发现优秀的 MCP 服务器

chromectx

Search and retrieve content from all open Chrome tabs, and provide them as context for AI tools via MCP.

sslwebsites

MCP server for SSL certificate management, enabling agents to issue, renew, revoke, monitor, download, and install certificates, with expiry tracking and webhooks across nine server types.

drive-file-browser-mcp

MCP server that lets AI assistants browse, search, and read files from a Google Drive folder, supporting local stdio and remote HTTP deployments with tools like list_files, search_files, get_file_info, and read_file.

qsw-mcp

Smart Doc MCP Server that enables AI agents to read web pages (with or without browser, supporting login and SPA) and perform OCR on clipboard images.

SCMCP

一个MCP服务器，可以通过自然语言实现单细胞RNA测序分析，支持数据处理、可视化和分析任务，无需编码知识。

RPG Ledger MCP Server

Enables AI assistants to act as RPG Game Masters by managing campaign state including characters, inventory, quests, and logs through MCP tools. Supports campaign mutations and provides both MCP and HTTP API access to RPG session data.

HackerNews MCP Server

Enables AI assistants to search, retrieve, and interact with HackerNews content including stories, comments, polls, and user information. Provides comprehensive access to all HackerNews API endpoints with 15 specialized tools for content discovery and analysis.

freecad-mcp

Allows controlling FreeCAD from Claude Desktop to create and edit 3D models using natural language commands.

media-gen-mcp

MCP server for generating and editing images using OpenAI, and creating videos using OpenAI Sora and Google Veo. Enables fetching media from URLs or disk with smart output placement.

mcp-task-api

Transforms a NestJS REST API into an MCP server for AI agents to manage tasks securely via standardized tools.

activities-mcp

MCP server that provides read-only access to cached metadata of public activities, contests, and competitions from multiple sources via SQLite, enabling search and listing without hitting external sites.

공시읽어주는AI

A personal investment assistant MCP that selects and translates disclosures and news for your watchlist and sends daily KakaoTalk briefings.

vantic-mcp

Enables MCP hosts to verify agent spending mandates and receipts, providing stateless tools for authorization, chain verification, credential verification, and DID resolution.

Evernote MCP Server

A Model Context Protocol server that allows AI assistants like Claude to interact with Evernote, enabling them to create, search, read, and manage notes through natural language.

