A
licenseA
qualityF
maintenanceAn MCP server that enables secure terminal command execution, directory navigation, and file system operations through a standardized interface for LLMs.
10
98
MIT
mcp-ia-web
by brigsd
This server provides local terminal and filesystem access to an AI agent, enabling it to act as a local agent with the following capabilities:
Run terminal commands (
run_command): Execute arbitrary commands in the local shell (CMD/PowerShell/bash) with a persistent session and configurable timeoutChange working directory (
change_directory): Navigate the filesystem using relative or absolute pathsGet current directory (
get_working_directory): Retrieve the current working directory of the persistent sessionList directory contents (
list_directory): List files and folders in the current or a specified directoryGet system information (
get_system_info): Retrieve system, shell, and session details in JSON format
Note: The session is persistent — the working directory is maintained between calls, enabling sequential workflows like navigating the filesystem, running builds, and executing scripts in order.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@mcp-ia-weblist files in current directory"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
mcp-ia-web
Coleção de servidores MCP (Model Context Protocol) locais. Cada subpasta é um
servidor independente, com o seu próprio README.md, e em conjunto eles formam um
conjunto de peças para construir uma IA capaz de agir como agente na máquina.
Duas abordagens
Os servidores deste repositório resolvem a relação entre IA e agente por dois caminhos complementares.
O primeiro é expor a máquina local a uma IA: o servidor MCP fornece ao modelo
acesso ao terminal e ao sistema de arquivos, de modo que ele próprio execute ações
no computador. É o caso do mcp-qwen-coder.
O segundo é delegar raciocínio a uma IA web: um agente host, como o Claude Code
ou o Antigravity, encaminha uma tarefa a um modelo disponível na web e recebe a
resposta, utilizando-o como capacidade de raciocínio adicional. É o caso do
mcp-gemini-web, do mcp-deepseek-web e do mcp-qwen-controller, este último
dirigindo o aplicativo Qwen Chat desktop.
As duas abordagens podem ser combinadas: o agente resolve localmente o que é simples e delega ao Gemini, ao DeepSeek ou ao Qwen as tarefas que exigem maior capacidade de raciocínio, reservando o recurso mais custoso para quando ele é de fato necessário.
Related MCP server: Terminal MCP Server
Os servidores
Servidor | Abordagem | Porta | README |
| acesso local | — (stdio/HTTP) | |
| delegação web | 8765 | |
| delegação web | 8766 | |
| delegação web (app desktop) | CDP 9222 |
mcp-qwen-coder — acesso ao terminal e aos arquivos
Concede a uma IA acesso ao terminal e ao sistema de arquivos da máquina, permitindo que ela atue como um agente local. Foi pensado para o Qwen Chat desktop, mas funciona com qualquer host MCP. A sessão é persistente: o diretório de trabalho é mantido entre comandos, o que permite navegar pelo sistema, rodar builds e executar scripts em sequência.
As ferramentas expostas são run_command, change_directory,
get_working_directory, list_directory, read_file, write_file, edit_file e
get_system_info. O servidor opera em dois transportes: stdio, para um host
local, e HTTP, para uma IA web acessá-lo pela rede, neste caso com token Bearer
e, idealmente, atrás de um túnel seguro. Há ainda uma restrição opcional de
diretório (MCP_ALLOWED_DIR) e uma lista de comandos bloqueados, mas a restrição
de diretório não se aplica ao run_command e, portanto, não constitui isolamento
forte. O README do servidor descreve também como executar várias instâncias
logadas do Qwen, por meio da clonagem de perfil, para um esquema multi-agente.
mcp-gemini-web e mcp-deepseek-web — delegação a uma IA web
Permitem que um host encaminhe uma tarefa a um modelo web e receba a resposta. A interação ocorre pelo DOM da página, sem uso do mouse ou do teclado físicos, em uma aba em segundo plano, de modo que o uso do computador não é interrompido.
Cada um oferece três níveis de uso. O envio simples (pergunta_gemini /
pergunta_deepseek) faz uma pergunta avulsa. A seleção de capacidade escolhe o
modelo ou modo (selecionar_modelo_gemini; no DeepSeek, o modo no configurar mais
os toggles de selecionar_modo_deepseek). E o fluxo "API" (configurar_* mais
consultar_*) fixa um prompt de sistema e faz chamadas com contexto enxuto. O
estado da conexão sai de gemini_status / deepseek_status.
