发现优秀的 MCP 服务器

Weather MCP Server

A Model Context Protocol server that provides current weather forecasts for specific locations and active weather alerts for US states.

Base MCP Server

Enables AI applications to interact with the Base blockchain network and Coinbase API, supporting wallet operations, smart contract deployment, token transfers, NFT management, DeFi lending through Morpho vaults, and onramp functionality.

RapidAPI MCP Server

以下是将 RapidAPI Global Patent API 集成到 MCP 服务器并使用 SQLite 存储的实现方案： **标题：基于 RapidAPI Global Patent API 的 MCP 服务器实现，并使用 SQLite 存储** **概述：** 本方案描述了如何构建一个 MCP (Minimal Control Protocol) 服务器，该服务器利用 RapidAPI 的 Global Patent API 来检索专利数据，并将检索到的数据存储在 SQLite 数据库中。 该服务器将接收来自客户端的请求，调用 RapidAPI 的 Global Patent API，解析响应，并将结果存储到 SQLite 数据库中。 **组件：** * **MCP 服务器:** 负责监听客户端请求，处理请求，调用 RapidAPI，并将结果返回给客户端。 * **RapidAPI Global Patent API:** 提供专利数据检索服务。 * **SQLite 数据库:** 用于存储检索到的专利数据。 * **客户端:** 发送请求到 MCP 服务器，并接收响应。 **技术栈：** * **编程语言:** Python (推荐，易于使用，拥有丰富的库) * **MCP 框架:** 可以使用现有的 MCP 框架，或者自行实现简单的 MCP 协议处理。 * **RapidAPI 客户端库:** 可以使用 `requests` 库或其他 HTTP 客户端库来调用 RapidAPI。 * **SQLite 数据库库:** `sqlite3` (Python 内置) **实现步骤：** 1. **环境搭建:** * 安装 Python。 * 安装必要的 Python 库：`pip install requests` * 安装 SQLite (通常操作系统自带)。 2. **RapidAPI 密钥获取:** * 在 RapidAPI 注册并订阅 Global Patent API。 * 获取 API 密钥 (通常在 RapidAPI 控制面板中)。 3. **SQLite 数据库设计:** * 设计数据库表结构，用于存储专利数据。 例如： * `patents` 表： * `id` (INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT) * `patent_number` (TEXT UNIQUE) * `title` (TEXT) * `abstract` (TEXT) * `inventors` (TEXT) * `assignees` (TEXT) * `filing_date` (TEXT) * `publication_date` (TEXT) * `raw_data` (TEXT) (存储完整的 API 响应，方便后续处理) * `created_at` (TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP) * 创建数据库和表。 4. **MCP 服务器实现:** * **监听端口:** 服务器监听指定的端口，等待客户端连接。 * **接收请求:** 接收客户端发送的 MCP 请求。 * **解析请求:** 解析 MCP 请求，提取请求参数 (例如，搜索关键词，专利号等)。 * **调用 RapidAPI:** 使用 RapidAPI 密钥和请求参数，调用 Global Patent API。 * **解析响应:** 解析 RapidAPI 返回的 JSON 响应。 * **存储数据到 SQLite:** 将解析后的专利数据存储到 SQLite 数据库中。 * **返回响应:** 将结果 (例如，成功/失败，专利 ID 等) 封装成 MCP 响应，返回给客户端。 5. **客户端实现 (可选):** * 编写客户端程序，用于发送 MCP 请求到服务器，并接收响应。 **代码示例 (Python):** ```python import sqlite3 import requests import json # RapidAPI 配置 RAPIDAPI_KEY = "YOUR_RAPIDAPI_KEY" # 替换为你的 RapidAPI 密钥 RAPIDAPI_HOST = "global-patent.p.rapidapi.com" RAPIDAPI_ENDPOINT = "/patents/search" # SQLite 数据库配置 DATABASE_FILE = "patents.db" def create_table(): conn = sqlite3.connect(DATABASE_FILE) cursor = conn.cursor() cursor.execute(""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS patents ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, patent_number TEXT UNIQUE, title TEXT, abstract TEXT, inventors TEXT, assignees TEXT, filing_date TEXT, publication_date TEXT, raw_data TEXT, created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ) """) conn.commit() conn.close() def search_patents(query): url = f"https://{RAPIDAPI_HOST}{RAPIDAPI_ENDPOINT}" headers = { "X-RapidAPI-Key": RAPIDAPI_KEY, "X-RapidAPI-Host": RAPIDAPI_HOST } querystring = {"q": query} response = requests.get(url, headers=headers, params=querystring) if response.status_code == 200: return response.json() else: