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MCPCorpus는 모델 Context Protocol (MCP) 생태계를 분석하기위한 포괄적 인 데이터 세트이며, ~14K MCP 서버 및 20 + 정상화 된 메타 데이터 속성이있는 300 MCP 클라이언트가 포함되어 있습니다.
개요
모델 Context Protocol (MCP) 생태계를 분석하기위한 포괄적 인 데이터 세트입니다. ~14K MCP 서버 및 20 + 정상화된 메타 데이터 속성이있는 300 MCP 클라이언트. - : ~14K MCP 서버 + 300 MCP 클라이언트 - : artifact 당 20 + 정상화 된 메타 데이터 - : GitHub, 커뮤니티 허브, 패키지 관리자 - : 생태계 분석, 보안 연구, 상호 운용성 연구 당신이 당신의 연구에 있는 MCPCorpus를 사용하는 경우에, 그것을 인용하십시오:
개요(AI 번역)
MCPCorpus는 Model Context Protocol (MCP) 생태계를 분석하기위한 포괄적 인 데이터 세트이며, ~14K MCP 서버 및 20 + 정상화 된 메타 데이터 속성이있는 300 MCP 클라이언트가 포함되어 있습니다.
Dataset 개요
- Scale: ~14K MCP 서버 + 300 MCP 클라이언트
- Attributes: artifact 당 20+ 정상화된 메타데이터
- 소스: GitHub, 커뮤니티 허브, 패키지 관리자 -Applications: 생태계 분석, 보안 연구, 상호 운용성 연구
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당신이 당신의 연구에 있는 MCPCorpus를 사용하는 경우에, 그것을 인용하십시오:
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README
MCPCorpus: A Large-Scale Evolvable Dataset for Model Context Protocol Ecosystem and Security Analysis
MCPCorpus is a comprehensive dataset for analyzing the Model Context Protocol (MCP) ecosystem, containing ~14K MCP servers and 300 MCP clients with 20+ normalized metadata attributes.
📊 Dataset Overview
- Scale: ~14K MCP servers + 300 MCP clients
- Attributes: 20+ normalized metadata per artifact
- Sources: GitHub, community hubs, package managers
- Applications: Ecosystem analysis, security research, interoperability studies
📁 Structure
MCPCorpus/
├── Crawler/ # Data collection tools
│ ├── Servers/ # Server data
│ ├── Clients/ # Client data
│ ├── github_info_collector.py # GitHub metadata collector
| ├── data_cleaner.py # Data normalization
│ └── tool_extractor.py # mcp tool extract
└── Website/ # Web search interface
├── server.py # Local web server
└── index.html # Search interface
└── mcpso_servers_cleaned.json
└── mcpso_clients_cleaned.json
🚀 Quick Start
Explore Dataset
cd Website
python server.py
# Open http://localhost:8000
Access Data Programmatically
import json
import pandas as pd
# Load datasets
with open('Crawler/Servers/mcpso_servers_cleaned.json', 'r') as f:
servers = json.load(f)
with open('Crawler/Clients/mcpso_clients_cleaned.json', 'r') as f:
clients = json.load(f)
# Convert to DataFrame
servers_df = pd.DataFrame(servers)
clients_df = pd.DataFrame(clients)
Update Dataset (Optional)
# Collect new data
cd Crawler/Servers && python Server_request.py
cd ../Clients && python Client_request.py
# Add GitHub metadata
cd .. && python github_info_collector.py --token YOUR_GITHUB_TOKEN
📚 Citation
If you use MCPCorpus in your research, please cite it as:
@misc{lin2025largescaleevolvabledatasetmodel,
title={A Large-Scale Evolvable Dataset for Model Context Protocol Ecosystem and Security Analysis},
author={Zhiwei Lin and Bonan Ruan and Jiahao Liu and Weibo Zhao},
year={2025},
eprint={2506.23474},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CR},
url={https://arxiv.org/abs/2506.23474},
}
설치
This server does not publish a one-line install command.
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