Auto Causal Inferenceは、大規模言語モデル（LLM）を利用して自動的に因果推論を行うプロジェクトです。ユーザーは介入変数と結果変数を指定するだけで、システムが自動的に変数の役割識別、因果グラフの構築、効果推定、モデル検証などの全プロセスの分析を完了します。プロジェクトは2種類のエージェントアーキテクチャ（LangGraphとMCP）を提供してこの機能を実現し、特に銀行シナリオの因果問題分析に適しています。

Azure影響レポートMCPサーバーは、大規模言語モデル(LLM)がAzureにリソースの問題を自動的に報告できるツールです。自然言語処理によってユーザーのリクエストを解析し、Azureアカウントを自動認証し、管理APIを介してリソースの影響レポートを送信します。

このプロジェクトは、PSR.exeで生成されたMHTファイルを解析することで、大規模言語モデルにユーザーのワークフローを学習させます。

トームはRunebookチームによって開発されたMacOSアプリケーションです（WindowsとLinuxにも対応予定）。ローカルの大規模言語モデル（LLM）とMCPサーバーの使用を簡素化することを目的としています。Ollamaを統合し、MCPサーバーを管理することで、ユーザーは複雑な設定を扱うことなく、すぐにMCP駆動のモデルとの対話を開始できます。

Azure影響レポートMCPサーバーは、大規模言語モデルがユーザーの要求を自動的に解析し、Azureリソースの問題レポートを送信するツールです。複数の影響カテゴリをサポートし、認証とパラメーター抽出を自動的に処理します。

Clockify MCPサービスはAIツールと統合されたサーバーで、Clockifyの時間記録を管理するために使用されます。ユーザーは大規模言語モデルにヒントを送信することで時間エントリを記録できます。

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。

EOSCデータ共有MCPサーバーは、HTTPインターフェースを提供し、検索APIと大規模言語モデルを通じてユーザーが必要なデータセットやツールを検索できます。

Stata - MCPは、大規模言語モデル（LLM）を利用してユーザーがStataの回帰分析を支援するツールで、多言語と多プラットフォームをサポートし、インストールから高度な使用までの包括的なガイドを提供します。

ZBD MCPサーバーは、LLM（大規模言語モデル）にビットコイン支払い機能を追加するための廃止されたビットコイン支払いサービスです。このプロジェクトはTypeScript SDKを基に開発され、ZBD APIを通じてビットコインライトニングネットワーク支払いを処理することをサポートし、さまざまな支払いツールと機能を提供します。ユーザーは新しいMCPサーバー実装に移行する必要があります。

Cloudflare MCPサービスは、Model Context Protocol（MCP）に基づく標準化されたプロトコルで、大規模言語モデル（LLMs）と外部システム間のコンテキスト対話を管理するためのものです。このプロジェクトはインストーラーとMCPサーバーを提供し、自然言語の指示を通じてCloudflareアカウント内のさまざまなリソース（Workers、KVストレージ、R2ストレージ、D1データベースなど）を管理できます。ユーザーはClaude Desktop、VSCode（Cline）、WindsurfなどのMCPクライアントを通じて、自然言語でCloudflareアカウント内のさまざまな操作を行うことができます。

このプロジェクトは、EdgeOne Pages Functionsを利用してユーザーの地理位置情報を取得し、MCPプロトコルを通じて大規模言語モデルと統合する方法を示しています。

EdgeOne Pages Functionsを通じてユーザーの地理位置を取得し、大規模モデルと統合する

BeeMCPは、BeeウェアラブルデバイスのデータをClaudeなどの大規模言語モデルに接続する非公式のMCPサーバーです。これにより、AIアシスタントがユーザーの会話、事実記録、タスク、位置履歴などの個人データにアクセスし、操作できるようになります。

arXiv MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくサービスで、ユーザーが自然言語でarXiv APIとやり取りし、学術記事のメタデータの検索、PDFファイルのダウンロード、データベースの検索、および記事を大規模言語モデル（LLM）のコンテキストにロードするなどの機能を実現できます。

One APIはオープンソースプロジェクトで、標準的なOpenAI API形式で様々な大規模モデルへの統一アクセスインターフェースを提供します。複数の大規模モデルとサードパーティの代理サービスをサポートし、負荷分散、トークン管理、ユーザーグループ化などの機能を備えており、様々なデプロイメントシナリオに適しています。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、Anthropicによって導入された標準化プロトコルで、大規模言語モデル（LLM）が外部ツールや機能とやり取りし、LLMにコンテキストを注入するために使用されます。これにより、モデルはリアルタイム情報を要求し、外部システムの操作を実行し、専門知識ベースにアクセスし、APIやサービスとやり取りすることができます。MCPはUSBハブのようなもので、標準インターフェースとして機能し、APIの変更リスクを軽減します。各MCPサーバーはそれぞれの会社によって管理されており、ユーザーは統合するだけで済みます。MCPサーバーは、ツール、リソース、プロンプトの3つの機能を提供します。

このプロジェクトは、EdgeOne Pages Functionsを介してユーザーの地理位置情報を取得し、MCPプロトコルを使用して大規模言語モデルと統合する方法を示しています。

interactive-mcpは、Node.js/TypeScriptをベースに実装されたMCPサーバーで、大規模言語モデル(LLM)とユーザーの間のローカル対話を促進し、ユーザー入力要求、システム通知、コマンドラインチャットセッションなどの機能を提供します。

MCPプロトコルに基づくB站フォロワー数検索サービスで、ユーザーIDを通じてB站ユーザーのフォロワー数を取得し、大規模モデルとの統合に対応しています。

Cloudflare MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）に基づく標準化されたプロトコルサービスで、大規模言語モデル（LLMs）と外部システム間のコンテキスト対話を管理します。このサービスを通じて、ユーザーは自然言語での指示を使って、Workers、KVストレージ、R2ストレージ、D1データベースなど、Cloudflareアカウント内のさまざまなリソースを操作できます。

MCPは、ユーザーが大規模言語モデル（LLM）を基にエージェントと複雑なワークフローを構築するのを支援するツールです

Agileday MCPサーバーは、Agiledayの能力と社員データを大規模言語モデルに接続するプロトコルサーバーで、ユーザーが自然言語で組織のスキルを照会し、専門家を探し、能力プロファイルを探索できるようにします。

このプロジェクトは、EdgeOne Pages Functionsを介してユーザーの地理位置情報を取得し、MCPプロトコルを使用して大規模言語モデルと統合する方法を示しています。

メモリMCPサーバーは、大規模言語モデル(LLM)に長期記憶機能を提供するサーバーで、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を実装することで、LLMの継続的な対話におけるコンテキスト認識能力を強化します。このプロジェクトはユーザーフレンドリーなAPIを提供し、コンテキスト情報の保存と検索をサポートし、拡張性があり、さまざまなLLMアーキテクチャに適用できます。

このプロジェクトは、大型言語モデルのリリース時刻を記録するウェブサイトで、タイムラインを通じて各会社の大規模モデルの更新状況を表示し、ユーザーがモデルの特性を理解し、実際の仕事や生活に応用できるように支援します。