print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}") return None def store_patent_data(patent_data): conn = sqlite3.connect(DATABASE_FILE) cursor = conn.cursor() try: patent_number = patent_data.get("patent_number") title = patent_data.get("title") abstract = patent_data.get("abstract") inventors = ", ".join(patent_data.get("inventors", [])) assignees = ", ".join(patent_data.get("assignees", [])) filing_date = patent_data.get("filing_date") publication_date = patent_data.get("publication_date") raw_data = json.dumps(patent_data) cursor.execute(""" INSERT INTO patents (patent_number, title, abstract, inventors, assignees, filing_date, publication_date, raw_data) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) """, (patent_number, title, abstract, inventors, assignees, filing_date, publication_date, raw_data)) conn.commit() print(f"Patent {patent_number} stored successfully.") except sqlite3.IntegrityError: print(f"Patent {patent_number} already exists in the database.") except Exception as e: print(f"Error storing patent data: {e}") conn.rollback() finally: conn.close() # 示例 MCP 服务器 (简化版) def handle_mcp_request(request): # 假设请求格式为 "SEARCH:关键词" if request.startswith("SEARCH:"): query = request[7:] print(f"Searching for: {query}") patent_results = search_patents(query) if patent_results and patent_results.get("results"): for patent in patent_results["results"]: store_patent_data(patent) return "SEARCH_SUCCESS" else: return "SEARCH_FAILED" else: return "INVALID_REQUEST" # 主程序 if __name__ == "__main__": create_table() # 创建数据库表 # 模拟 MCP 请求 mcp_request = "SEARCH:artificial intelligence" response = handle_mcp_request(mcp_request) print(f"MCP Response: {response}") mcp_request = "SEARCH:blockchain technology" response = handle_mcp_request(mcp_request) print(f"MCP Response: {response}") print("Done.") ``` **关键点：** * **错误处理:** 在调用 RapidAPI 和操作 SQLite 数据库时，需要进行充分的错误处理，例如处理网络错误，API 错误，数据库错误等。 * **数据清洗:** RapidAPI 返回的数据可能需要进行清洗和转换，才能更好地存储到数据库中。 * **并发处理:** 如果服务器需要处理大量的并发请求，需要考虑使用多线程或异步编程来提高性能。 * **安全性:** 保护 RapidAPI 密钥，避免泄露。 对客户端请求进行验证，防止恶意请求。 * **MCP 协议:** 根据实际需求，定义合适的 MCP 协议，包括请求格式，响应格式，错误码等。 * **分页处理:** 如果 RapidAPI 返回的结果集很大，需要进行分页处理，避免一次性加载所有数据。 * **速率限制:** 注意 RapidAPI 的速率限制，避免超过限制导致请求失败。 可以实现速率限制机制，例如使用令牌桶算法。 * **数据更新:** 可以定期更新数据库中的专利数据，以保持数据的最新性。 **改进方向：** * **使用更完善的 MCP 框架:** 例如 Twisted, asyncio 等。 * **添加缓存机制:** 使用 Redis 或 Memcached 等缓存数据库，缓存常用的查询结果，提高响应速度。 * **实现更复杂的搜索功能:** 例如，支持按发明人，申请人，申请日期等进行搜索。 * **提供 API 接口:** 将 MCP 服务器封装成 RESTful API，方便其他应用程序调用。 * **使用 ORM:** 使用 SQLAlchemy 等 ORM 框架，简化数据库操作。 **总结：** 本方案提供了一个将 RapidAPI Global Patent API 集成到 MCP 服务器并使用 SQLite 存储的基本框架。 您可以根据实际需求，对该方案进行修改和扩展，以满足您的特定需求。 请务必替换 `YOUR_RAPIDAPI_KEY` 为您自己的 RapidAPI 密钥。 这个示例代码只是一个起点，你需要根据你的具体需求进行修改和完善。

Igloo MCP

Enables AI assistants to interact with Snowflake databases through SQL queries, table previews, and metadata operations. Features built-in safety checks that block destructive operations and intelligent error handling optimized for AI workflows.

BrowserMCP

Remote browser instances for your AI agents. Reliably complete any browser-based task at scale. Fully-control agentic browsers that spin up in seconds.

