MCP MongoDBサーバーは、モデルコンテキストプロトコルサービスで、LLMがMongoDBデータベースと相互作用できるようにします。コレクションスキーマチェック、クエリ実行、スマートID処理などの機能を提供し、読み取り専用モードとセキュリティ設定をサポートします。

ACI.devはオープンソースのAIエージェントツールインフラストラクチャで、600以上の事前統合ツールのマルチテナント認証、権限管理、動的探索機能を提供し、統合MCPサーバーまたは軽量SDKを通じた呼び出しをサポートし、本番レベルのAIエージェント開発を簡素化します。

Awesome MCP Serversは、包括的なモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーの集合で、7158個のMCPサーバーがAI統合、アートメディア、ブラウザ自動化、クラウドサービス、データベース、開発者ツール、ファイルシステム、金融、ゲーム、ハードウェア、医療、インフラストラクチャ、知識管理、位置マップ、マーケティング、監視、マルチメディア処理、オペレーティングシステム、プロジェクト管理、科学研究、セキュリティ、ソーシャルメディア、旅行交通、ユーティリティツール、バージョン管理など33のカテゴリに分けられています。

ATLASはTypeScriptとNeo4jをベースに構築されたスマートなタスクと知識管理システムで、LLMエージェント向けに設計され、プロジェクト、タスク、および知識の3層管理アーキテクチャを提供します。

DB MCP Serverは、マルチデータベースをサポートするサーバーで、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を実装し、AIアシスタントに構造化されたデータベースアクセス機能を提供します。MySQLとPostgreSQLをサポートし、複数のデータベースに同時に接続でき、専用ツールを自動生成し、明確なアーキテクチャ設計に準拠しています。

DB MCP Serverは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を実装したマルチデータベースサーバーで、AIアシスタントが構造化された方法で複数のデータベースにアクセスする機能を提供します。

MCPポータルはModel Context Protocolの公式コミュニティプラットフォームで、ドキュメント、実践ガイド、サーバーの実装、ツールの統合などのリソースを提供し、AIモデルがMCPプロトコルを通じて外部ツールにアクセスできるようにサポートします。データベース接続からマルチモーダルアプリケーションまで、豊富なシナリオをカバーしています。

コミュニティによって維持されているMongoDB MCPサーバーで、MongoDBデータベースへの読み取り専用アクセスを提供し、コレクションスキーマのチェックと集計パイプラインの実行をサポートします。

PostgreSQL MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコルサービスで、LLMがPostgreSQLデータベースと対話できるようにし、テーブル作成、データのCRUD操作、スキーマチェックなどの機能を提供し、Claudeデスクトップアプリを介した操作をサポートします。

MCPに基づくvLLMの対話型性能テストツールのプロトタイプ

e18e 公式 MCP サーバーです。AI エージェントに現代的で高性能なベストプラクティスの提案を提供します。パッケージインストールコマンドのチェック、ソースコードのインポート分析、および移行ガイドの提供などが含まれます。

OpenManusは招待コードなしで様々なアイデアを実現できるオープンソースプロジェクトで、MetaGPTチームのメンバーによって3時間で構築されました。これは簡単な実装を提供し、ユーザーが独自のインテリジェントエージェントを作成でき、複数の言語と設定をサポートします。このプロジェクトは提案、貢献、フィードバックを歓迎しており、将来的な計画には、より良い計画、リアルタイムデモ、再生機能、RL微調整モデル、および包括的なベンチマークテストが含まれます。

Seitrace MCPはSeiブロックチェーン用に設計されたモデルコンテキストプロトコルサーバーで、リソースベースのインターフェースツールを提供し、アドレス、トークン、スマートコントラクトなどのブロックチェーンデータの照会をサポートし、自然言語でSeitraceの洞察サービスにアクセスできます。

Deep - CoはCompose Multiplatformをベースに開発されたクロスプラットフォームチャットクライアントで、OpenRouter、Anthropic、Grok、OpenAIなどの複数のLLM APIプロバイダをサポートし、OpenAI APIとローカルモデルと互換性があります。チャット履歴管理、プロンプト管理、ロール適合、TTSなどの機能を備え、多言語とテーマカスタマイズをサポートしています。

