发现优秀的 MCP 服务器

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。

AIOS Co-Founder MCP

Enables users to interact with a business co-founder/executive assistant that integrates with Google services (Gmail, Calendar, Contacts), web search, and includes approval gating for sensitive operations.

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.

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.

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。

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.

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.

mcp-cloudflare

Slim Cloudflare MCP Server — 42 tools for managing DNS, zones, tunnels, WAF, Zero Trust, and security via Cloudflare API v4. Multi-zone support. No SSH, no shell, API-only with 3 runtime dependencies. AGPL-3.0 + Commercial dual-licensed.

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。

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 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.

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.

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.

ChargeNow MCP Server

用于查找 ChargeNow 电动汽车充电站的 MCP 服务器。

FamilySearch MCP Server

一个模型上下文协议服务器，使像 Claude 或 Cursor 这样的 AI 工具能够直接与 FamilySearch 的家谱历史数据交互，包括搜索人物记录、查看详细信息以及探索祖先和后代。

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.

Orchestrator MCP

An intelligent MCP server that orchestrates multiple MCP servers with AI-enhanced workflow automation and production-ready context engine capabilities for codebase analysis.

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.

epsteinexposed-mcp

MCP to explore the EpsteinExposed API through the epsteinexposed pip api wrapper.

MCP-OpenLLM

LangChain 封装器，用于将 MCP 服务器与 transformers 库中不同的开源大型语言模型无缝集成。

UniFi MCP Server

Enables comprehensive management of UniFi Network infrastructure through 24 tools for monitoring and controlling devices, clients, wireless networks, security, and guest access. Supports network administration tasks like device restarts, client blocking, WLAN configuration, and backup creation.

SpiderFoot MCP Server

Enables interaction with SpiderFoot OSINT reconnaissance tools through MCP, allowing users to manage scans, retrieve modules and event types, access scan data, and export results. Supports both starting new scans and analyzing existing reconnaissance data through natural language.

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.

Easy Notion MCP

Markdown-first Notion MCP server — 26 tools, 92% fewer tokens, full round-trip fidelity

Sequential Thinking MCP Server

Enables structured, step-by-step problem-solving through dynamic thinking processes that can be revised, branched, and adjusted as understanding deepens. Supports breaking down complex problems into manageable steps with the ability to revise previous thoughts and explore alternative reasoning paths.

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 Handoff Server

Facilitates seamless collaboration between AI agents by providing tools for structured task handoffs, progress tracking, and documentation management. It allows agents to create, update, and archive handoff documents to ensure continuity across complex workflows.

Shrimp Task Manager

虾米任务管理器通过结构化的工作流程引导，协助 Agent 系统性规划程序开发步骤，强化任务记忆管理机制，有效避免冗余与重复的编程工作。

MCP APP

MCP 服务器应用程序，带有 RAG (检索增强生成)