ClickUp MCP Server

Provides integration with ClickUp's API, allowing you to retrieve task information and manage ClickUp data through MCP-compatible clients.

Google Sheets MCP Server

Enables AI agents to seamlessly interact with Google Sheets through secure OAuth 2.0 authentication. Supports reading, searching, updating spreadsheet data, and managing sheets with smart text replacement and batch operations.

langchain-mcp

LangChain 的模型上下文协议工具支持

Overleaf MCP Server

Provides access to Overleaf projects via Git integration, allowing Claude and other MCP clients to read LaTeX files, analyze document structure, and extract content.

Mcp Servers

MCP 服务器 (MCP fúwùqì)

BinAssistMCP

Enables AI-assisted reverse engineering by bridging Binary Ninja with Large Language Models through 40+ analysis tools. Provides comprehensive binary analysis capabilities including decompilation, symbol management, type analysis, and documentation generation through natural language interactions.

Tavily MCP Server

Provides AI-optimized web search capabilities and direct answers using the Tavily API for MCP-compatible assistants. It enables configurable searches with granular control over search depth, result counts, and domain filtering.

MariaDB MCP Server by CData

MariaDB MCP Server by CData

YNAB MCP

A Model Context Protocol server that enables Claude Code to interact with You Need A Budget (YNAB) accounts, providing API access for budget management, transaction tracking, and financial insights through OAuth authentication.

Financial Report Generator MCP Server

Enables generation of comprehensive financial reports for major companies like NVIDIA, Apple, Microsoft, and others. Supports multiple report types including basic summaries, comprehensive analysis, and financial ratio analysis with batch processing capabilities.

MCP Server on Cloudflare Workers

一个概念验证实现，即模型上下文协议（Model Context Protocol）服务器运行在 Cloudflare 的边缘网络上，并采用持有者令牌（bearer token）认证，允许已部署的 AI 模型通过无服务器架构访问工具。

SuperDB MCP Server

Enables AI assistants to execute SuperSQL queries on data files and SuperDB databases without shell escaping issues. Supports querying, schema inspection, database pool management, and provides LSP features for code completion and documentation.

Computer Control MCP

提供计算机控制功能的 MCP 服务器，例如鼠标、键盘、OCR 等，使用 PyAutoGUI、RapidOCR、ONNXRuntime。类似于 Anthropic 的 'computer-use'。零外部依赖。

dao-proposals-mcp

An MCP server that aggregates live governance proposals from major DAOs enabling AI agents to track, analyze, and act on decentralized decision-making in real time.

MCP Shamash

Enables security auditing, penetration testing, and compliance validation with tools like Semgrep, Trivy, Gitleaks, and OWASP ZAP. Features strict project boundary enforcement and supports OWASP, CIS, and NIST compliance frameworks.

Twitter MCP Server

Enables LLM agents to interact with Twitter (X) for searching tweets, posting content with images, analyzing engagement, and extracting topics using the Twitter API.

Swagger MCP Server

一个基于模型上下文协议的服务器，用于解析 Swagger/OpenAPI 文档，并为不同的框架（Axios、Fetch、React Query）生成 TypeScript 类型和 API 客户端代码。

MCP Control: Your Cross-Platform Package Manager 🚀

一个跨平台管理所有 Minecraft 服务端的包管理器

Confluence MCP Server

A Model Context Protocol server that provides secure access to Atlassian Confluence, allowing users to search, create, update, and manage Confluence pages and spaces through natural language commands.

PostgreSQL Remote Cloudflare MCP Worker

A Cloudflare Worker that provides a Model Context Protocol (MCP) interface for PostgreSQL databases, allowing AI assistants like Claude and Cursor to interact with PostgreSQL databases through natural language.

AI Research Assistant - Semantic Scholar

Enables comprehensive academic research through the Semantic Scholar API, including paper search, author discovery, citation network analysis, and full-text access from arXiv and Wiley sources.

Pure Data MCP Server

一个用于 Pure Data 的模型上下文协议 (MCP) 服务器。Pure Data 是一种开源可视化编程语言，也是一个用于实时计算机音乐的可修补环境。

Shopmium MCP Server

A custom MCP server that provides high-level tools for controlling Shopmium and Quoty apps on Android emulators, allowing for automated app navigation, interaction, and testing without needing to handle low-level implementation details.