MCP‑Stack

🧠MCP‑Stack– Laboratório Completo de Servidores MCP para Fluxos com LLM

Versão final 2025‑06‑27• Licença MIT • Manutenção Luiz Peixoto

Este repositório consolida10 servidores MCPprontos para uso local com LLMs (Google Gemini CLI, Claude, Cursor, VS Code AI). Cada serviço é orquestrado via Docker Compose, com variáveis de ambiente centralizadas, scripts de gerenciamento e documentação. Um arquivocompose.all.ymlorquestra todos em lote.

mcp-stack/ ├── compose.all.yml # Orquestra todos os MCPs ├── .env.example # Variáveis de ambiente centralizadas (copie para .env) ├── .gemini/settings.json # Endpoints prontos para Google‑CLI ├── scripts/ │ ├── start_all.sh # Sobe todos os containers │ └── stop_all.sh # Encerra todos └── servers/ ├── memory-mcp/ # Weaviate (vetores) ├── github-mcp/ # Integração GitHub ├── filesystem-mcp/ # Arquivos locais ├── supabase-mcp/ # Banco Supabase ├── obsidian-mcp/ # Notas Obsidian ├── zotero-mcp/ # Referências Zotero ├── docgen-mcp/ # Geração de docs ├── hugo-mcp/ # Sites Hugo ├── ollama-mcp/ # Modelos Ollama └── fabric-mcp/ # Coleta Fabric (Daniel Miessler)

Cada subpastaservers/<mcp-name>/contém:

Os detalhes de cada servidor, incluindo portas, repositórios e ferramentas, permanecem os mesmos. As configurações de ambiente agora são gerenciadas centralmente.

Este arquivo centraliza todas as variáveis de ambiente necessárias para os serviços MCP. Copie-o para.enve ajuste os valores conforme sua necessidade.

# Centralized environment variables for MCP-Stack # memory-mcp WEAVIATE_DATA=./data # github-mcp & docgen-mcp GITHUB_PAT= # filesystem-mcp PROJECTS_ROOT=/home/$USER/Projetos # supabase-mcp SUPABASE_PAT= SUPABASE_PROJECT_REF= # obsidian-mcp VAULT_PATH=/home/$USER/Documentos/Obsidian/Vault # zotero-mcp ZOTERO_API_KEY= ZOTERO_USER_ID= # hugo-mcp HUGO_SITES_ROOT=/home/$USER/Sites # ollama-mcp (no specific variables) # fabric-mcp (no specific variables)

Este arquivo orquestra todos os serviços MCP, utilizandoextendspara reutilizar as definições de cadadocker-compose.ymlindividual. Ele também garante que as variáveis de ambiente sejam carregadas do.envcentralizado.

#!/usr/bin/env bash set -e SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)" docker compose -f "$SCRIPT_DIR/../compose.all.yml" up -d

#!/usr/bin/env bash set -e SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)" docker compose -f "$SCRIPT_DIR/../compose.all.yml" down

{ "mcpServers": { "memory": { "url": "http://localhost:9100" }, "github": { "url": "http://localhost:9101" }, "filesystem": { "url": "http://localhost:9102" }, "supabase": { "url": "http://localhost:9103" }, "obsidian": { "url": "http://localhost:9104" }, "zotero": { "url": "http://localhost:9107" }, "docgen": { "url": "http://localhost:9105" }, "hugo": { "url": "http://localhost:9106" }, "ollama": { "url": "http://localhost:9108" }, "fabric": { "url": "http://localhost:9109" } } }

graph TD subgraph Local Models OLL(Ollama‑mcp) -->|run_model| LLM((Resposta)) end F(Fabric‑mcp) -->|ingest+summarize| MEM(memory‑mcp) MEM -- contexto --> LLM LLM -->|write_file| FILE(filesystem‑mcp) FILE --> DOC(docgen‑mcp) DOC --> G(GitHub‑mcp) G --> H(Hugo‑mcp)

-

Clone o repositório e navegue até o diretório:git clone <repo> mcp-stack && cd mcp-stack

Crie seu arquivo de variáveis de ambiente a partir do exemplo:cp .env.example .env

Ajuste as variáveis em.envconforme suas necessidades (e.g.,GITHUB_PAT,VAULT_PATH).

Inicie todos os serviços MCP:./scripts/start_all.sh

Configure o Gemini CLI para usar os endpoints dos MCPs:gemini settings import .gemini/settings.json

"Use filesystem‑mcp para abrir README.md deste projeto e docgen‑mcp para gerar documentação HTML."

Para adicionar um novo servidor MCP ao stack:
- Crie uma nova pasta emservers/(e.g.,servers/new-mcp/).
- Dentro dela, crie umdocker-compose.ymlpara o novo serviço.
- Adicione quaisquer variáveis de ambiente necessárias ao.env.examplecentralizado.
- Atualizecompose.all.ymlpara incluir o novo serviço usandoextends.
- Adicione o endpoint do novo serviço em.gemini/settings.json.

- Tokens nunca vão para o Git.
- filesystem-mcpmonta apenas a pasta do projeto – evite expor~/completo.
- Em produção, coloque um proxy TLS (nginx/caddy) com autenticação básica.

- Melhorias Atuais:Implementação de health checks e fixação de versões de imagens Docker para maior robustez e reprodutibilidade.
- 2025‑Q3 — integração com PostgreSQL‑mcp e Redis‑mcp
- 2025‑Q4 — template Ansible para deploy remoto
- 2026‑Q1 — UI web para gerenciar containers + health‑checks

Para verificar a acessibilidade e o funcionamento básico dos servidores MCP, você pode executar os testes de reachability:
- Instale as dependências de teste:

pip install -r requirements.txt

This is a web browser that enables your coding agent, such as Claude Code, to visit websites on your behalf and assist you in identifying bugs or creating UI test cases.

next-devtools-mcp is a MCP server that provides Next.js development tools and utilities for AI coding assistants like Claude and Cursor.

Word search, crossword, and sudoku generator MCP server with printable PDF worksheets, themed word banks, and verifiable LLM evals. Local-first, from the makers of puzzletide.com.

A demonstration server for ActionKit, providing access to Slack actions via Claude Desktop.

MCP server that lets Claude Code agents delegate tasks to agents in other project directories, with parallel dispatch, sessions, and async jobs.

Statistical regression testing for LLM agents: p-value, effect size, and CI on behavior change.

A Python MCP package that gives your LLM agents complete file system and shell capabilities — production-ready, sandboxed, and wired to any LLM in minutes.

Integrates with Google AI Studio/Gemini API for PDF to Markdown conversion and content generation.

Anchor Browser (https://anchorbrowser.io) is secure infrastructure for computer-use agents — stealth cloud browsers, authentication, captcha bypass, and a hosted MCP server for Cursor, Claude, and Windsurf.