Erkunde MCP Server & Clients für 2025
Sieh dir die vollständige Sammlung der verfügbaren MCP-Server und -Clients für 2025 an – alles an einem Ort.
Alle MCP Server & Clients
🚀 Die einfachste, kostenlose und Open-Source Tailwind CSS Komponentenbibliothek mit semantischen Klassen.
Datenschutzorientierter MCP-Proxy, der PII in Echtzeit intelligent pseudo-anonymisiert, bevor Daten externe KI-Anbieter erreichen, und dabei semantische Beziehungen für eine genaue Analyse aufrechterhält.
Ein Model Context Protocol (MCP) Server für die Tripadvisor Content API. Dies bietet Zugriff auf Tripadvisor-Standortdaten, Bewertungen und Fotos über standardisierte MCP-Schnittstellen, die es KI-Assistenten ermöglichen, nach Reisezielen und Erlebnissen zu suchen.
Ein Model Context Protocol (MCP) Server, der KI-Assistenten ermöglicht, Prometheus-Metriken über standardisierte Schnittstellen abzufragen und zu analysieren.
Ein Model Context Protocol-Server für die veröffentlichte Daten-API von Chess.com. Dies bietet Zugriff auf die Spieldaten von Chess.com, Spielaufzeichnungen und andere öffentliche Informationen über standardisierte MCP-Schnittstellen, die es KI-Assistenten ermöglichen, Schachinformationen zu durchsuchen und zu analysieren.
Ein Model Context Protocol (MCP) Server, der KI-Assistenten ermöglicht, Azure Data Explorer-Datenbanken über standardisierte Schnittstellen abzufragen und zu analysieren.
mcp-gitee ist eine Implementierung des Model Context Protocol (MCP) Servers für Gitee. Es bietet eine Reihe von Werkzeugen, die mit der API von Gitee interagieren, sodass KI-Assistenten Repositories, Issues, Pull-Requests usw. verwalten können.
Ein MCP zum Suchen und Herunterladen akademischer Arbeiten aus mehreren Quellen wie arXiv, PubMed, bioRxiv usw.
Unity-Katalog KI-Modell Kontextprotokoll-Server
Ein MCP-Server für Octomind-Tools, Ressourcen und Eingabeaufforderungen
🌍 Terraform Modell Kontextprotokoll (MCP) Tool - Ein experimentelles CLI-Tool, das KI-Assistenten ermöglicht, Terraform-Umgebungen zu verwalten und zu betreiben. Unterstützt das Lesen von Terraform-Konfigurationen, das Analysieren von Plänen, das Anwenden von Konfigurationen und das Verwalten von Zuständen mit Claude Desktop-Integration. ⚡️
Ein auf Go basierender MCP (Model Control Protocol) Connector für Jira, der KI-Assistenten wie Claude ermöglicht, mit Atlassian Jira zu interagieren. Dieses Tool bietet eine nahtlose Schnittstelle für KI-Modelle, um gängige Jira-Operationen wie das Management von Issues, die Sprintplanung und Workflow-Übergänge durchzuführen.
MCP für das Replikationsflussmodell - Ein leistungsstarkes Werkzeug zur Erstellung von benutzerdefinierten Bildern und SVG-Assets, die bestimmten Codierungsstilen und ästhetischen Designs entsprechen. Optimieren Sie Ihren Prozess zur Erstellung visueller Assets mit KI-gestützter Design-Generierung, die auf Entwickler zugeschnitten ist.
Dieses Model Context Protocol (MCP) Server bietet eine Brücke zwischen Claude und Google Tasks, sodass Sie Ihre Aufgabenlisten und Aufgaben direkt über Claude verwalten können.
Eine TypeScript-Implementierung eines Model Context Protocol (MCP) Servers, der mit der API von PiAPI integriert ist. PiAPI ermöglicht es Benutzern, Medieninhalte direkt von Claude oder anderen MCP-kompatiblen Apps mit Midjourney/Flux/Kling/LumaLabs/Udio/Chrip/Trellis zu generieren.
Ein MCP-Server für den RAG-Webbrowser-Actor
APISIX Modell Kontextprotokoll (MCP) Server wird verwendet, um große Sprachmodelle (LLMs) mit der APISIX Admin API zu verbinden.
