open-index/open-npm huggingface dataset:
npm package: @iflow-mcp/voicevox-mcp-server
Description: VOICEVOX互換の音声合成サーバー(AivisSpeech / VOICEVOX / COEIROINK) を MCP (Model Context Protocol) 経由で利用するためのサーバーです。 Cursor等でのClaude 3.7を使ったエージェントモードでの音声合成に利用できます。
Author: Dosugamea
Latest version: 1.0.0

# Voicevox MCP Server

VOICEVOX互換の音声合成サーバー(AivisSpeech / VOICEVOX / COEIROINK) を MCP (Model Context Protocol) 経由で利用するためのサーバーです。
Cursor等でのClaude 3.7を使ったエージェントモードでの音声合成に利用できます。

## 必要条件

### Windows環境

- Node.js 18以上
- VOICEVOX ENGINE等 (ローカルでhttp://localhost:50000等で実行)
- VLCメディアプレーヤー（パスが通っていること）

### Docker環境 (WSL2)

- Docker と Docker Compose
- WSL2
- VOICEVOX ENGINE等 (ローカルまたはDockerで実行)
- `sudo apt install libsdl2-dev pulseaudio-utils pulseaudio` されたLinux環境
- `/mnt/wslg` へのアクセス権限

## インストールと設定

1. リポジトリをクローン
```
git clone https://github.com/Dosugamea/voicevox-mcp-server.git
cd voicevox-mcp-server
```

2. 依存関係のインストール
```
npm install
```

3. 環境変数の設定
`.env_example` をコピーして `.env` ファイルを作成し、必要に応じて設定を変更します:
```
VOICEVOX_API_URL=http://localhost:50021
VOICEVOX_SPEAKER_ID=1
```

## 実行方法

### Windows環境での実行
エディタと別途で下記手順でサーバーを立ち上げてください。

```
npm run build
npm start
```

### Docker環境での実行
エディタと別途での操作は不要です。
stdioモードで立ち上がるため直接実行することはできません。

## 設定方法

### Windows環境での実行の場合
mcp.jsonに下記を追記してください。
接続が不安定なため切断されたら再接続してください。

```json
        "voicevox": {
            "url": "http://localhost:10100/sse"
        }
```

### Docker環境での実行の場合
mcp.jsonに下記を追記してください。
(作者環境での動作は確認できていません)

```json
{
    "tools": {
        "voicevox": {
            "command": "cmd",
            "args": [
                "/c",
                "docker",
                "run",
                "-i",
                "--rm",
                "-v",
                "/mnt/wslg:/mnt/wslg",
                "-e",
                "PULSE_SERVER",
                "-e",
                "SDL_AUDIODRIVER",
                "-e",
                "VOICEVOX_API_URL",
                "-e",
                "VOICEVOX_SPEAKER_ID",
                "your-local-docker-image-name"
            ],
            "env": {
                "PULSE_SERVER": "unix:/mnt/wslg/PulseServer",
                "SDL_AUDIODRIVER": "pulseaudio",
                "VOICEVOX_API_URL": "http://host.docker.internal:50031",
                "VOICEVOX_SPEAKER_ID": "919692871"
            }
        }
    }
}
```

## 話者IDについて

話者IDは使用するVOICEVOXのモデルによって異なります。デフォルトでは「1」（四国めたん）を使用しています。
他の話者IDを使用する場合は、環境変数 `VOICEVOX_SPEAKER_ID` を変更してください。

話者IDの一覧は、VOICEVOX ENGINE APIの `/speakers` エンドポイントで確認できます。
例: `curl http://localhost:50021/speakers`

## トラブルシューティング

- **VOICEVOXとの接続エラー**: VOICEVOX ENGINEが起動していること、APIのURLが正しく設定されていることを確認してください。
- **音声が再生されない**: VLCが正しくインストールされていることと、パスが通っていることを確認してください。
- **Docker環境での音声出力問題**: pulseaudioの設定が正しいか確認してください。

## 開発者向け情報

- ソースコードに貢献する場合は、Issueを作成するか、Pull Requestを送信してください。
- バグ報告や機能リクエストは、GitHubのIssue機能をご利用ください。

## ライセンス

MIT License
npm package: @iflow-mcp/vtxf-mcp-all-in-one
Description: Merge multiple MCP services into a unified MCP service | 合并多个MCP服务为一个统一的MCP服务
Author: vtxf
Latest version: 1.2.6

# mcp-all-in-one

[![npm version](https://badge.fury.io/js/mcp-all-in-one.svg)](https://badge.fury.io/js/mcp-all-in-one)
[![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT)

A powerful MCP (Model Context Protocol) service aggregator that combines multiple MCP services into a single unified MCP service with self-configuration capabilities.

