Une liste de serveurs et d'implémentations d'exemple#
Cette page présente divers serveurs Model Context Protocol (MCP) qui démontrent les capacités et la polyvalence du protocole. Ces serveurs permettent aux grands modèles de langage (LLM) d'accéder en toute sécurité aux outils et aux sources de données.Ces serveurs de référence officiels démontrent les fonctionnalités principales de MCP et l'utilisation du SDK :Filesystem - Opérations de fichiers sécurisées avec des contrôles d'accès configurables PostgreSQL - Accès en lecture seule à la base de données avec des capacités d'inspection de schéma SQLite - Interaction avec la base de données et fonctionnalités de business intelligence Google Drive - Accès aux fichiers et capacités de recherche pour Google Drive Git - Outils pour lire, rechercher et manipuler les référentiels Git GitHub - Gestion des référentiels, opérations de fichiers et intégration de l'API GitHub GitLab - Intégration de l'API GitLab permettant la gestion de projet Sentry - Récupération et analyse des problèmes de Sentry.io Brave Search - Recherche web et locale à l'aide de l'API de recherche de Brave Fetch - Récupération et conversion de contenu web optimisées pour l'utilisation de LLM Puppeteer - Automatisation du navigateur et capacités de web scraping Slack - Gestion des canaux et capacités de messagerie Google Maps - Services de localisation, itinéraires et détails des lieux Memory - Système de mémoire persistante basé sur un graphe de connaissances EverArt - Génération d'images par IA à l'aide de divers modèles AWS KB Retrieval - Récupération à partir de la base de connaissances AWS à l'aide de Bedrock Agent Runtime Axiom - Interroger et analyser les journaux, les traces et les données d'événements en utilisant le langage naturel Browserbase - Automatiser les interactions du navigateur dans le cloud Cloudflare - Déployer et gérer les ressources sur la plateforme de développement Cloudflare E2B - Exécuter du code dans des environnements sandbox cloud sécurisés Neon - Interagir avec la plateforme Neon serverless Postgres Qdrant - Implémenter la mémoire sémantique en utilisant le moteur de recherche vectorielle Qdrant Raygun - Accéder aux données de rapport d'incident et de surveillance Search1API - API unifiée pour la recherche, le crawling et les sitemaps Stripe - Interagir avec l'API Stripe Tinybird - Interface avec la plateforme Tinybird serverless ClickHouse Docker - Gérer les conteneurs, les images, les volumes et les réseaux Kubernetes - Gérer les pods, les déploiements et les services Linear - Gestion de projet et suivi des problèmes Snowflake - Interagir avec les bases de données Snowflake Spotify - Contrôler la lecture de Spotify et gérer les playlists Todoist - Intégration de la gestion des tâches Note : Les serveurs communautaires ne sont pas testés et doivent être utilisés à vos propres risques. Ils ne sont pas affiliés à Anthropic ni approuvés par elle.
Les serveurs basés sur TypeScript peuvent être utilisés directement avec npx :Les serveurs basés sur Python peuvent être utilisés avec uvx (recommandé) ou pip :Pour utiliser un serveur MCP avec Claude, ajoutez-le à votre configuration :{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
},
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/files"]
},
"github": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
}
}
}
}
MCP CLI - Inspecteur de ligne de commande pour tester les serveurs MCP MCP Get - Outil pour installer et gérer les serveurs MCP Modified at 2025-03-13 04:18:21