Simple MCP Server

好的，这是一个用极简代码演示如何构建一个 MCP (Mesh Configuration Protocol) 服务器的示例，使用 Python 和 gRPC： ```python # server.py import grpc from concurrent import futures import mcp_pb2 import mcp_pb2_grpc class McpService(mcp_pb2_grpc.AggregatedDiscoveryServiceServicer): def StreamAggregatedResources(self, request_iterator, context): for request in request_iterator: print(f"Received request: {request}") # 构造一个简单的响应 response = mcp_pb2.AggregatedDiscoveryResponse( version_info="v1", resources=[], type_url=request.type_url, nonce="nonce-123" ) yield response def serve(): server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10)) mcp_pb2_grpc.add_AggregatedDiscoveryServiceServicer_to_server(McpService(), server) server.add_insecure_port('[::]:50051') server.start() print("MCP Server started on port 50051") server.wait_for_termination() if __name__ == '__main__': serve() ``` **代码解释:** 1. **导入必要的库:** * `grpc`: gRPC 库。 * `concurrent.futures`: 用于创建线程池。 * `mcp_pb2` 和 `mcp_pb2_grpc`: 从 MCP 的 protobuf 定义生成的 Python 代码。 你需要先安装 `protobuf` 和 `grpcio-tools`，然后使用 `protoc` 命令生成这些文件。 例如： ```bash pip install protobuf grpcio-tools # 假设你的 mcp.proto 文件在当前目录 python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. mcp.proto ``` 确保你的 `mcp.proto` 文件定义了 MCP 的服务和消息。 一个简化的 `mcp.proto` 示例： ```protobuf // mcp.proto syntax = "proto3"; package envoy.service.discovery.v3; service AggregatedDiscoveryService { rpc StreamAggregatedResources(stream AggregatedDiscoveryRequest) returns (stream AggregatedDiscoveryResponse) {} } message AggregatedDiscoveryRequest { string version_info = 1; repeated string resource_names = 2; string type_url = 3; string response_nonce = 4; string error_detail = 5; } message AggregatedDiscoveryResponse { string version_info = 1; repeated google.protobuf.Any resources = 2; string type_url = 3; string nonce = 4; } import "google/protobuf/any.proto"; ``` 2. **`McpService` 类:** * 继承自 `mcp_pb2_grpc.AggregatedDiscoveryServiceServicer`，这是 gRPC 生成的服务基类。 * 实现了 `StreamAggregatedResources` 方法，这是 MCP 服务定义的核心方法。 它是一个双向流 (stream)，服务器接收来自客户端的请求流，并返回响应流。 * 在 `StreamAggregatedResources` 中，我们简单地打印接收到的请求，并构造一个简单的 `AggregatedDiscoveryResponse` 作为响应。 这个响应包含一个版本信息、一个空的资源列表、请求的类型 URL 和一个 nonce。 3. **`serve` 函数:** * 创建一个 gRPC 服务器，使用线程池来处理请求。 * 将 `McpService` 注册到服务器。 * 添加一个不安全的端口 `[::]:50051` 用于监听连接。 在生产环境中，你应该使用安全的 TLS 连接。 * 启动服务器并打印一条消息。 * 调用 `server.wait_for_termination()` 使服务器保持运行状态，直到手动停止。 4. **`if __name__ == '__main__':` 块:** * 确保 `serve` 函数只在脚本直接运行时才被调用，而不是作为模块导入时。 **如何运行:** 1. **安装依赖:** ```bash pip install grpcio protobuf grpcio-tools ``` 2. **生成 gRPC 代码:** * 将上面的 `mcp.proto` 文件保存到你的项目目录中。 * 运行以下命令生成 `mcp_pb2.py` 和 `mcp_pb2_grpc.py`： ```bash python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. mcp.proto ``` 3. **运行服务器:** ```bash python server.py ``` **重要说明:** * **极简示例:** 这个示例非常简单，只用于演示 MCP 服务器的基本结构。 它没有实现任何实际的配置分发逻辑。 * **错误处理:** 代码中没有包含任何错误处理。 在生产环境中，你需要添加适当的错误处理机制。 * **安全性:** 这个示例使用不安全的连接。 在生产环境中，你应该使用 TLS 加密来保护通信。 * **资源管理:** 这个示例没有管理任何实际的资源。 你需要根据你的具体需求来实现资源的管理和分发。 * **Protobuf 定义:** `mcp.proto` 文件需要根据你的实际需求进行定义。 上面的示例提供了一个最小化的定义，你需要根据你的配置类型和数据结构来扩展它。 * **客户端:** 你需要一个 MCP 客户端来向服务器发送请求。 客户端的实现取决于你使用的编程语言和框架。 这个示例提供了一个起点，你可以根据你的具体需求来构建一个功能完善的 MCP 服务器。 记住要仔细阅读 MCP 规范，并根据你的应用场景进行适当的调整。 **中文翻译:** 好的，这是一个用极简代码演示如何构建一个 MCP (Mesh Configuration Protocol) 服务器的示例，使用 Python 和 gRPC： ```python # server.py import grpc from concurrent import futures import mcp_pb2 import mcp_pb2_grpc class McpService(mcp_pb2_grpc.AggregatedDiscoveryServiceServicer): def StreamAggregatedResources(self, request_iterator, context): for request in request_iterator: print(f"Received request: {request}") # 构造一个简单的响应 response = mcp_pb2.AggregatedDiscoveryResponse( version_info="v1", resources=[], type_url=request.type_url, nonce="nonce-123" ) yield response def serve(): server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10)) mcp_pb2_grpc.add_AggregatedDiscoveryServiceServicer_to_server(McpService(), server) server.add_insecure_port('[::]:50051') server.start() print("MCP Server started on port 50051") server.wait_for_termination() if __name__ == '__main__': serve() ``` **代码解释:** 1. **导入必要的库:** * `grpc`: gRPC 库。 * `concurrent.futures`: 用于创建线程池。 * `mcp_pb2` 和 `mcp_pb2_grpc`: 从 MCP 的 protobuf 定义生成的 Python 代码。 你需要先安装 `protobuf` 和 `grpcio-tools`，然后使用 `protoc` 命令生成这些文件。 例如： ```bash pip install protobuf grpcio-tools # 假设你的 mcp.proto 文件在当前目录 python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. mcp.proto ``` 确保你的 `mcp.proto` 文件定义了 MCP 的服务和消息。 一个简化的 `mcp.proto` 示例： ```protobuf // mcp.proto syntax = "proto3"; package envoy.service.discovery.v3; service AggregatedDiscoveryService { rpc StreamAggregatedResources(stream AggregatedDiscoveryRequest) returns (stream AggregatedDiscoveryResponse) {} } message AggregatedDiscoveryRequest { string version_info = 1; repeated string resource_names = 2; string type_url = 3; string response_nonce = 4; string error_detail = 5; } message AggregatedDiscoveryResponse { string version_info = 1; repeated google.protobuf.Any resources = 2; string type_url = 3; string nonce = 4; } import "google/protobuf/any.proto"; ``` 2. **`McpService` 类:** * 继承自 `mcp_pb2_grpc.AggregatedDiscoveryServiceServicer`，这是 gRPC 生成的服务基类。 * 实现了 `StreamAggregatedResources` 方法，这是 MCP 服务定义的核心方法。 它是一个双向流 (stream)，服务器接收来自客户端的请求流，并返回响应流。 * 在 `StreamAggregatedResources` 中，我们简单地打印接收到的请求，并构造一个简单的 `AggregatedDiscoveryResponse` 作为响应。 这个响应包含一个版本信息、一个空的资源列表、请求的类型 URL 和一个 nonce。 3. **`serve` 函数:** * 创建一个 gRPC 服务器，使用线程池来处理请求。 * 将 `McpService` 注册到服务器。 * 添加一个不安全的端口 `[::]:50051` 用于监听连接。 在生产环境中，你应该使用安全的 TLS 连接。 * 启动服务器并打印一条消息。 * 调用 `server.wait_for_termination()` 使服务器保持运行状态，直到手动停止。 4. **`if __name__ == '__main__':` 块:** * 确保 `serve` 函数只在脚本直接运行时才被调用，而不是作为模块导入时。 **如何运行:** 1. **安装依赖:** ```bash pip install grpcio protobuf grpcio-tools ``` 2. **生成 gRPC 代码:** * 将上面的 `mcp.proto` 文件保存到你的项目目录中。 * 运行以下命令生成 `mcp_pb2.py` 和 `mcp_pb2_grpc.py`： ```bash python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. mcp.proto ``` 3. **运行服务器:** ```bash python server.py ``` **重要说明:** * **极简示例:** 这个示例非常简单，只用于演示 MCP 服务器的基本结构。 它没有实现任何实际的配置分发逻辑。 * **错误处理:** 代码中没有包含任何错误处理。 在生产环境中，你需要添加适当的错误处理机制。 * **安全性:** 这个示例使用不安全的连接。 在生产环境中，你应该使用 TLS 加密来保护通信。 * **资源管理:** 这个示例没有管理任何实际的资源。 你需要根据你的具体需求来实现资源的管理和分发。 * **Protobuf 定义:** `mcp.proto` 文件需要根据你的实际需求进行定义。 上面的示例提供了一个最小化的定义，你需要根据你的配置类型和数据结构来扩展它。 * **客户端:** 你需要一个 MCP 客户端来向服务器发送请求。 客户端的实现取决于你使用的编程语言和框架。 这个示例提供了一个起点，你可以根据你的具体需求来构建一个功能完善的 MCP 服务器。 记住要仔细阅读 MCP 规范，并根据你的应用场景进行适当的调整。 **总结:** 这段代码提供了一个非常基础的 MCP 服务器框架。 你需要根据你的实际需求扩展 `McpService` 类，实现资源的管理、版本控制、错误处理和安全性。 同时，你需要定义合适的 `mcp.proto` 文件来描述你的配置数据结构。 最后，你需要一个 MCP 客户端来与服务器进行通信，请求和接收配置信息。