Ein MCP-Server, der andere MCP-Server für Sie installiert.
 herunterladen.
Code
Hier ist ein einfaches Beispiel für einen Unichat Mcp Server:
```python
import socket
import threading
Server-Setup
server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.bind(('0.0.0.0', 5555))
server.listen()
clients = []
nicknames = []
Broadcast-Funktion
def broadcast(message):
for client in clients:
client.send(message)
Handhabung von Nachrichten
def handle_client(client):
while True:
try:
message = client.recv(1024)
broadcast(message)
except:
index = clients.index(client)
clients.remove(client)
client.close()
nickname = nicknames[index]
broadcast(f'{nickname} hat den Chat verlassen.'.encode('utf-8'))
nicknames.remove(nickname)
break
Empfang von Verbindungen
def receive():
while True:
client, address = server.accept()
print(f'Verbindung von {str(address)} hergestellt.')
client.send('NICK'.encode('utf-8'))
nickname = client.recv(1024).decode('utf-8')
nicknames.append(nickname)
clients.append(client)
print(f'Der Benutzer {nickname} hat sich verbunden.')
broadcast(f'{nickname} hat den Chat betreten.'.encode('utf-8'))
client.send('Willkommen im Chat!'.encode('utf-8'))
thread = threading.Thread(target=handle_client, args=(client,))
thread.start()
print('Server läuft...')
receive()
```
Ausführung
Um den Server zu starten, speichern Sie den obigen Code in einer Datei namens `unichat_server.py` und führen Sie ihn mit folgendem Befehl aus:
```bash
python unichat_server.py
```
Fazit
Dieser einfache Unichat Mcp Server ermöglicht es Benutzern, in Echtzeit zu chatten. Sie können ihn erweitern, um zusätzliche Funktionen hinzuzufügen, wie z.B. private Nachrichten oder Benutzerverwaltung.](https://avatars.githubusercontent.com/u/1759588?v=4 "Unichat Mcp Server In Python
Einführung
Unichat ist ein einfaches Chat-Server-Projekt, das in Python implementiert ist. Es ermöglicht mehreren Benutzern, in Echtzeit zu kommunizieren.
Voraussetzungen
- Python 3.x
- Socket-Bibliothek
- Threading-Bibliothek
Installation
Stellen Sie sicher, dass Python auf Ihrem System installiert ist. Sie können die neueste Version von [python.org](https://www.python.org/downloads/) herunterladen.
Code
Hier ist ein einfaches Beispiel für einen Unichat Mcp Server:
```python
import socket
import threading
Server-Setup
server = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
server.bind(('0.0.0.0', 5555))
server.listen()
clients = []
nicknames = []
Broadcast-Funktion
def broadcast(message):
for client in clients:
client.send(message)
Handhabung von Nachrichten
def handle_client(client):
while True:
try:
message = client.recv(1024)
broadcast(message)
except:
index = clients.index(client)
clients.remove(client)
client.close()
nickname = nicknames[index]
broadcast(f'{nickname} hat den Chat verlassen.'.encode('utf-8'))
nicknames.remove(nickname)
break
Empfang von Verbindungen
def receive():
while True:
client, address = server.accept()
print(f'Verbindung von {str(address)} hergestellt.')
client.send('NICK'.encode('utf-8'))
nickname = client.recv(1024).decode('utf-8')
nicknames.append(nickname)
clients.append(client)
print(f'Der Benutzer {nickname} hat sich verbunden.')
broadcast(f'{nickname} hat den Chat betreten.'.encode('utf-8'))
client.send('Willkommen im Chat!'.encode('utf-8'))
thread = threading.Thread(target=handle_client, args=(client,))
thread.start()
print('Server läuft...')
receive()
```
Ausführung
Um den Server zu starten, speichern Sie den obigen Code in einer Datei namens `unichat_server.py` und führen Sie ihn mit folgendem Befehl aus:
```bash
python unichat_server.py
```
Fazit
Dieser einfache Unichat Mcp Server ermöglicht es Benutzern, in Echtzeit zu chatten. Sie können ihn erweitern, um zusätzliche Funktionen hinzuzufügen, wie z.B. private Nachrichten oder Benutzerverwaltung."){kind=small}