これは、Armアーキテクチャの開発、移行、最適化に関するツールと知識を提供するMCPサーバーで、コード移行分析、コンテナアーキテクチャチェック、アセンブリパフォーマンス分析、知識ベース検索などの機能をサポートしています。

STeLA MCPはPythonベースのローカルシステム操作サービスで、標準化されたAPIインターフェースを通じて安全なコマンド実行とファイル管理機能を提供し、MCPプロトコルアーキテクチャを採用してアプリケーションとローカルシステムの安全なやり取りを実現します。

LocaLLama MCPサーバーは、インテリジェントなルーティングサービスです。動的な決定により、コーディングタスクをローカルLLMまたは有料APIに割り当て、コストを最適化します。コスト監視、決定エンジン、API統合、エラー処理、パフォーマンスベンチマークテストなどの核心モジュールを含み、複数のツールとの統合をサポートします。

セマンティックD1 MCPサーバーは、セマンティック意図パターンに基づくCloudflare D1データベースのイントロスペクションツールで、六角形アーキテクチャで設計され、データベーススキーマ分析、関係抽出、スキーマ検証、最適化提案機能を提供します。

RubyベースのAIペアプログラミングMCPサーバーで、OpenRouterを通じてコードレビュー、ブレインストーミング、パフォーマンス分析、セキュリティチェックなどのAI支援プログラミング機能を提供します。

PineMCPは、専門的なモデルコンテキストプロトコルサーバーで、統一された安全なマルチデータベースアクセスインターフェースを提供します。複数のデータベースタイプをサポートし、接続管理、スキーマツール、データのインポート/エクスポート、クエリ分析などの機能を備えています。

MongoDB Atlasベクトル検索とVoyage AI埋め込み技術に基づくドキュメント検索システムで、意味検索とテキストマッチングをサポートし、ドキュメント分割、埋め込み生成、および保存機能を備えています。

Context Lensはローカルの意味検索ツールで、あらゆるコンテンツを検索可能な知識ベースに変換し、AIアシスタントがキーワードのマッチングだけでなく意味を理解できるようにします。組み込みのLanceDBベクトルデータベースを使用し、ローカルファイル、GitHubリポジトリ、およびURLコンテンツをサポートします。APIキーやクラウドサービスは不要で、すべてのデータはローカルで処理されます。

MCPサーバーテストツールは、AIモデルと統合されたMCPサーバーの検証、ベンチマークテスト、および信頼性の確保を行う設定駆動型のテストソリューションです。自動ツール検出、スマートテストケース生成、検証の実行、および詳細なレポートの生成をサポートしています。

MCPプロトコルに基づくPostgreSQLパフォーマンスチューニングサーバーです。AIによって駆動されるクエリ分析、インデックス最適化、データベースの健全性チェック、およびパフォーマンス監視機能を提供し、HypoPG仮想インデックステストと複数のデプロイモードをサポートします。

これはAmazon Redshift用に実装されたMCPサーバーで、TypeScriptを使用して開発され、Anthropicの実装パターンに従っています。Cursor IDEなどのMCP互換クライアントにデータウェアハウスの豊富なコンテキスト情報を提供し、データベーススキーマのチェックと読み取り専用クエリの実行をサポートします。

企業レベルのマルチエージェントオーケストレーションMCPサーバーで、アーキテクチャ、品質、クラウド、およびプロンプトなどの専門エージェントを調整し、自律的なソフトウェア開発、テスト、およびデプロイを実現し、自己修復、認証、および分析機能を備えています。

このプロジェクトは、MCPサーバーを作成するためのPythonチュートリアルの実践で、Claudeコマンドラインツールを通じてMCPサーバーを追加および管理し、ChromaDBベクトルデータベースなどのAI機能のテストとデバッグをサポートします。

