Discover Awesome MCP Servers

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.

routine-mcp

A Model Context Protocol (MCP) server built with the mcp-framework for developing and managing custom tools. It provides a structured foundation for building and integrating modular components like data processors and API clients into Claude Desktop.

asterpay-mcp-server

MCP Server for AsterPay x402 Data API — market data, AI tools, crypto analytics, and utilities accessible to AI agents via Model Context Protocol. 13 pay-per-call endpoints on Base network, $0.001 USDC each. EUR settlement for AI agent commerce.

Strava MCP Server

Integrates with the Strava API to allow AI assistants to access fitness data including athlete profiles, activity history, and segment statistics. It enables users to query detailed performance metrics and explore geographic segment data through natural language commands.

MCP Demo

A demonstration Model Context Protocol server that includes a web-based interface for managing persistent configurations. It provides foundational tools for greeting, echoing input, and retrieving or updating server settings through MCP.

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。

Roblox MCP

MCP server and plugin for Roblox Studio — control scripts, terrain, assets, and lighting with Claude Code, Cursor, Codex, and Gemini.

Notion MCP Server

Enables AI assistants to search, create, and manage Notion workspace content including pages and databases. It supports advanced database querying, page updates, and content organization through natural language conversations.

CodeWeaver MCP Server

Converts entire codebases into a single, AI-readable Markdown document with structured directory trees and syntax highlighting. It enables AI assistants to analyze complete project contexts for tasks like code reviews, documentation, and refactoring.

pharo-nc-mcp-server

A local MCP server that enables users to evaluate Pharo Smalltalk expressions and retrieve system information via NeoConsole. It provides comprehensive tools for inspecting class definitions, method sources, and system metrics within a Pharo environment.

Wikipedia MCP Server

Provides Claude with real-time access to Wikipedia through four essential tools: search articles, get full content, retrieve summaries, and find related articles. Enables comprehensive Wikipedia research workflows with structured data access and no API keys required.

Knowledge Base MCP Server

A zero-dependency MCP server that provides a persistent personal knowledge base for Claude using local JSON file storage. It enables users to manage notes through tools for adding, searching, and indexing content built entirely with Node.js built-ins.

Qwen Max MCP Server

使用 Qwen Max 语言模型启用文本生成，具有可配置的参数，并通过模型上下文协议 (MCP) 与 Claude Desktop 无缝集成。

proxy-mcp

An HTTP/HTTPS MITM proxy server that enables capture, modification, and mocking of network traffic across Chrome, CLI tools, Docker containers, and Android devices. It supports advanced capabilities like JA3/JA4 TLS fingerprinting, JA3 spoofing, and upstream proxy chaining.

Gmail MCP Server

Enables sending emails through Gmail using your Gmail credentials. Provides a simple send_email tool that accepts recipient, subject, and plain text body parameters.

SurveyMonkey MCP Server by CData

This read-only MCP Server allows you to connect to SurveyMonkey data from Claude Desktop through CData JDBC Drivers. Free (beta) read/write servers available at https://www.cdata.com/solutions/mcp

Remote MCP Server on Cloudflare

A Model Context Protocol server implementation that runs on Cloudflare Workers, allowing AI assistants like Claude to access external tools via MCP with OAuth login support.

Apple MCP Tools

A collection of tools that enable AI assistants to interact with Apple applications and services including Contacts, Notes, Messages, Mail, Reminders, Calendar, Maps, and Web Search through the Model Context Protocol.

Sefaria Jewish Library

提供访问 Sefaria 图书馆中犹太文本的权限。该服务器使大型语言模型能够通过标准化的界面检索和引用犹太文本。

MCP Context Hub

A local MCP server for RAG memory, semantic search, and context optimization using Ollama and SQLite. It serves as a central hub that manages document embeddings, text compression, and proxies calls to other sub-MCP servers.

Nano Banana Pro MCP

Enables AI agents to generate, edit, and analyze images using Google's Gemini image generation models including Nano Banana Pro (gemini-3-pro-image-preview).

Kaiza MCP Server

Enables secure, audited file operations with LLMs by enforcing implementation plans, restricting writes to approved file scopes, and maintaining a tamper-evident audit log with stub detection.

MCP Infrastructure as Code Assistant

一个用于使用 Terraform 管理基础设施即代码的 MCP 服务器。

MCP Tools

A comprehensive MCP server providing tools for AI agents to interact with code, including reading symbols, importing modules, replacing text, and sending OS notifications.

Simple Voice MCP Server

Enables text-to-speech playback with multiple Japanese character voices using VLC, supporting simultaneous audio playback and custom pronunciation dictionaries for English words.

rust-faf-mcp RMCP

Persistent project context in Rust. 8 MCP tools via rmcp SDK — parse, validate, score, compress, discover, and token analysis. Single binary, zero config. IANA-registered format (application/vnd.faf+yaml). One file, every AI platform.

TreeBeam MCP Server

Enables AI assistants to interact with the TreeBeam financial management and accounting platform. Users can list organizations and projects using secure OAuth 2.0 authentication integrated directly into their AI conversation.