セレナは強力なオープンソースのコーディングエージェントツールキットで、大規模言語モデル（LLM）をコードベース上で直接動作するフル機能のエージェントに変えることができます。IDEに似た意味論的なコード検索と編集ツールを提供し、様々なプログラミング言語をサポートし、MCPプロトコルまたはAgnoフレームワークを介して様々なLLMと統合することができます。

LLM Contextは、開発者がコード/テキストプロジェクトの内容を大規模言語モデルのチャットインターフェースに迅速に注入するのを支援するツールで、スマートなファイル選択と複数の統合方法をサポートしています。

MCP2Lambdaは、AWS Lambda関数を大規模言語モデル(LLM)のツールとして実行するMCPプロトコルサーバーで、コードを変更することなくAIモデルがLambda関数を呼び出し、プライベートリソースやAWSサービスにアクセスできるようにします。

MCP2LambdaはMCPサーバーで、コードを変更することなく、AWS Lambda関数を大規模言語モデル（LLM）のツールとして使用することができます。Model Context Protocol (MCP)を通じてAIモデルとLambda関数の間に橋渡しを行い、モデルがプライベートリソースにアクセスし、カスタム操作を実行できるようにします。

HAProxy MCPサーバーは、Go言語で実装されたHAProxyモデルコンテキストプロトコルサーバーで、HAProxyのランタイムAPIとmcp-goライブラリを通じて、大規模言語モデルに標準化されたHAProxy管理インターフェースを提供し、自然言語インタラクションによるロードバランサーの管理、監視およびトラフィック分析をサポートします。

メタAPI MCPサーバーは、多APIをサポートするゲートウェイサーバーで、Model Context Protocol (MCP)を通じて様々なAPIと大規模言語モデル（Claude、GPTなど）を接続し、AIアシスタントがAPIと直接やり取りし、実データソースにアクセスできるようにします。JSON設定ファイルまたはPostmanコレクションからのAPIの迅速な追加をサポートし、HTTPメソッドの完全なサポートと複数の認証方式を提供します。

Container - MCPはコンテナベースのセキュアなツール実行プラットフォームで、大規模言語モデルにコード、コマンド、ネットワーク操作を隔離環境で実行させ、MCPプロトコルのセキュアな実装を実現します。

DeepView MCP は、Gemini 大規模モデルに基づくコード分析サービスで、IDE にコードベース全体のコンテキスト理解能力を提供します。

大規模言語モデルにファイルシステムのコンテキストを提供するMCPサーバーで、ファイル操作、コード分析、およびスマート検索をサポートします。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくサービスで、大規模言語モデルがYouTubeの音楽を検索、ダウンロード、再生できます。

Checkstyle MCP Serverは、大規模言語モデルとローカルのコード品質ツールを接続するミドルウェアで、Go、Java、Luaなどの言語のコードチェックとフォーマットをサポートし、プロジェクト設定管理とAI自己修正機能を提供します。

mcp2mqttは、MCPとMQTTプロトコルを通じて自然言語でハードウェアデバイスを制御する、IoTデバイスとAI大規模モデルをつなぐ架け橋プロジェクトです。

MCPツールは、Model Context Protocol（MCP）を実装したサーバープロジェクトで、Claude DesktopなどのLLMクライアントにファイルシステムとコマンド実行ツールを提供し、大規模言語モデルのローカルシステムとの対話能力を拡張します。

mcp-rag-serverは、Model Context Protocol (MCP)に基づくサービスで、検索強化生成（RAG）をサポートし、ドキュメントをインデックス化し、大規模言語モデルに関連するコンテキストを提供します。

Qwen MCPツールは、モデルコンテキストプロトコルに基づくサーバーで、Qwen CLIとAIアシスタントを統合し、大規模コンテキストウィンドウ分析、ファイル処理、サンドボックス実行、複数モデルサポートなどの機能を提供します。

CTXはコードリポジトリと大規模言語モデル（LLM）を接続するツールで、構造化されたコンテキストファイルを自動生成することで、AI開発におけるコードコンテキストの伝達効率が低い問題を解決します。コードファイル、Gitリポジトリ、ウェブページなどの複数のソースから情報を収集することができ、MCPサーバーを通じて直接AIアシスタントにプロジェクトコンテキストを提供することができます。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくサーバーで、コード知識マップを構築することで、大規模言語モデルにTypeScriptコードベースの深いコンテキスト理解を提供します。AST分析を使用してコードを解析し、Neo4j内に包括的なグラフ表現を構築し、意味検索とグラフ走査を通じてスマートな照会機能を提供します。

MCP - JaCoCoは、JaCoCoのコードカバレッジレポートを大規模言語モデル(LLM)に適した形式に変換するサービスツールで、AIによる分析をより効率的に行えるようにします。

サンドボックスフュージョンMCPサーバーは、大規模言語モデルにコードインタープリタ機能を提供する実装であり、複数のプログラミング言語のコード実行とJupyterノートブック操作をサポートし、stdioインタラクションを通じてクライアントと通信します。

このプロジェクトでは、IBM Watsonx.aiに基づく検索強化生成（RAG）サーバーを構築し、ChromaDBを使用してベクトルインデックスを作成し、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じてインターフェイスを公開します。このシステムはPDFドキュメントを処理し、ドキュメントの内容に基づいて質問に回答し、大規模言語モデルと特定分野の知識を組み合わせたスマートな質問応答機能を実現します。

