Каталог MCP-серверов

Lighthouse MCP

priyankark

14516

Lighthouse MCP-сервер запускает аудит веб-страниц через Google Lighthouse. Он берёт на себя работу с инструментом: запускает проверки, собирает метрики и возвращает результаты. Вам не нужно переключаться между окнами или запоминать команды для Lighthouse. Просто дайте задание ассистенту, и он выполнит его через сервер. Инструмент создан для фронтенд-разработчиков, SEO-специалистов и QA-инженеров, которые хотят проверять качество страниц без прерывания рабочего процесса.

Code Context Engine

elara-labs

14417

Code Context Engine — MCP-сервер, который индексирует всю вашу кодовую базу. Вместо того чтобы AI-ассистент каждый раз перечитывал файлы, он использует предварительно построенный индекс. Это радикально сокращает расход токенов — по результатам бенчмарков экономия достигает 94 %. Сервер особенно полезен для разработчиков, работающих с большими проектами, где полнотекстовое чтение всех файлов слишком затратно. Сервер написан на Python, работает через stdin/stdout, поддерживает все популярные ОС. Простая установка через uvx.

charlotte

TickTockBent

14420

Charlotte — это MCP-сервер, который превращает веб-страницы в структурированные данные для AI-агентов. Вместо того чтобы выгружать всё дерево доступности (десятки или сотни тысяч символов), он разбивает страницу на логические блоки: заголовки, регионы, формы и интерактивные элементы. Когда агент впервые переходит на страницу, Charlotte отдаёт компактную ориентировку — всего несколько сотен символов. Если агенту нужны подробности, он запрашивает конкретные элементы точечными запросами. Такой подход снижает расход токенов в 25–182 раза по сравнению с Playwright MCP. Для продакшн-нагрузок это экономит тысячи долларов на API. Сервер работает локально на базе Chromium в headless-режиме и не требует облачной инфраструктуры.

Rails AI Context

crisnahine

14414

Rails AI Context — MCP-сервер для Ruby on Rails. Он даёт AI-ассистентам живую информацию о вашем Rails-приложении: схему базы данных, маршруты, модели и типовые соглашения. В сервере 38 инструментов, которые исключают угадывание кода. Вы знаете ситуацию: AI пишет миграцию для колонки, которая уже существует. Или использует неправильное имя ассоциации — user.posts вместо user.articles. Или дублирует метод из concern. Rails AI Context решает это — агент всегда видит актуальный контекст проекта и Rails conventions. Сервер подключается к вашему приложению через Model Context Protocol. Он автоматически загружает схему, разбирает маршруты и модели. Всё это передаётся AI-ассистенту по запросу. Вы получаете точные ответы без лишних проверок.

Canvas MCP

vishalsachdev

14238

Canvas MCP — это сервер, который подключает AI-ассистентов к системе управления обучением Canvas LMS. Он даёт 88 инструментов для работы с курсами, заданиями, оценками и расписанием. Сервер подходит студентам, преподавателям и администраторам. Все операции соответствуют стандарту FERPA — это значит, что персональные данные учащихся защищены. Вместо ручной проверки каждой страницы Canvas вы просто спрашиваете ассистента, и он сам обращается к вашему аккаунту через сервер. Сервер работает с любым MCP-совместимым клиентом: Claude Desktop, Cursor, Codex, Windsurf и более чем 40 другими агентами. Вы подключаете его один раз и управляете Canvas через AI-ассистента без переключения между окнами. Доступно 8 агентских навыков для автоматизации типовых задач — от массовых рассылок до генерации отчётов.

Prism MCP

dcostenco

14224

Prism Coder — это MCP-сервер для долговременной памяти AI-агентов. Он работает поверх протокола Model Context Protocol и даёт ассистенту полноценную историю взаимодействия. Разработчики, использующие Claude, Cursor или VS Code через MCP, получают ассистента, который помнит всё: от архитектурных решений до конкретных команд деплоя. В отличие от простых поисковых утилит, Prism Coder использует когнитивную маршрутизацию. Сервер сам решает, куда сохранить новую информацию — в эпизодическую, семантическую или процедурную память — и как её потом извлечь. Встроенная детекция дрейфа целей: агент самостоятельно замечает отклонения от плана и корректирует действия без вашей команды.

