Каталог MCP-серверов

mcp

webflow

13232

Webflow MCP Server — это реализация Model Context Protocol (MCP) для платформы Webflow. Он позволяет AI-ассистентам, работающим через MCP-клиенты (Cursor, Claude Desktop), напрямую взаимодействовать с вашими сайтами Webflow: читать и изменять контент, управлять дизайном элементов, работать с CMS-коллекциями и оптимизировать SEO. Сервер использует официальный Webflow JavaScript SDK и OAuth-авторизацию, поэтому вам не нужно вводить API-ключи вручную. Достаточно один раз авторизовать доступ — и AI-агент сможет выполнять любые операции от вашего имени.

engram

NickCirv

13112

Engram — это кэш контекста для AI-агентов, которые пишут код. Главная задача агента — понимать проект. Без кэша он перечитывает одни и те же файлы снова и снова, тратя токены впустую. Engram решает эту проблему кардинально: он сохраняет структурированные пакеты контекста в локальную SQLite-базу. При повторном запросе агент берёт готовый контекст из кэша, а не читает файлы заново. Это снижает расход токенов до 89% (типичные значения 50–90%). Эффект особенно заметен на больших файлах — в проектах на Python и Go, где целые файлы занимают много места в контексте. Engram хранит данные локально. Никакие данные не уходят в облако — конфиденциальность кода полностью соблюдена. Дополнительная функция: Engram анализирует историю git revert и автоматически запоминает ошибки, чтобы AI не повторял их в будущем. Это встраивает процесс обучения на прошлых исправлениях прямо в инструмент и снижает количество регрессий.

virustotal

BurtTheCoder

13120

VirusTotal MCP Server — это инструмент для проверки файлов, URL, IP-адресов и доменов через VirusTotal API. Он подходит разработчикам и DevSecOps-инженерам, которые хотят анализировать подозрительные объекты прямо из AI-ассистента (Claude Desktop, VS Code через Copilot). Сервер автоматически подгружает связанные данные: WHOIS, репутацию, даты сертификатов, результаты песочниц и десятков антивирусных движков. Вам не нужно переключаться между терминалом и браузером — достаточно описать задачу на естественном языке, а ассистент сам выполнит запрос к VirusTotal и вернёт структурированный ответ.

reMarkable MCP Server

SamMorrowDrums

13027

reMarkable — планшет для рукописных заметок и чтения документов. Главная проблема: знания остаются запертыми внутри устройства. Этот MCP-сервер соединяет планшет с AI-помощниками. Claude, VS Code Copilot и другие инструменты получают прямой доступ к вашей библиотеке. Сервер извлекает печатный текст, читает PDF и EPUB, а главное — распознаёт рукописные записи через Google Vision OCR. Вы перестаёте копировать данные вручную. reMarkable становится полноценным источником данных для вашей системы искусственного интеллекта.

memex

iamtouchskyer

12938

AI-агенты для кодинга (Claude Code, Cursor) каждый раз начинают задачу с чистого листа. Они не помнят архитектурных решений, принятых вчера, найденных багов или написанных тестов. Memex устраняет это ограничение. Агент сохраняет ключевые выводы в виде атомарных карточек знаний с двунаправленными ссылками. При следующем запуске он подгружает релевантные карточки и продолжает работу с того места, где остановился. Технически это набор Markdown-файлов в ~/.memex/cards/. Каждая карточка — это атомарная единица знания: вывод, решение или архитектурная заметка. Карточки связаны двунаправленными ссылками [[link]], и агент строит граф знаний. Никаких векторных баз данных, эмбеддингов или облачных API — только локальные файлы, которые вы можете читать и редактировать в любом текстовом редакторе. Memex универсален: он работает как MCP-сервер (10 инструментов), как плагин для Claude Code и как расширение для VS Code. Единое хранилище ~/.memex/cards/ объединяет все платформы. Карточка, созданная в Claude Code, мгновенно доступна в Cursor.

