 实现:** 这个例子中使用了一个名为 `mcp` 的占位符库。 你需要根据你实际使用的 MCP 库进行调整。 常见的 MCP 实现包括 ZeroMQ, RabbitMQ, Redis Pub/Sub 等。 你需要选择一个适合你的需求的 MCP 实现，并根据该实现的 API 修改代码。 * **错误处理:** 这个例子包含了一些基本的错误处理，但你可以根据你的需求添加更完善的错误处理机制。 * **安全性:** 在生产环境中，你需要考虑安全性问题，例如身份验证和授权。 * **异步处理:** 如果 DeepSeek API 的调用时间较长，你可以考虑使用异步处理来提高服务器的性能。 * **模型选择:** `model="deepseek-chat"` 只是一个示例，你可以根据你的需求选择其他 DeepSeek 模型。 * **DeepSeek API Key:** 请妥善保管你的 DeepSeek API Key，不要将其泄露给他人。 这个最小用例提供了一个基本的框架，你可以根据你的实际需求进行扩展和修改。 希望这个例子能够帮助你理解如何将 DeepSeek 与 MCP 结合使用。

Haloscan MCP Server

A Model Context Protocol server that exposes Haloscan SEO API functionality, allowing users to access keyword insights, domain analysis, and competitor research through Claude for Desktop and other MCP-compatible clients.

interzoid-get-weather-by-zip-code-api

An MCP Server that provides weather information by ZIP code using Interzoid's API, allowing agents to retrieve current weather conditions based on postal codes.

ClamAV MCP

A server that enables scanning files for viruses using the ClamAV engine, providing a simple integration with Cursor IDE via SSE connections.

MTG Card Lookup MCP Server

Enables fuzzy lookup of Magic: The Gathering cards by name using the Scryfall API, returning card details including type, oracle text, mana value, and images.

MCP Host RPC Bridge

A server that bridges MCP tool calls to JSON-RPC function calls over socket connections, allowing external applications to expose functions as MCP tools.

FortunaMCP

FortunaMCP is an advanced MCP server dedicated to generating high-quality random values. It leverages the Fortuna C-extension, which is directly powered by Storm—a robust, thread-safe C++ RNG engine optimized for high-speed, hardware-based entropy.

RAG_MCP

A Retrieval-Augmented Generation server that enables semantic PDF search with OCR capabilities, allowing users to query document content through any MCP client and receive intelligent answers.

lemon-squeezy-mcp

Universal Semantic Bridge for Lemon Squeezy: A high-performance Model Context Protocol (MCP) server that empowers AI assistants (Cursor, Claude, VS Code) to query payments, manage subscriptions, and sync customers to Salesforce directly from your editor. 🍋✨

(Unofficial) linkding-mcp-server

非官方 linkding MCP 服务器

MCP Memory

Enables AI assistants to remember user information across conversations using vector search technology. Built on Cloudflare infrastructure with isolated user namespaces for secure, persistent memory storage and retrieval.

Elasticsearch MCP Server Solution

Enables comprehensive interaction with Elasticsearch APIs through natural language queries, specifically optimized for security analysis, threat detection, incident investigation, and compliance monitoring with advanced machine learning capabilities for anomaly detection.

TypeScript MCP Server Boilerplate

A boilerplate project for quickly developing MCP servers using TypeScript, featuring example implementations of tools (calculator, greetings) and resources (server info) with Zod schema validation.

MCP

模型上下文协议的简单实现

OpenEnded Philosophy MCP Server

Enables philosophical reasoning and concept analysis through NARS non-axiomatic logic integration, supporting multi-perspective synthesis, epistemic uncertainty tracking, and contextual semantic exploration with built-in truth maintenance.