O fluxo "API" transforma o chat em um endpoint com prompt de sistema fixo:
configurar_* abre um chat novo e fixa a primeira mensagem como configuração, e
cada consultar_* edita a segunda mensagem em vez de enviar uma nova. Como editar
regenera a resposta e descarta o que vinha depois, o contexto permanece em
configuração + pergunta atual e não cresce a cada chamada. Os detalhes de modelo,
modo e limitações estão no README de cada servidor.
Cada servidor inclui ainda um inspecionar_*, ferramenta de diagnóstico de uso
excepcional: serve apenas para calibrar os seletores quando o site muda de
interface, e não para a operação normal.
mcp-qwen-controller — delegação ao Qwen Chat desktop
Segue a mesma ideia de delegação, mas o alvo é o aplicativo Qwen Chat desktop, e
não uma aba do navegador. Por ser um aplicativo Electron iniciado com a porta de
depuração aberta, o servidor o controla diretamente pelo Chrome DevTools Protocol,
sem extensão. A conversa vive em um webview (chat.qwen.ai) dentro do aplicativo.
A superfície de ferramentas é a mesma dos demais: pergunta_qwen para o envio
simples, selecionar_modelo_qwen para trocar o modelo, o par configurar_qwen mais
consultar_qwen para o fluxo "API", qwen_status para o estado e inspecionar_qwen
para a calibração excepcional. O requisito de operação é que o Qwen desktop esteja
aberto, autenticado e iniciado com --remote-debugging-port=9222.
Arquitetura dos servidores de delegação web
Os dois seguem a mesma arquitetura:
host MCP ──tool──> servidor (Python) ──WebSocket──> extensao Chrome ──DOM──> IA webQuando o host chama pergunta_* com a tarefa, o servidor MCP, que mantém uma ponte
WebSocket local, gera um identificador único e aguarda (long-poll) a resposta
correspondente a esse identificador. A extensão, conectada como cliente WebSocket,
escreve a tarefa no campo da página, envia, acompanha a resposta enquanto ela é
gerada e, quando o texto se estabiliza, devolve o resultado. O identificador
associa cada resposta ao pedido que a originou.
Para o host, o resultado é uma ferramenta síncrona que leva alguns segundos. Cada servidor utiliza uma porta própria (8765 para o Gemini, 8766 para o DeepSeek), de modo que os dois podem operar simultaneamente. A ausência de rastros perante o provedor decorre do uso da sessão real, já autenticada no navegador, e não de qualquer manipulação de entrada.
Alguns aspectos exigiram tratamento específico na implementação. O service worker do Chrome (Manifest V3) hiberna após cerca de 30 segundos, o que derrubaria a conexão; por isso o servidor envia um ping a cada 20 segundos e a extensão mantém um alarme de reconexão. Além disso, recarregar a extensão deixa o content script órfão na aba aberta, de modo que o background o reinjeta automaticamente quando necessário.
A limitação que permanece é a dependência dos seletores de interface, que mudam
quando o site é atualizado. A correção, nesse caso, concentra-se em um único ponto:
o objeto SEL, no início do content.js de cada extensão.
O mcp-qwen-controller adota um transporte diferente. Em vez de extensão e
WebSocket, o servidor fala Chrome DevTools Protocol direto com o webview do
aplicativo: lê o DOM e preenche os campos com Runtime.evaluate e clica por
coordenada com um evento confiável (Input.dispatchMouseEvent). Esse clique
confiável abre menus, como o seletor de modelo, que um clique sintético não abriria.
A espera pela resposta é por estabilização do texto, ignorando o bloco de pensamento
do modelo e confirmando o fim pelo rodapé de ações. Os seletores, aqui, ficam no
objeto SEL no início do qwen_bridge/driver.js.
Instalação e registro
1. Instalar as dependências
A raiz mantém um ambiente virtual compartilhado e um requirements.txt que reúne
os três servidores, incluindo o mcp-qwen-coder como pacote editável:
python -m venv .venv
# Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txtCada subpasta também possui o seu próprio requirements.txt, caso prefira manter
ambientes separados por servidor.