Joplin MCP Server

alondmnt

12711

Joplin MCP Server — это связующее звено между AI-ассистентами (Claude, Cline, Goose) и вашим приложением для заметок Joplin. Сервер использует протокол MCP и открывает базе заметок доступ к 26 инструментам для полного управления данными. Вместо того чтобы вручную искать заметки, создавать блокноты или прикреплять теги, вы просто формулируете задачу ассистенту. Он сам выполнит нужную операцию через Joplin API. Это экономит время и ускоряет работу с информацией. Сервер написан на Python с библиотекой FastMCP.

comfyui-mcp

artokun

12625

comfyui-mcp — это мост между AI-ассистентом и ComfyUI. Вы отдаёте команды на естественном языке — ассистент сам запускает воркфлоу, генерирует изображения, управляет моделями и следит за состоянием видеопамяти. Больше не нужно открывать веб-интерфейс ComfyUI для базовых операций: всё делается прямо из чата. Сервер включает 80+ MCP-инструментов, 10 слеш-команд, 6 навыков, 3 автономных агента и 3 хука. Он автоопределяет установку ComfyUI на компьютере, его порт и окружение (macOS, Linux, Windows). Идеально для разработчиков и DevOps-инженеров, которые хотят встроить генеративную графику в свой AI-пайплайн. comfyui-mcp расширяет как стандартный чат Claude Desktop, так и Claude Code. В Claude Code появляются слеш-команды и автономные агенты для сложной автоматизации задач. Сервер поддерживает три режима развёртывания: локальный, удалённый сервер и Comfy Cloud.

monkeymcp

jamesmontemagno

12469

MonkeyMCP — MCP-сервер на .NET 9.0. Он даёт AI-ассистентам доступ к базе данных о приматах. Проект основан на популярном наборе данных Monkey от Джеймса Монтеманьо. В набор входят название, ареал, рацион, численность популяции и факты для десятков видов обезьян. Сервер ищет и выдаёт эту информацию прямо в диалоге с ассистентом. Вам не нужно писать SQL-запросы или парсить JSON-файлы. Просто сформулируйте запрос на естественном языке: «Покажи информацию о тамарине» или «Какие обезьяны живут в Африке?». Сервер одинаково понимает русские и латинские названия.

Avrotize

clemensv

12414

Avrotize — MCP-сервер для конвертации схем данных и генерации кода. Он устраняет несовместимость форматов данных при интеграции сервисов и баз данных. Работает как универсальный переводчик между Avro, JSON Schema, Protocol Buffers, XSD, ASN.1 и Apache Parquet. Передайте серверу исходную схему — таблицу PostgreSQL, коллекцию MongoDB или Protobuf-файл. Avrotize преобразует её в целевой формат или сгенерирует код на Python, C#, Java, TypeScript, JavaScript, Rust, Go или C++. Внутри сервер использует модель Avrotize Schema на базе Apache Avro. Это гарантирует точное отображение сложных вложенных структур без потери информации.

mockd

getmockd

1234

mockd — это универсальный мок-сервер, который симулирует семь протоколов API: HTTP, gRPC, GraphQL, WebSocket, MQTT, SSE и SOAP. Один бинарник на Go без внешних зависимостей заменяет целый зоопарк инструментов-заглушек. С этим MCP-сервером AI-ассистент сам создаёт для вас моки. Вы описываете задачу на естественном языке — он запускает заглушку с нужными эндпоинтами, правилами и протоколами. Это избавляет от ручного конфигурирования и ускоряет тестирование интеграций, когда реальный бэкенд ещё не готов или временно недоступен.

arbor

Anandb71

12219

Arbor — это слой графового интеллекта для кода. Он строит семантический граф зависимостей и даёт AI-ассистентам точные ответы на вопросы о том, что изменится в коде. Разработчики добавляют Arbor в MCP-клиент и сразу получают инструмент для анализа связей между функциями, классами и модулями. В отличие от простого поиска по тексту Arbor использует дерево разбора (AST) и резолвинг символов. Он понимает, как на самом деле элементы кода связаны друг с другом. Это помогает командам уменьшить поломки от изменений и быстрее разбираться в чужом коде. Arbor работает с восемью языками включая Rust, Python, JavaScript, TypeScript, Go, Java, C и C++.

FHIR MCP Server

wso2

12243

FHIR MCP Server — это сервер для протокола MCP, который соединяет AI-ассистенты и LLM-инструменты с медицинскими данными через стандарт FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources). Разработка компании WSO2. Сервер выступает посредником: вы отправляете запрос на естественном языке, AI преобразует его в FHIR-запрос и получает данные из совместимых систем — от открытых песочниц до защищённых клиник с OAuth2. Сервер пригодится разработчикам медицинских приложений, интеграторам и исследователям, которым нужно быстро получать клиническую информацию без написания сложных FHIR-запросов вручную.