一个强大的MCP（Model Context Protocol）服务聚合器，能够将多个MCP服务合并为一个统一的MCP服务，并提供自我配置功能。
中文版请看 [README_zh-CN.md](./README_zh-CN.md).

## ✨ Core Features

### 🔄 Multi-Service Aggregation
- **Unified Interface**: Combine multiple MCP services into a single MCP service, simplifying configuration and management
- **Multi-Protocol Support**: Supports two communication protocols: stdio and HTTP
- **Transparent Proxy**: Clients don't need to be aware of multiple backend services, all tool calls are automatically routed to the corresponding service

### 🛠️ Self-Configuration
- **Built-in Configuration Tools**: Provide dedicated MCP tools for configuration management
- **Dynamic Configuration**: Modify configuration directly through MCP tools without manual file editing
- **Configuration Validation**: Real-time configuration validation to avoid configuration errors

### 🌟 Other Features
- 🪟 **Windows Compatible**: Automatically handles command execution issues on Windows platform
- ⚙️ **Configuration-Driven**: Manage MCP services through JSON configuration files
- 🛡️ **Type Safe**: Fully developed with TypeScript
- 🔄 **Auto-Reconnect**: Support automatic reconnection mechanism when services fail
- 📊 **Status Monitoring**: Real-time monitoring of all MCP services' running status

## 🚀 Quick Start

Get started in just three steps:

1. Configure mcp-all-in-one in your MCP client

For Claude Code:
```
claude mcp add mcp-all-in-one -s user -- npx -y mcp-all-in-one@latest stdio
```

For clients like Cursor/Trae/Cherry Studio:
```json
{
  "mcpServers": {
    "mcp-all-in-one": {
      "command": "npx",
      "args": ["mcp-all-in-one@latest","stdio"]
    }
  }
}
```

2. Configure your MCPs through conversation in the MCP client
```
Configure Fetch tool in mcp-all-in-one: uvx mcp-server-fetch
Configure chrome-devtools in mcp-all-in-one: npx chrome-devtools-mcp@latest
View mcp configuration in mcp-all-in-one
Remove chrome-devtools tool from mcp-all-in-one
```

3. Restart the MCP service in your MCP client, and the new tools will be ready to use!

## 📚 Documentation

- [Quick Start Guide](./docs/QUICK_START_GUIDE.md) - Quick getting started with mcp-all-in-one
- [IDE Configuration Guide](./docs/IDE_CONFIGURATION_GUIDE.md) - Detailed guide for configuring mcp-all-in-one in Claude Code and Cursor
- [Self-Configuration Feature Guide](./docs/SELF_CONFIGURATION_GUIDE.md) - How to use mcp-all-in-one's self-configuration features

## 🤝 Contributing

Issues and Pull Requests are welcome!

## 📄 License

MIT License

## 🔗 Related Links

- [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/)
npm package: @iflow-mcp/wearzdk-seedream-image-mcp
Description: 基于火山引擎 SeeDream 模型的 MCP 图片生成工具，支持在 Cursor、Claude Desktop 等客户端中使用
Author: PixelArk Team
Latest version: 1.0.1

# SeeDream Image MCP

基于火山引擎 SeeDream 模型的 MCP (Model Context Protocol) 图片生成工具。

## ✨ 特性

- 🎨 使用火山引擎 SeeDream 4.0 模型生成高质量图片
- 🔧 支持自定义尺寸、智能参考图等
- 📝 无需编写复杂提示词，AI自动根据需求生成生图提示词
- 🔌 MCP 协议支持，可在 Cursor、Claude Desktop 等客户端中使用

## 📺 演示

<video src="https://github.com/user-attachments/assets/2b82a9d4-7799-4625-a140-2a48845b2e4a" autoplay muted loop playsinline controls width="100%" height="auto"></video>

## 🚀 快速开始

### 1. 获取火山引擎 API Key

前往 [火山引擎->火山方舟控制台](https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/apiKey) 开通服务并申请 API Key。