Caboose MCP

A comprehensive personal AI toolserver that exposes 105 tools across 25 groups—including Slack, Docker, and calendar management—to Claude and VS Code. It features a Go-based MCP server integrated with a custom VS Code extension and n8n workflow automation for streamlined personal productivity.

bjn-uy-mcp

MCP server that enables searching and retrieving judicial decisions from the Uruguayan National Public Jurisprudence Database (BJN).

My UV MCP Server

A basic demonstration MCP server that provides a simple greeting tool, showcasing how to build and integrate custom MCP servers with Claude Desktop using Python and the uv package manager.

fl-studio-mcp

An MCP server that connects Claude to FL Studio, enabling natural language control of transport, mixer, channel rack, and piano roll operations.

hydra-regulatory-intelligence

Real-time regulatory intelligence for prediction markets. SEC, CFTC, Fed, FinCEN monitoring. 22 x402-paid MCP tools from $0.001 USDC on Base L2. Oracle data for UMA and Chainlink.

Whoop API MCP Server

用于与 Whoop API 交互以检索健身和健康数据的 MCP 服务器

mcp-console-hub

Streams browser DevTools console, network, storage, and performance data to your IDE's AI agent for real-time debugging and analysis.

mcp-neo4j-query-optimizer

Extracts structured operator data from Neo4j query plans and provides rich context for MCP clients to deliver intelligent optimization recommendations.

Engineering Operations MCP

A safe, read-only MCP server that gives Codex structured access to engineering operations evidence, with validated queries, secret redaction, and audit logging. Provides a search_logs tool for filtering logs by service, environment, severity, and time range.

IAPI MCP Server

Enables cryptocurrency investigation and analysis through the Chainalysis Investigations API. Provides access to 16 key endpoints for address clustering, transaction details, exposure analysis, and wallet observations across multiple blockchain assets.

MCP Guardian

管理/代理/保护你的 MCP 服务器

osint-mcp-server

Provides AI agents with 37 OSINT tools and 12 data sources to perform unified reconnaissance, domain analysis, and attack surface mapping. It enables agents to query, correlate, and reason across platforms like Shodan, VirusTotal, and Censys in parallel.

LocalFS MCP Server

Provides sandboxed access to local filesystem operations including directory and file management, content search with glob and regex patterns, and binary file support with configurable safety limits.

Jokes MCP Server

A humor-focused MCP server that delivers jokes through Microsoft Copilot Studio. Demonstrates how to deploy an MCP server on Azure and integrate it with Power Platform connectors for AI-powered agents.

symbolics-mcp

An MCP server that enables LLMs to evaluate Lisp expressions on a Symbolics Genera machine over TCP. It bridges JSON-RPC requests to the Genera environment to return evaluation results, stdout, and stderr.