2. Registrar no host
No Claude Code, o .mcp.json da raiz já declara os quatro
servidores (gemini-web, deepseek-web, ia-local e qwen-controller). Basta
abrir esta pasta como projeto: o Claude Code os detecta automaticamente e solicita
aprovação.
O host precisa utilizar o mesmo interpretador Python em que as dependências foram instaladas. Ative o ambiente virtual antes de iniciar o host, ou aponte o campo
commandpara o Python do ambiente. A falha mais comum de conexão decorre de o host usar outro Python, sem as dependências.
Em outros hosts (Claude Desktop, Antigravity, Qwen Chat), a configuração reside no próprio host, e não no repositório. Utilize os trechos de configuração presentes no README de cada subpasta.
3. Instalar a extensão (servidores de delegação web)
Em chrome://extensions, ative o Modo do desenvolvedor, escolha "Carregar sem
compactação" e selecione a pasta extension/ do servidor desejado. Em seguida,
abra a página da IA já autenticada (gemini.google.com ou chat.deepseek.com),
que pode permanecer fixada em segundo plano. A ferramenta *_status deve então
indicar conectada.
4. Preparar o Qwen desktop (mcp-qwen-controller)
O mcp-qwen-controller não usa extensão. Em vez disso, o aplicativo Qwen Chat
desktop precisa estar aberto, autenticado e iniciado com a porta de depuração:
--remote-debugging-port=9222. Com isso, qwen_status deve indicar conectado. Os
detalhes de como iniciar o aplicativo com esse argumento estão no
README do servidor.
Uso
Com os servidores registrados, o host invoca as ferramentas como quaisquer outras.
As ferramentas gemini_status e deepseek_status confirmam que a extensão está
conectada; pergunta_gemini e pergunta_deepseek encaminham a tarefa e devolvem a
resposta; e run_command, read_file e edit_file, entre outras, permitem ao
agente atuar localmente por meio do mcp-qwen-coder.
Segurança e conformidade
O mcp-qwen-coder executa comandos arbitrários e deve ser tratado como
acesso integral ao terminal. O modo HTTP só deve ser exposto com MCP_AUTH_TOKEN
definido e atrás de um túnel seguro, lembrando que a restrição de diretório não
cobre o run_command.
Os servidores de delegação web automatizam a interface do Gemini, do DeepSeek e do Qwen, o que contraria os respectivos Termos de Serviço; o caminho oficialmente suportado é a API. Como utilizam a sessão já autenticada, o provedor dificilmente distingue esse uso de um uso humano, mas volume elevado e padrões regulares de uso podem ser detectados, e o risco é maior em contas corporativas. O uso é de responsabilidade do usuário.
Estado atual
O mcp-qwen-coder tem as ferramentas de comando, navegação e manipulação de
arquivos prontas; o esquema de múltiplas instâncias ainda requer validação, como
descrito em seu README. O mcp-gemini-web e o mcp-deepseek-web foram testados de
ponta a ponta no Claude Code, incluindo a seleção de modelo/modo e o fluxo "API"
(configurar mais consultar com edição da segunda mensagem). O
mcp-qwen-controller teve o controlador validado diretamente via CDP (envio simples,
seleção de modelo, e o fluxo configurar mais consultar com edição), e falta a
validação ponta a ponta com o servidor já registrado no host.
Available Tools
5 toolschange_directoryB
Muda o diretório de trabalho da sessão (relativo ao cwd atual ou absoluto).
ParametersJSON Schema
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| path | Yes |
Output Schema
ParametersJSON Schema
| Name | Required | Description |
|---|---|---|
| result | Yes |
TDQS
B3.4/5.0
Behavior2/5
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations are provided, so the description carries the full burden. It only states the function but does not disclose error behavior (e.g., invalid path), effects on session, or any side effects. Minimal transparency.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Conciseness4/5
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is very concise with no wasted words. It front-loads the verb 'Muda'. While brevity is good, it could benefit from a slightly more structured format (e.g., separate sentence for clarification).
