MCP GoはGo言語で実装されたモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーフレームワークで、LLMアプリケーションと外部データソースやツールを接続するために使用されます。リソース管理、ツール呼び出し、プロンプトテンプレートなどの核心機能を提供し、セッション管理とミドルウェア拡張をサポートしています。

Genkitは、AI駆動のアプリケーションを構築するためのオープンソースフレームワークで、Node.jsとGoのライブラリを提供し、複数のAIモデルとベクトルデータベースの統合をサポートし、開発ツールとプラグインエコシステムを含んでいます。

デスクトップコマンダーMCPは、Claudeデスクトップアプリケーションがターミナルコマンドを実行し、ファイルシステムを管理できるAIアシスタントツールです。コードの検索、編集、プロセス管理、リモートファイルの読み取りなどの機能をサポートします。

これはWeb3モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーの精選リストで、チェーンのやり取り、取引、DeFi、市場データ、ツール、ソーシャルなどの複数のカテゴリをカバーしています。MCPは、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルで、AIアプリケーションのUSB - Cポートのようなものです。DeMCPは最初の分散型MCPネットワークで、エージェントに独自開発およびオープンソースのMCPサービスを提供し、暗号通貨による支払いをサポートし、TEEとブロックチェーンレジストリを組み合わせてMCPのセキュリティと信頼性を再定義しています。

Chromaはオープンソースのベクトルデータベースで、PythonとJavaScriptのLLMアプリケーションのメモリサポートを提供し、複数のクライアントタイプとドキュメント操作をサポートします。

HiMarketは即座に利用可能な企業向けAIオープンプラットフォームソリューションで、管理バックエンド、開発者ポータル、AIゲートウェイの3つの核心コンポーネントを提供し、モデルサービス、MCP ServerなどのAI機能を標準化されたAPI製品にパッケージ化して公開することをサポートします。

MindBridgeはAIモデルルーターサーバーで、複数のLLMプロバイダーをサポートし、スマートなモデルスケジューリングと協調を実現し、複雑な推論タスクや多モデルワークフローに適しています。

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。

MUXI.aiは、オープンソースのマルチAIエージェントシステムフレームワークで、永続的なメモリ、標準化された通信プロトコル、および思考チェーン追跡機能を提供し、複数のインターフェース統合をサポートします。開発者が高度なAIアプリケーションを構築するためのモジュール型で拡張可能なプラットフォームを目指しています。

MCPサーバーはFastAPIに基づくModel Context Protocolの実装で、LLMモデルとアプリケーションの間の標準化されたインターフェースを提供し、さまざまなツールとリアルタイムインタラクションをサポートします。

このプロジェクトは、AzureコンテナアプリケーションでMCPプロトコルを使用してOpenAI、Azure OpenAI、GitHubモデルとやり取りする方法を示しています。TODOリストエージェントとの対話を行うための簡単なターミナルアプリケーションのデモを提供します。プロジェクトには、MCPホスト、クライアント、サーバー、LLMプロバイダー、Postgresデータベース、およびツールセットなどの核心コンポーネントが含まれています。

Electron MCP Serverは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくサーバーで、Electronアプリケーションの全面的な自動化、デバッグ、可観測性機能を提供します。Chrome DevToolsプロトコルの統合によりAI駆動の自動化を実現し、リアルタイムのUIインタラクション、可視化デバッグ、深層検査、開発観測をサポートし、対象アプリケーションのコードを変更せずに動作します。

阿里云オブザーバビリティMCPサービスは、阿里云ログサービスSLS、アプリケーションリアルタイムモニタリングサービスARMSなどの製品にアクセスするための一連のツールを提供し、自然言語をクエリに変換、ログ分析、パフォーマンスモニタリングなどの機能をサポートします。

Poke - MCPはModel Context Protocolに基づくサーバーで、標準化されたインターフェースを通じてポケモン情報の照会サービスを提供します。PokeAPIからデータを取得し、名前での照会、ランダム発見、地域/タイプでのフィルタリングなどの機能をサポートしており、様々なMCP互換クライアントに適しています。

plugged.inアプリは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーを管理するための総合的なWebアプリケーションです。複数のMCPサーバーにまたがるAIツールを発見、設定、使用するための統一インターフェースを提供します。複数ワークスペース、インタラクティブテストプラットフォーム、ツール管理、リソース発見などの機能をサポートし、さまざまなMCPクライアントと統合でき、自ホストデプロイもサポートしています。

このプロジェクトは、ClickHouseのMCPサーバーを実装しており、ClickHouseデータベースと大規模言語モデル（LLMs）などのAIアプリケーションをシームレスに統合し、データベースのクエリやテーブル構造の取得などの機能をサポートしています。

Octodet Elasticsearch MCP Serverは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくElasticsearch操作サービスであり、LLMアプリケーションに完全なElasticsearchクラスターインタラクションツールセットを提供し、ドキュメントのCRUD、バッチ操作、クエリの更新/削除、クラスター管理、高度な検索などの機能をサポートします。

FastAPIバックエンドとGradioフロントエンドを組み合わせたMCPの基本アプリケーションで、シンプルなインターフェースを通じてAIモデルとの対話がサポートされ、Google Gemini APIを統合して論文検索と分析機能を実現しています。

Swarms APIは、多エージェントシステムの構築、デプロイ、管理を行うためのREST APIで、さまざまなAIモデルと群構造をサポートし、リアルタイム監視、バッチ処理、タスクスケジューリングなどの機能を提供します。