MCPプロトコルに基づくAIソフトウェアアーキテクトサーバーで、コードベースを分析して製品要件文書（PRD）を生成し、複雑なコーディングタスクに対して推論支援を提供します。マルチモデルアーキテクチャとインテリジェントエージェント設計を採用しています。

このプロジェクトは、PythonベースのカスタムMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーのデモで、カスタムプロトコルを使用してクライアントとサーバー間の構造化された通信を実現する方法を示しています。チャットルームやマルチプレイヤーゲームなどの柔軟なネットワークアプリケーションの構築に適しています。

このプロジェクトは、シリアルポートを介してTinySAデバイスを操作するMCPサーバーで、Pythonベースのツールインターフェイスを提供し、コマンド実行、バージョン取得、画像キャプチャなどの機能をサポートしています。Tkinter GUIとマルチスレッドアーキテクチャで設計されています。

MeshSeeksは、多エージェント並列処理技術に基づくAIタスク解決プラットフォームで、専門化されたAIエージェントネットワークを作成することで、複雑なコーディング問題を迅速に分解し、協調的に解決します。このプロジェクトは4倍のコンテキスト容量、リアルタイム状態パネル、およびスマートなタスク調整機能を提供し、開発効率を大幅に向上させます（ベンチマークテストでは速度が3.64倍向上しました）。

YDBはオープンソースの分散型SQLデータベースで、高可用性、拡張性、厳密な一貫性、ACIDトランザクションサポートを兼ね備えています。マルチテナントとサーバーレスアーキテクチャをサポートし、大規模なOLTPワークロードに適しており、ハードウェア障害の復旧を自動的に処理できます。

Streamlitベースのスマートチャットボットで、GPT - 4oを使用してユーザーのリクエストをチャット、画像生成、データベースクエリ、音声合成などのさまざまなツールに自動ルーティングし、AIツールのルーティング機能を迅速に実験できます。

OllamaとBrave Searchをベースにしたローカルのマルチエージェント調査システムで、ツール呼び出しと協力をサポートし、AI調査タスクに適しています。

Kubernetesベースのマシン通信プロトコル（MCP）サーバーで、Kubernetes管理機能を提供し、カスタム拡張スクリプトをサポートし、モジュール化アーキテクチャと型安全特性を備えています。

ネオンMCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）標準に基づくサーバーで、大規模言語モデル（Claudeなど）とネオンデータベースサービスを接続し、自然言語でデータベースプロジェクト、ブランチ、テーブル構造、マイグレーションなどの操作をサポートします。

CodeGraph CLIは高性能なMCPサーバー管理ツールで、コードライブラリのインデックス作成、セマンティック検索、およびアーキテクチャ分析機能を提供し、多言語解析とベクトル検索をサポートします。

MockLoop MCPは世界初のAIネイティブなAPIテストプラットフォームで、Model Context Protocol (MCP)を統合し、AI駆動のシナリオ生成、自動化テスト実行、スマート分析機能により、APIテスト方法を革新します。このプラットフォームは5種類のAIプロンプト、15種類のシナリオリソース、16種類のテストツール、10種類のコンテキストツールを提供し、ダブルポートアーキテクチャとステートフルなテストワークフローをサポートし、企業レベルのコンプライアンスと高度な分析ニーズに対応します。

MCP Vector Syncは、イベントベースの自動化サービスで、マルチテナントプロジェクトの検索ベクトルをSupabaseデータベースにリアルタイムで同期します。Supabaseのwebhookを監視してトリガーされ、OpenAIを使用してベクトル埋め込みを生成し、ベクトルテーブルを自動的に更新して高効率な検索をサポートします。サービスには自動リトライ、マルチテナント分離、監視ツールが含まれ、Dockerコンテナ化されてデプロイされます。

Oracle MCPサーバーは、ClaudeなどのAIアシスタントに対して、Oracleデータベースへの柔軟なアクセスを提供するモデルコンテキストプロトコルサービスであり、マルチモードクエリと包括的なデータベース内省機能をサポートしています。