SerpApi MCP

serpapi

14134

SerpApi MCP Server — официальный MCP-сервер, созданный командой SerpApi. Он даёт AI-ассистентам доступ к результатам поиска из десятков поисковых систем: Google, Bing, Yahoo, DuckDuckGo, YouTube, eBay и других. Вам не нужно писать отдельные API-клиенты для каждого поисковика — достаточно одного сервера. Сервер решает задачу интеграции веб-поиска в приложения на базе больших языковых моделей. Вы можете собирать актуальные данные, проверять факты, мониторить цены, получать погоду и информацию о фондовом рынке — всё в реальном времени и в структурированном JSON-формате.

Korea Stock MCP

jjlabsio

14031

MCP-сервер для доступа к данным корейского фондового рынка через официальные API DART и KRX. Даёт AI-ассистентам доступ к корпоративным раскрытиям, котировкам KOSPI/KOSDAQ/KONEX и финансовой отчётности в формате XBRL. Подойдёт разработчикам, которые создают агентов для анализа корейских компаний или автоматизируют сбор биржевых данных. Работает без ручного копирования информации из браузера.

BrowserStack MCP Server

browserstack

13946

Официальный MCP-сервер от BrowserStack. Он связывает AI-ассистентов с платформой для кросс-браузерного и мобильного тестирования. Разработчики и QA-инженеры работают с тестами прямо из любимых инструментов — Cursor, Claude Desktop, VS Code. Без MCP-сервера работа с BrowserStack — это много шагов: открыть сайт, настроить девайс, запустить тест, переключиться на логи, найти ошибку, исправить, снова запустить. С MCP-сервером всё иначе. Вы даёте задачу на обычном языке — например, «Проверь, как выглядит страница входа на iPhone 15 Pro Max и Samsung Galaxy S24». Сервер сам запускает тесты, собирает данные и возвращает результат: скриншот, лог, отчёт или готовый участок исправленного кода. Сервер официальный, полностью безопасный, использует API BrowserStack. Подходит для ручного тестирования, автоматизированных прогонов и отладки.

Parse-DMARC MCP Server

dmarcguardhq

13911

Parse DMARC — это MCP-сервер для автоматического сбора и анализа DMARC-отчётов. Он подходит администраторам доменов и специалистам по безопасности почты. Сервер сам загружает отчёты из почтовых ящиков, парсит агрегированные (RUA) и судебные (RUF) данные и показывает общую картину соответствия политикам SPF, DKIM и DMARC. С помощью Parse DMARC вы узнаете, кто отправляет письма от имени вашего домена, обнаружите попытки подделки (spoofing) и фишинговые атаки. Всё работает в одном приложении — не нужно собирать данные из разных источников. Сервер выполняет проверки по расписанию и обновляет дашборд в реальном времени.

AgenticMail MCP

agenticmail

13626

AgenticMail — это MCP-сервер, который даёт AI-агентам настоящие email-адреса и номера телефонов. Разработчики и DevOps-инженеры подключают его, чтобы агенты могли автономно регистрироваться на сайтах, подтверждать действия через OTP-коды, отправлять и получать письма и SMS. Сервер полностью написан на TypeScript и работает по протоколу MCP через stdio. Сервер избавляет от необходимости вручную пробрасывать почту или использовать мок-сервисы. Агент сам создаёт почтовый ящик, ждёт письмо с кодом, читает его и выполняет нужное действие. Это ускоряет разработку автономных AI-агентов, пайплайнов автоматизации и систем, где требуется реальная коммуникация.

Code Pathfinder

shivasurya

13516

Code Pathfinder — это MCP-сервер, который даёт AI-ассистенту инструменты статического анализа кода на Python и Go. Сервер строит граф вызовов (call graph), отслеживает потоки данных между файлами и функциями, находит уязвимости и определяет типы (type inference). В основе сервера — открытый SAST-движок, который парсит код в абстрактные синтаксические деревья (AST) и строит графы зависимостей переменных (VDG). В отличие от обычных статических анализаторов, Code Pathfinder v2.0 специально создан для межфайлового анализа (cross-file dataflow). Он отслеживает заражённые данные по всей цепочке вызовов, от источника до опасного приёмника. Такая глубина анализа помогает находить сложные уязвимости — например, SQL-инъекцию, где пользовательский ввод проходит через несколько слоёв абстракции в разных файлах, прежде чем попасть в опасный контекст.