GitHub - punkpeye/awesome-mcp-servers: A collection of MCP servers.

awesome-mcp-servers는 Model Context Protocol (MCP) 서버들의 큐레이션된 리스트를 제공하는 GitHub 저장소입니다. MCP는 인공지능(AI) 모델이 로컬 및 원격 리소스와 안전하게 상호작용할 수 있도록 지원하는 개방형 프로토콜로, 표준화된 서버 구현을 통해 이를 가능하게 합니다. 이 저장소는 AI의 기능을 파일 접근, 데이터베이스 연결, API 통합 및 기타 맥락(context) 기반 서비스로 확장하는 데 중점을 둔 프로덕션 준비 및 실험적인 MCP 서버들을 모아놓았습니다.

MCP의 핵심 방법론:
MCP는 AI 모델이 다양한 외부 시스템 및 데이터와 상호작용하는 데 필요한 표준화된 인터페이스를 제공하는 데 중점을 둡니다. 이는 AI 에이전트나 모델이 특정 도메인 지식이나 도구에 대한 직접적인 내재화 없이도 외부 기능을 활용할 수 있도록 하는 '도구 사용(tool use)' 패러다임의 핵심 구성 요소입니다.
기술적으로 MCP는 다음과 같은 특징을 가집니다:
* 표준화된 통신: AI 모델(클라이언트)과 MCP 서버 간의 통신은 미리 정의된 프로토콜에 따라 이루어집니다. 이는 마치 웹 브라우저가 HTTP를 통해 웹 서버와 통신하는 방식과 유사하게, AI 모델이 특정 도구의 내부 구현을 알 필요 없이 공통 인터페이스를 통해 기능을 호출하고 결과를 받을 수 있도록 합니다.
* 자원 접근 추상화: MCP 서버는 파일 시스템, 데이터베이스, 웹 API 등과 같은 다양한 리소스에 대한 복잡한 접근 로직을 추상화합니다. 예를 들어, mindsdb와 같은 서버는 여러 플랫폼의 데이터를 단일 MCP 서버로 통합하여 AI가 복잡한 쿼리나 통합 과정 없이도 데이터에 접근할 수 있게 합니다.
* 생산성 및 확장성: 서버들은 다양한 프로그래밍 언어(예: Python, TypeScript, Go, Rust, C# 등)로 구현될 수 있으며, 로컬 환경(🏠), 클라우드 서비스(☁️), 임베디드 시스템(📟) 등 다양한 배포 스코프를 가집니다. 이는 개발자가 자신의 스택에 맞는 MCP 서버를 선택하거나 개발할 수 있도록 지원하여 유연성과 확장성을 제공합니다.
* 컨텍스트 제공: MCP 서버는 AI 모델에 단순히 데이터나 기능을 제공하는 것을 넘어, 모델이 의사결정을 내리거나 작업을 수행하는 데 필요한 '컨텍스트'를 제공합니다. 예를 들어, shashankss1205/codegraphcontext는 로컬 코드를 그래프 데이터베이스로 인덱싱하여 AI 어시스턴트에 코드 컨텍스트를 제공합니다.
* 오케스트레이션 및 집계: Aggregators 섹션에 나열된 서버들(예: 1mcp/agent, askbudi/roundtable, sitbon/magg)은 여러 MCP 서버를 단일 인터페이스로 통합하거나, AI가 필요에 따라 동적으로 서버를 검색, 설치, 오케스트레이션할 수 있도록 하는 메타-MCP(meta-MCP) 기능을 제공합니다. 이는 AI 에이전트가 자체적으로 도구 사용 능력을 확장하는 데 중요한 역할을 합니다.

제공되는 서버 범주:
이 저장소는 MCP 서버를 다양한 기능 영역으로 분류하여 제공합니다. 주요 범주는 다음과 같습니다:
* Aggregators (집계): 여러 MCP 서버나 도구를 단일 인터페이스로 통합하거나 관리하는 서버. 예시로 askbudi/roundtable은 여러 AI 코딩 어시스턴트를 통합하며, sitbon/magg는 LLM이 MCP 서버를 자율적으로 검색하고 오케스트레이션하도록 돕는 메타-MCP 서버입니다.
* Art & Culture (예술 및 문화): 이미지 생성(hamflx/imagen3-mcp, raveenb/fal-mcp-server), 비디오 편집(burningion/video-editing-mcp, samuelgursky/davinci-resolve-mcp), 음악 생성, 박물관 데이터베이스 접근(mikechao/metmuseum-mcp, molanojustin/smithsonian-mcp) 등 예술 및 문화 콘텐츠에 AI가 접근하고 상호작용할 수 있도록 합니다.
* Architecture & Design (아키텍처 및 디자인): AI가 Mermaid 다이어그램을 생성하고(Narasimhaponnada/mermaid-mcp), 문법을 검증하는(betterhyq/mermaid-grammer-inspector-mcp) 등 소프트웨어 아키텍처 및 시스템 다이어그램 생성에 필요한 기능을 제공합니다.
* Biology, Medicine and Bioinformatics (생물학, 의학 및 생물정보학): 1000 Genomes Project, PubMed, ClinicalTrials.gov, FHIR 서버(the-momentum/fhir-mcp-server) 등 생물학 및 의료 데이터베이스에 자연어로 접근할 수 있게 하며, Apple Health 데이터 분석(the-momentum/apple-health-mcp-server) 기능도 포함합니다.
* Browser Automation (브라우저 자동화): Puppeteer, Playwright, Selenium 등을 사용하여 웹 콘텐츠 검색, 스크래핑, 처리, 양식 작성, 브라우저 제어(eyalzh/browser-control-mcp) 등 브라우저 기반 작업을 자동화합니다.
* Cloud Platforms (클라우드 플랫폼): AWS, Kubernetes, Azure, Cloudflare, IPFS, Redis Cloud 등 다양한 클라우드 서비스와의 통합을 제공하여 AI 모델이 클라우드 인프라를 관리하고 상호작용할 수 있도록 합니다. pulumi/mcp-server는 Pulumi 자동화 API를 통해 인프라 배포 및 관리를 지원합니다.
* Code Execution (코드 실행): AI 모델이 격리된 샌드박스 환경에서 코드를 안전하게 실행할 수 있도록 합니다. alfonsograziano/node-code-sandbox-mcp는 Docker 기반 Node.js 샌드박스를, pydantic/pydantic-ai/mcp-run-python은 Python 코드 실행을 지원합니다.
* Coding Agents (코딩 에이전트): AI가 코드를 읽고, 편집하고, 실행하며 일반적인 프로그래밍 작업을 자율적으로 수행할 수 있도록 하는 완전한 코딩 에이전트입니다. LeetCode 문제 해결(doggybee/mcp-server-leetcode), VS Code 작업 공간 상호작용(juehang/vscode-mcp-server), 코드베이스의 그래프 데이터베이스 인덱싱(shashankss1205/codegraphcontext) 등의 기능이 있습니다.

이 외에도 Command Line, Communication, Databases, Developer Tools, File Systems, Gaming, Knowledge & Memory, Legal, Monitoring, Search & Data Extraction, Security, Translation Services 등 다양한 분야의 MCP 서버들이 나열되어 있으며, 각각의 서버는 AI 모델이 해당 분야의 특정 기능이나 데이터에 접근하고 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 이 저장소는 MCP 생태계의 다양성과 잠재력을 보여주며, AI 모델의 외부 도구 사용 능력을 확장하는 데 중요한 역할을 합니다.