### 2. 使用 npx 运行

```bash
npx seedream-image-mcp --ark-key=YOUR_API_KEY
```

### 3. 在 Cursor、Claude Desktop 中配置

编辑 `Cursor MCP配置` 或 `claude_desktop_config.json`:

```json
{
  "mcpServers": {
    "seedream-image": {
      "command": "npx",
      "args": ["seedream-image-mcp", "--ark-key=YOUR_API_KEY"]
    }
  }
}
```

## 📖 使用示例

在 AI Agent 工具中，你可以这样使用：

```
为这个页面添加合适的图片，避免过于单调
```

AI 会自动调用工具完成生成。

## 📌 注意事项

**图片链接时效性**：本项目使用火山引擎原始 API，生成的图片链接通常在 24 小时后失效。如果你需要长期保存图片，请及时下载到本地。

## 🔄 两种使用方式

你可以根据自己的需求选择：

### 方式一：本地运行 🔧
- 需要自己申请火山引擎 API key
- 图片链接 24 小时后失效，需下载到本地使用。

### 方式二：云端版本 ✨
- ✅ 无需申请 API key，开箱即用
- ✅ 图片支持永久存储在 CDN
- ✅ 支持 webp 压缩、背景移除、快速并发生成多张图片等功能
- ✅ 提供一定的免费额度
- ✅ 量大时价格更优惠

👉 了解云端版本：[https://mcp.pixelark.art](https://mcp.pixelark.art)

---


## 🛠️ 开发

### 安装依赖

```bash
bun install
```

### 本地运行

```bash
bun run src/index.ts --ark-key=YOUR_API_KEY
```

## 📄 许可证

MIT

## 🔗 相关链接

- [云端版本](https://mcp.pixelark.art)
- [火山引擎 SeeDream](https://www.volcengine.com/docs/ark/doubao-seedream)
- [MCP 协议](https://modelcontextprotocol.io)
npm package: @iflow-mcp/weather-mcp
Description: Weather MCP
Author: gifflet
Latest version: 1.0.2

# Weather MCP 🌤️

A modern weather service built with MCP (Multi-Cloud Platform) that provides real-time weather data and alerts.

## 🌟 Features

- 🌡️ Real-time weather forecasts
- ⚠️ Weather alerts by state
- 📍 Location-based weather information
- 🔄 Easy-to-use API endpoints

## 🚀 Getting Started

### Prerequisites

- Node.js (v18 or higher)
- MCP Server
- Git

### Installation

1. Clone the repository:
```bash
git clone https://github.com/gifflet/weather-mcp.git
cd weather-mcp
```

2. Install dependencies and build the project:
```bash
npm install && npm run build
```

## 💻 Local Development with MCP Server

### Configuring MCP Server

1. Create a `.cursor/mcp.json` file in your project directory with the following content:

```json
{
  "mcpServers": {
    "weather-service": {
      "command": "node",
      "args": ["/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather/build/index.js"],
    }
  }
}
```

Where `/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather/build/index.js` is the path to the `index.js` file in the `build` folder of the weather-mcp project.

Alternatively, for global configuration, you can create the file at the root of your home directory: `.cursor/mcp.json`.

### Starting the MCP Server

1. Open the project in Cursor IDE
2. Go to `Cursor Settings > Features > MCP`
3. Your weather service should appear in the list of available MCP servers
4. If needed, click the refresh button in the top right corner to populate the tool list

### Using the Weather Service

After configuring and starting the MCP server in Cursor, you can interact with the weather service using natural language queries. Here are some examples:

#### Example Queries
- "What's the weather in Sacramento?"
- "Are there any active weather alerts in Texas?"
- "What's the forecast for San Francisco?"
- "Show me weather alerts for CA"

Note: Since this service uses the US National Weather Service API, queries will only work for locations within the United States.

#### Under the Hood
When you make a query:
1. Your question is sent to the LLM
2. The LLM analyzes the available tools and decides which one(s) to use
3. The client executes the chosen tool(s) through the MCP server
4. The results are sent back to the LLM
5. A natural language response is formulated and displayed to you

#### Troubleshooting Common Issues

If the tools are not working as expected:
- Verify your server builds and runs without errors
- Check that the path in your `.cursor/mcp.json` is correct and absolute
- Restart Cursor IDE if needed
- For coordinates outside the US, you'll receive an error as the service only supports US locations
- During high traffic, the weather service API might have rate limits

## 🤝 Contributing

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## 📝 License

This project is licensed under the MIT License - see the [LICENSE](LICENSE) file for details.