Каталог MCP-серверов

OpenClaw MCP Ecosystem

yedanyagamiai-cmd

22

OpenClaw MCP Ecosystem — это набор из девяти готовых MCP-серверов для AI-агентов. Они развёрнуты на 229+ Cloudflare Workers по всему миру. Вам не нужно настраивать серверы, платить за хостинг или управлять инфраструктурой. Просто получите API-ключ (есть бесплатный тариф) и подключайтесь к нужным точкам. Набор закрывает ключевые потребности разработчика и DevOps-инженера, работающего с AI-агентами: аудит безопасности по стандарту OWASP Agentic AI Top 10, проверка соответствия европейскому AI Act, построение графов знаний через GraphRAG, финансовая аналитика через FinanceOS, управление трёхуровневой памятью, мониторинг метрик в реальном времени и генерация контента. В основе лежит кластер из семи нейросетей (Claude, YEDAN, yeren, rendan, GOLEM, rensin, dansin) и 54 таблицы баз данных D1 на границе сети Cloudflare. Код покрыт 1 073 автоматическими тестами.

read-only-local-postgres-mcp-server

hovecapital

21

MCP-сервер для выполнения запросов на чтение к PostgreSQL через Claude Desktop. Разработчики, аналитики и DevOps могут обращаться к базе данных на естественном языке и получать ответы в формате JSON. Сервер работает только в режиме чтения: все запросы проходят проверку, и выполнение разрешается только для операторов SELECT. Это делает сервер безопасным для использования на рабочих базах данных. Сервер особенно полезен для быстрого анализа данных без необходимости писать SQL-запросы вручную. Достаточно задать вопрос на русском языке, и Claude выполнит соответствующий SELECT-запрос к вашей базе.

mcp-jira-scoped

deepwired

21

MCP-сервер для работы с Jira через AI-ассистентов. Использует современные токены с ограниченными правами доступа (scoped API tokens) через шлюз api.atlassian.com. Другие серверы работают с классическими токенами, которые Atlassian планирует отключить. Этот сервер готов к будущему и обеспечивает более высокий уровень безопасности. Подходит для разработчиков и DevOps-инженеров, которые управляют задачами из AI-клиентов. По умолчанию сервер работает в режиме «только чтение» — вы сами решаете, давать ли ему право создавать или изменять задачи.

maildev-mcp

pierre3

2

MailDev MCP — сервер для разработчиков. Он управляет Docker-контейнером MailDev и даёт доступ к почте прямо из AI-редактора. Сервер запускает локальный SMTP-сервер и принимает письма от вашего приложения. Вы проверяете их прямо из AI-редактора, не переключаясь в браузер. С ним удобно тестировать отправку уведомлений, регистрационных писем и транзакционных сообщений. Вы просматриваете HTML-вёрстку, извлекаете вложения и проверяете их целостность побайтово. Сервер ускоряет отладку и служит основой для автотестов, связанных с электронной почтой.

claude-mcp-bridge

hampsterx

2

claude-mcp-bridge — это MCP-сервер, который запускает Claude Code CLI как подпроцесс и передаёт его функции по протоколу Model Context Protocol. Вы используете инструменты Claude: запросы по коду, поиск, анализ архитектуры, рефакторинг — прямо из своей среды разработки. Сервер пригодится, когда у клиента нет доступа к shell: например, в Cursor, Windsurf, VS Code или Claude Desktop. Вместо вызова claude -p --bare в терминале вы даёте команды AI-ассистенту в интерфейсе редактора. При этом сохраняются все возможности Claude Code CLI: ограничение инструментов (--allowed-tools), контроль бюджета (--max-budget-usd), возобновление сессий (--resume), структурированный вывод через --json-schema.

HTML to Figma — Design System

miapre

2

Mimic AI — MCP-сервер с открытым исходным кодом для Figma. Разработчики и дизайнеры используют его, чтобы превращать HTML-прототипы, текстовые описания и экспорты из других инструментов в готовые макеты. В отличие от обычных генераторов картинок, Mimic работает напрямую с вашей дизайн-системой: находит её в Figma-файле, использует компоненты, привязывает переменные (токены) и выстраивает всё с авто-лейаутом. Результат — не картинка, а чистые Figma-слои. Их не нужно перерисовывать или заменять — можно сразу передавать разработчикам. Сервер подходит командам с собственной библиотекой компонентов в Figma, а также тем, кто использует внешние библиотеки (Material Design, Apple iOS Kit) или работает с клиентскими дизайн-системами. Если в библиотеке не хватает нужного компонента, Mimic сообщит об этом после каждой сборки.