科大讯飞工作流MCPサーバーは、MCPプロトコルに基づくAIワークフロースケジューリングシステムで、複数のノードタイプと高度な編成モードをサポートし、スマートなビジネスプロセスの自動化を実現できます。

Createve.AI Nexusはオープンソースプロジェクトで、モデルコンテキストプロトコル（MCP）標準を実装することで、AIエージェントと企業システムの間に架け橋をかけ、安全でリアルタイムなデータアクセスとシステム統合機能を提供します。複数のAIプラットフォームをサポートし、企業レベルのセキュリティアーキテクチャを備え、さまざまなビジネスアプリケーション、センサーデータ、文書管理システムに接続できます。

Logfire MCPサーバーは、OpenTelemetryに基づくモデルコンテキストプロトコルサービスで、LLMがアプリケーションのテレメトリデータにアクセスできる機能を提供し、異常トレースとカスタムSQLクエリをサポートします。

Ollama - MCPサーバーは、ローカルのOllama LLMインスタンスとMCP互換アプリケーションを接続するプロトコルサーバーで、タスク分解、結果評価、モデル管理などの機能を提供し、標準化された通信とパフォーマンス最適化をサポートします。

簡単なURLエンドポイントを通じてアクセスできるモデルコンテキストプロトコル（MCP）サービスを提供する、選りすぐりのホスト型クラウドMCPサーバーのリストです。AIアプリケーションが外部ツールやデータを迅速に統合するのを支援します。

MCP Hubは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーとクライアントを作成および管理するためのフレームワークで、UVツールを統合してパッケージ管理と設定を簡素化しています。プロジェクトにはAI関連のコンピュータビジョンスクリプトとデータセット処理ツールが含まれ、迅速なデプロイと開発をサポートします。

MCP Python SDKは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を実装したPythonライブラリで、LLMアプリケーションとサーバー間のインタラクションを標準化し、リソース、ツール、およびプロンプトの公開と管理をサポートします。

これは AWS Amplify データ MCP サーバープロジェクトで、自然言語で Amplify Gen2 アプリケーションのデータモデルとやり取りでき、クエリ、変更などの操作がサポートされています。Claude などの AI アシスタントと併用する必要があります。

MCP Python SDKは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を実装したPythonライブラリで、LLMアプリケーションとサーバー間のインタラクションを標準化し、リソース、ツール、およびプロンプトの公開と管理をサポートします。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）TypeScript SDKは、標準化されたLLMコンテキストサービスを構築するための開発ツールキットで、リソース、ツール、プロンプトテンプレートの作成をサポートし、複数の伝送方式を介してLLMアプリケーションとインタラクションします。

PostgMemは.NETベースのMCPサービスで、PostgreSQLとpgvector拡張機能を利用して、AIアプリケーションにベクトルメモリの保存と検索機能を提供し、意味検索とタグフィルタリングをサポートします。

このプロジェクトは、AIベースのワークフローオーケストレーションMCPサーバーを実装しており、大規模言語モデル(LLM)を通じてインテリジェントな決定と動的な調整を実現し、複雑なタスクの分解、状態の永続化、およびワークフローの回復をサポートします。

Argo CD MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を実装したサービスで、AIアシスタントが自然言語でArgo CDアプリケーションと対話できるようにします。VS CodeなどのクライアントがstdioとSSEプロトコルを通じて統合できるようにサポートします。

このプロジェクトでは、MCPプロトコルを使用してOpenAI、Azure OpenAI、およびGitHubモデルを統合し、TODOリストエージェントのターミナルアプリケーションを構築する方法を示しています。プロジェクトにはMCPホスト、クライアント、サーバーの3つの主要コンポーネントが含まれており、HTTPとSSEプロトコルをサポートし、ツールの呼び出しとデータベースの保存機能を提供します。

Storm MCPサーバーは、LLMアプリケーションとRAGデータソースおよびツールのシームレスな統合を実現するオープンプロトコルです。カスタマイズ可能な埋め込みモデルとベクトルデータベースの接続をサポートし、コンテキスト共有、ツールシステム、ファイル管理などの機能を提供します。

MCPプロトコルに基づくポケモンデータサービスプロジェクトで、データサーバーと収集サービスを含み、ポケモン情報のクエリ、検索、比較などの機能を提供します。

ポケモンの対戦設定を作成するためのMCPサーバーツールで、ポケモンデータをポケペースト共有リンクに変換できます。

このプロジェクトは、Model Context Protocol（MCP）サーバーの実装であり、複数の言語モデルクライアントと統合可能な機能サーバーの構築方法を示しています。MCPは標準化されたプロトコルで、AIアプリケーションにデータソースとツールを接続する統一的な方法を提供し、リソース、ツール、プロンプトの3種類の機能タイプをサポートします。

Scraper.is MCPは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくウェブページスクレイピングツールの統合パッケージで、AIアシスタントがMCPプロトコルを通じてウェブページのコンテンツをスクレイピングできるようにし、複数の形式での出力とリアルタイムの進捗状況更新をサポートします。

MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリケーションとLLMの間でコンテキスト接続を提供する標準化されたプロトコルで、AIアプリケーションのUSB - Cインターフェースのようなものです。このプロジェクトは、カスタムMCPサーバーを構築するガイドを提供し、Claude Desktopなどのツールとの統合をサポートし、ローカルデータソースとリモートサービスへのアクセスを実現します。

このプロジェクトは、AIアプリケーションとデータソースの接続を標準化するためのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを実装しており、ドキュメント内容のクエリをサポートし、リソース、ツール、プロンプトの3つの核心的な機能を提供します。