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Completeness3/5
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given the simplicity (1 param) and presence of an output schema, the description need not detail return values. However, it lacks behavioral completeness for a mutable tool (no error or confirmation info), and the language mismatch (Portuguese description with English tool name) may hinder comprehension.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Parameters3/5
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
The description adds the key detail that the path can be relative or absolute, which goes beyond the schema's type-only specification. However, it omits formatting examples, allowed characters, or default behavior, leaving gaps.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Purpose5/5
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool changes the session's working directory, specifying it can be relative to the current directory or absolute. This distinguishes it from sibling tools like get_working_directory (read-only) and list_directory (listing contents).
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Usage Guidelines3/5
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
The description implies usage for changing directory but provides no explicit guidance on when to use versus alternatives, nor any exclusions or prerequisites. It relies on tool name and context for inference.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
get_system_infoA
Retorna informações do sistema, shell e sessão (em JSON).
ParametersJSON Schema
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No parameters | |||
Output Schema
ParametersJSON Schema
| Name | Required | Description |
|---|---|---|
| result | Yes |
TDQS
A3.9/5.0
Behavior3/5
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations provided, so description carries full burden. It correctly indicates the return format (JSON) but does not disclose that the tool is read-only or has no side effects. For a zero-parameter tool, this is minimally adequate.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Conciseness4/5
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Single sentence, concise and front-loaded. Could be slightly improved by linking to output schema or siblings, but overall efficient.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Completeness4/5
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Output schema exists to document return values, and description covers the high-level return content. No missing critical information given the simplicity of the tool and the presence of output schema.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Parameters4/5
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
No parameters in schema, so baseline is 4. Description does not need to add parameter details, and the schema coverage is 100%, making any additional param info unnecessary.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Purpose5/5
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool returns system, shell, and session info in JSON format. This differentiates it from siblings like change_directory and run_command, which operate on directories and commands.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Usage Guidelines3/5
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
No explicit guidance on when to use this tool versus alternatives. Basic purpose is implied but no exclusions or context about when not to use it.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
get_working_directoryA
Retorna o diretório de trabalho atual da sessão.
ParametersJSON Schema
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
No parameters | |||
Output Schema
ParametersJSON Schema
| Name | Required | Description |
|---|---|---|
| result | Yes |
TDQS
A3.5/5.0
Behavior2/5
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
Sem anotações, a descrição não revela se a operação é somente leitura, se requer permissões especiais ou se tem efeitos colaterais. Apenas afirma o que faz, sem aprofundar.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Conciseness5/5
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Descrição em uma única frase, direta e sem redundâncias. Ocupa o espaço mínimo necessário para transmitir a função.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Completeness3/5
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Para uma ferramenta simples sem parâmetros e com esquema de saída presente, a descrição é adequada mas poderia mencionar o formato do diretório retornado (caminho absoluto) ou possíveis falhas (ex.: sessão não inicializada).
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Parameters4/5
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Não há parâmetros; a cobertura do esquema é 100%. A descrição não precisa adicionar informações sobre parâmetros, e o valor base para 0 parâmetros é 4.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Purpose5/5
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
Descreve claramente o propósito: retornar o diretório de trabalho atual. Diferencia-se dos irmãos (change_directory, list_directory) por ser específico para obter o diretório atual.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Usage Guidelines2/5
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Não fornece orientação sobre quando usar esta ferramenta em vez das alternativas, como get_system_info ou list_directory. Não menciona contextos de uso ou exclusões.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
list_directoryC
Lista arquivos e pastas (default: diretório atual da sessão).
ParametersJSON Schema
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| path | No |
Output Schema
ParametersJSON Schema
| Name | Required | Description |
|---|---|---|
| result | Yes |
TDQS
C2.9/5.0
Behavior2/5
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
With no annotations, the description bears full burden. It only states basic listing behavior without disclosing if it is recursive, shows hidden files, or has output limits. The output schema exists but is not described here, so agent lacks insight into return structure.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Conciseness4/5
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
The description is a single, front-loaded sentence with no filler. For a simple tool with one parameter, it is appropriately concise, though it could include more useful details without being verbose.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Completeness2/5
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
The tool is simple but the description lacks completeness. It does not specify whether the listing includes hidden files, whether it is recursive, or how errors (e.g., invalid path) are handled. An output schema exists but its content is not hinted.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Parameters3/5
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema has 0% description coverage. The description adds value by stating the default behavior (current directory when path is null). However, it does not clarify path format (absolute/relative) or any constraints beyond that.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Purpose4/5
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
Description clearly states it lists files and folders with a default of current directory. The verb 'list' and resource 'directory' are specific. Sibling tools (change_directory, get_working_directory, etc.) are distinct, but the description does not explicitly differentiate itself.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Usage Guidelines2/5
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
No guidance on when to use this tool versus alternatives. There is no mention of prerequisites, limitations, or context where this tool is preferred over siblings like get_working_directory or run_command.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
run_commandA
Executa um comando no terminal local (CMD/PowerShell/bash) e retorna a saída.