Virtual Filesystem

lu-zhengda

21

MCP-сервер, который превращает PostgreSQL в виртуальную файловую систему для AI-агентов. Обычные агенты хранят данные во временной памяти или на локальном диске. Когда контейнер перезапускается или сессия завершается, файлы теряются. Virtual Filesystem решает эту проблему: все файлы живут в PostgreSQL и не исчезают после рестарта. Сервер подходит для команд, которые разрабатывают сложных AI-агентов: мультиагентные системы, долгоживущие ассистенты, CI/CD-пайплайны. Вы получаете привычный POSIX-интерфейс, но данные остаются в базе.

sentinal-mcp

Musaraf-M

2

Sentinal-mcp — это MCP-сервер для мониторинга инфраструктуры Redis и BullMQ. Он подключается к AI-ассистенту и даёт ему доступ к диагностике сервера напрямую. Вам не нужно выходить из чата, открывать терминал или искать нужные команды redis-cli. Всё делается через обычный диалог с ассистентом. Сервер решает проблему постоянного переключения контекста между мониторингом и работой. Вы просто говорите: «Проверь Redis», и ассистент выполняет все запросы. Sentinal-mcp умеет не только проверять доступность сервера, но и проводить глубокую диагностику: анализировать память, искать медленные запросы, инспектировать очереди задач и находить упавшие или зависшие задания. Инструмент будет полезен DevOps-инженерам и разработчикам, которые управляют Redis-инстансами и очередями задач на базе BullMQ. Вместо ручных проверок и написания скриптов — один запрос ассистенту.

smart-connections

gogogadgetbytes

22

Безопасный MCP-сервер для семантического поиска по хранилищу Obsidian. Он использует эмбеддинги, которые уже построены плагином Smart Connections, и работает локально — данные не покидают ваш компьютер. Сервер создан для интеграции с Claude Code и другими MCP-клиентами. Стандартный текстовый поиск не всегда эффективен, если вы помните суть заметки, но не точные слова. Семантический поиск находит релевантные файлы по смыслу запроса. Разработчики ценят этот сервер за минималистичную архитектуру (только TypeScript и Transformers.js), строгую безопасность и полную изоляцию файловой системы. В основе — принцип read-only: никаких операций записи, только чтение и поиск.

latex-mcp

SepineTam

2

MCP-сервер для компиляции TeX-файлов внутри Docker-контейнера. AI-ассистент запускает сборку LaTeX-документов прямо во время диалога. Сервер для разработчиков документации, исследователей и DevOps-инженеров. Автоматизирует сборку PDF-отчётов, статей, слайдов. Всё работает в изолированном окружении — не нужно устанавливать полноценную LaTeX-систему на хост.

Hookwarden — Webhook Integrity

Hookwarden

1

Hookwarden — это локальный сканер кода для аудита безопасности вебхуков. Он проверяет, корректно ли в вашем проекте верифицируются подписи входящих вебхуков. В отличие от SAST-инструментов общего назначения, этот сканер специализируется на одном сценарии: безопасность обработки вебхуков. Инструмент поддерживает 20 популярных сервисов: Stripe, GitHub, Shopify, Twilio, Slack, SendGrid, Paddle, Replicate, Coinbase, GitLab, HubSpot, Zoom, WhatsApp, Mailchimp, Discord, Linear, Calendly, Lago, Pipedrive. От установки до исправления уязвимости — около пяти минут. Сканер работает локально, без доступа к сети, и выдаёт детерминированный результат. Вы можете запускать его в закрытых средах и в CI-пайплайнах. Разработчики еженедельно тестируют сканер на 45 популярных открытых проектах (суммарно 190k+ звёзд на GitHub), чтобы гарантировать актуальность правил и точность детекции. Исходный код доступен на GitHub.

K8gentS — Kubernetes RCA MCP Server

JDoornink

1

K8gentS — диагностический агент для Kubernetes. Он подключает языковую модель (Google Gemini) к событиям кластера в реальном времени. Основная сложность проекта — не в интеграции с Kubernetes, а в доверии к недетерминированной системе. Традиционная observability строится на гарантиях: одинаковые запросы дают одинаковые ответы. LLM нарушает этот контракт. Один и тот же сбой может объясняться тремя разными способами. K8gentS не пытается сделать LLM предсказуемым. Он строит жесткие границы вокруг процесса диагностики: Результат: вы используете сильные стороны LLM — анализ и логику, но не даёте нейросети доступ к kubectl apply. Цель проекта — сократить MTTR на диагностируемых отказах без потери контроля.