LSP - MCPは、言語サーバープロトコル（LSP）とモデルコンテキストプロトコル（MCP）を接続するブリッジサーバーで、大規模言語モデルが標準インターフェイスを通じてコードのホバー情報、補完提案などのLSP機能を照会できるようにします。

Code Merge MCPはMCPプロトコルに基づくコード処理サーバーで、コードファイルの抽出、マージ、分析機能を提供し、大規模言語モデルがコードベースを効率的に処理するのを支援します。

MoviePilot MCPサーバーは、大規模言語モデルとMoviePilotメディアライブラリ管理システムを接続するプロトコルの実装で、自然言語での対話を通じてメディアの検索、購読管理、ダウンロード制御などの機能を実現します。

Unity MCPサーバーは、C#ベースのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サービスで、Unityエディタを外部の大規模言語モデル（LLM）またはクラウドAIエージェントに接続し、リアルタイム自動化とスマートなインタラクションを実現します。

Taroify MCPは、Taro React UIコンポーネントライブラリと大規模モデルを接続するサービスで、追加の依存関係なしで、小プログラムのドキュメントからコンポーネントとAPIデータを検索できます。

Xcatcherは、リモートMCPプロトコルに基づく高性能なX（Twitter）データ収集サービスです。x402プロトコルを通じて、BaseとSolanaチェーン上でのUSDCによるオンデマンド課金をサポートし、OpenAPI仕様を提供することでAIエージェントとの統合を容易にし、大規模なユーザーの最新投稿の迅速な収集に特化しています。

OpenAPIエンドポイントをMCPリソースとして公開するサーバーで、大規模言語モデルがMCPプロトコルを通じてREST APIを発見し、相互作用できるようにします。

OpenAPI仕様をMCPサーバーコードに変換するコマンドラインツールで、大規模言語モデルとAPIの間の橋渡しを行います。

apktool-mcp-serverはApktoolベースのMCPサーバーで、大規模言語モデル（Claudeなど）を統合し、リアルタイムの逆エンジニアリングサポートを提供します。脆弱性分析、マニフェスト解析、コードレビューなどの機能が含まれています。

Deep Research MCPは、Model Context Protocol (MCP)に基づくサーバープロジェクトで、Tavilyの検索とクロールAPIを通じて包括的なネットワーク研究を行い、データを構造化されたMarkdownドキュメントに統合し、大規模言語モデル(LLM)の高品質なコンテンツ生成をサポートします。

API-MARKET MCP Serverは、モデルコンテキストプロトコルサーバーであり、API-Marketの200以上のAPIエンドポイントをMCPリソースとして公開し、大規模言語モデルがMCPプロトコルを通じてこれらのAPIを発見し、やり取りできるようにします。

dap-mcpはMCPプロトコルに基づくDAPセッション管理ツールで、大規模言語モデルのコンテキストウィンドウを最適化および拡張し、デバッグワークフローを向上させることを目的としています。

これはMCPプロトコルに基づくコード実行サーバーのプロトタイプです。大規模言語モデルのコード生成能力とMCPツールの統合を組み合わせ、AIエージェントが隔離されたサンドボックスでPythonコードを実行し、外部ツールを呼び出すことを可能にします。

mcp2tcpは、物理ハードウェアとAI大規模モデルをつなぐブリッジプロジェクトで、MCPプロトコルを通じて自然言語でハードウェアデバイスを制御します。

このプロジェクトは、PythonベースのMCP（モデルコンテキストプロトコル）のサーバーとクライアントの実装で、AIモデルに標準化されたインターフェースを提供し、異なる大規模モデルベンダーのツール呼び出し形式を統一し、複数のAIフレームワークのドキュメント検索機能を統合します。

API-MARKET MCPサーバーは、API-Marketの200以上のAPIエンドポイントをMCPリソースとして公開するモデルコンテキストプロトコルサーバーで、大規模言語モデルがMCPプロトコルを通じてこれらを発見し、やり取りできるようにします。

Paper Search MCPは、MCPプロトコルに基づく学術論文検索とダウンロードサーバーで、arXiv、PubMed、bioRxivなどの複数のプラットフォームから論文を検索し、標準化された出力形式を提供し、Claudeなどの大規模言語モデルとシームレスに統合できます。

Pyodideに基づくMCPプロトコルサーバー実装で、大規模言語モデルにPythonコード実行能力を提供します。

FastApply MCP Serverは企業レベルのコードインテリジェントプラットフォームで、ローカルAIモデル、AST意味論的検索、セキュリティスキャン、インテリジェントパターン認識を通じて、包括的なコード分析、検索、リファクタリング機能を提供し、多言語開発と大規模なコードベースの処理をサポートします。

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP) 標準に基づくドキュメント処理サーバーです。ベクトルデータベースと MCP インターフェースを構築することで、AI アシスタントが外部のドキュメントリソースにアクセスできるようにし、大規模言語モデルの知識制限を突破します。プロジェクトにはドキュメント処理パイプラインと MCP サーバーの 2 つの主要コンポーネントが含まれており、複数の埋め込みモデルとファイル形式をサポートし、最新の技術ドキュメントの検索やプライベートコードベースの理解などのシナリオに適用できます。