A sessão é persistente: o diretório de trabalho definido por
change_directory é mantido entre chamadas. Use timeout (segundos) para
comandos demorados; o limite máximo é controlado por MCP_MAX_TIMEOUT.
ParametersJSON Schema
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| command | Yes | ||
| timeout | No |
Output Schema
ParametersJSON Schema
| Name | Required | Description |
|---|---|---|
| result | Yes |
TDQS
A3.9/5.0
Behavior3/5
Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?
No annotations exist, so description bears full burden. It discloses persistent session, directory state preservation, and timeout mechanism. But lacks details on error handling, output format, or security implications.
Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.
Conciseness4/5
Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?
Two concise paragraphs. Front-loaded with core purpose. No unnecessary fluff, though could be slightly more compact.
Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.
Completeness4/5
Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?
Given no annotations and a simple schema, the description covers key aspects like persistent session, timeout, and purpose. Output schema exists, so lack of return format detail is acceptable.
Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.
Parameters3/5
Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?
Schema has no descriptions (0% coverage). Description clarifies that 'timeout' is in seconds and that the command is executed as a string, but does not elaborate on command syntax or expected format.
Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.
Purpose5/5
Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?
The description clearly states the tool executes a local terminal command and returns output. It distinguishes from sibling tools (e.g., change_directory, get_system_info) by focusing on running arbitrary commands.
Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.
Usage Guidelines4/5
Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?
Provides context about persistent session and directory maintenance, and explains timeout usage. However, it does not explicitly state when to use this tool versus alternatives like change_directory or list_directory.
Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.
5 tool updates
v0.1.0- First observed
change_directory - First observed
get_system_info - First observed
get_working_directory - First observed
list_directory - First observed
run_command
TDQS
A3.8/5.0
Disambiguation5/5
Each tool has a clearly distinct purpose: directory navigation, listing, command execution, and system info retrieval, with no overlaps.
Naming Consistency5/5
All tool names follow a consistent verb_noun pattern with underscores, e.g., change_directory, get_system_info.
Tool Count5/5
5 tools is well-scoped for a shell session management server, covering all essential operations without bloat.
Completeness5/5
The tool set fully covers the intended domain of persistent shell sessions, including navigation, listing, command execution, and system information.
Maintenance
ActivityMaintained
ResponsivenessSyncing
Resources
Unclaimed servers have limited discoverability.
Looking for Admin?
If you are the server author, to access and configure the admin panel.
Related MCP Connectors
Remote MCP server for supportsheep: run AI interviews and manage support content for your blog.
Nifty's MCP server — exposes tasks, projects, messages, and files as tools for AI agents.
Personal assistant MCP server with search, execute, packages, jobs, secrets, and integrations.
- UnifAPIOAuthcom.unifapi
Hosted MCP server for live public-data APIs and Skills for AI agents.
Related MCP Servers
- AlicenseBqualityFmaintenanceAn MCP server that allows AI models to execute system commands on local machines or remote hosts via SSH, supporting persistent sessions and environment variables.13628MIT
- FlicenseAqualityDmaintenanceA lightweight MCP server that provides AI assistants with access to a system's terminal through a secure terminal tool. It enables users to execute shell commands and receive stdout, stderr, and exit codes directly within an MCP-compatible client.1-
- AlicenseBqualityAmaintenanceA secure MCP server for shell operations, terminal management, and process control, enabling AI assistants to safely execute commands and manage interactive sessions.132046MIT
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/brigsd/mcp-ia-web'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server