Einoは、Golang用に設計されたLLMアプリケーション開発フレームワークで、シンプルで拡張可能で信頼性が高く効率的なコンポーネント抽象化と編成機能により、AIアプリケーションの開発プロセスを簡素化することを目的としています。豊富なコンポーネントライブラリ、強力なグラフ編成機能、完全なストリーム処理サポート、および高度に拡張可能なアスペクトメカニズムを提供し、開発からデプロイまでの全サイクルのツールチェーンを網羅しています。

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。

Zen MCPは多モデルAI協調開発サーバーで、ClaudeやGemini CLIなどのAIコーディングアシスタントに強化されたワークフローツールとモデル間のコンテキスト管理を提供します。これは複数のAIモデルのシームレスな協調をサポートし、コードレビュー、デバッグ、リファクタリングなどの開発タスクを実現し、異なるワークフロー間で会話のコンテキストを維持することができます。

Sail は、ストリーム処理、バッチ処理、および計算集約型（AI）ワークロードを統一することを目的としたプロジェクトで、Spark SQL と Spark DataFrame API の代替手段を提供し、シングルマシンと分散環境の両方をサポートします。

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。

OpikはオープンソースのLLM評価フレームワークで、LLMアプリケーションのトレース、評価、監視をサポートし、開発者がより効率的で経済的なLLMシステムを構築するのを支援します。

FastMCPは、TypeScriptに基づくフレームワークで、クライアントセッションをサポートするMCPサーバーを構築するために使用されます。ツール、リソース、プロンプトの簡単な定義を提供し、認証、セッション管理、画像と音声コンテンツの返却、ログ記録、エラー処理、SSE通信などの機能をサポートし、テストとデバッグ用のCLIツールも含まれています。

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。

Apple Doc MCPは、Apple開発者ドキュメントへの直接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バで、AIプログラミングアシスタントに統合され、スマート検索、フレームワークブラウジング、詳細なドキュメント取得をサポートします。

AIアシスタント向けのn8nワークフロー管理プロトコルサーバーで、自然言語によるやり取りを通じてワークフローの作成、実行、監視をサポートします。

Open Data MCPはオープンソースプロジェクトで、MCPプロトコルを通じて公開データセットをLLMアプリケーションに迅速に接続することを目的としています。プロジェクトはCLIツールを提供し、2分での接続を実現し（現在はClaudeをサポート）、コミュニティ協力のフレームワークを構築して、開発者が簡単に公開データセットを貢献して公開できるようにします。核心的な目標は、すべてのLLMアプリケーションと数百万の公開データセットを接続するインフラストラクチャを構築することです。

Notebook Intelligence (NBI) は、JupyterLab用に設計されたAIコーディングアシスタントおよび拡張可能なAIフレームワークで、GitHub Copilotや他のLLMプロバイダーのモデル（ローカルのOllamaモデルを含む）をサポートします。コード生成、自動補完、チャットインターフェイスなどの機能により生産性を大幅に向上させ、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サービスの統合をサポートします。

FFUF MCPは、高速ウェブファジングツールFFUFとモデルコンテキストプロトコル（MCP）エコシステムをつなぐ架け橋です。標準化されたプロトコルを通じてFFUFの機能をMCP互換アプリケーションに統合し、自動化セキュリティテストとAI支援ワークフローをサポートします。

MCPプロトコルに基づくビットコインとライトニングネットワークのインタラクションサーバーで、鍵生成、アドレス検証、取引デコードなどの機能をサポートします。

Agentify Componentsは、Reactコンポーネントにセマンティックメタデータを追加するフレームワークで、AIシステムや自動化ツールがコンポーネントの機能を理解できるようにします。デコレータを使用してコンポーネントに標準化された説明を追加し、MCPサーバーの設定を生成し、コンポーネントとAIモデルの対話を実現します。

Bazel MCPサーバーは、MCPプロトコルをサポートするAIエージェントがBazelビルドシステムの機能にアクセスできるようにするローカルサービスです。MCP環境でコマンドラインツールが不足しているか、環境設定が誤っているためにBazelが使用できない問題を解決し、ビルド、クエリ、テストなどの核心機能を提供し、ワークスペースパスの動的な設定をサポートします。

Apple開発者ドキュメントMCPサービスは、AIプログラミングアシスタントにApple公式開発ドキュメントへの直接アクセス機能を提供し、インテリジェントな検索、フレームワークの閲覧、および詳細なドキュメントの取得をサポートします。

BugBounty MCP Serverは包括的なセキュリティテストツールで、自然言語でLLMと対話し、92種以上の浸透テストツールを提供し、偵察、スキャン、脆弱性評価、Webアプリケーション、ネットワークセキュリティ、OSINT、脆弱性利用、レポート生成などの機能をカバーしています。

SystemPrompt Coding Agentは、オープンソースプロジェクトで、ローカルワークステーションをMCPプロトコルでリモート制御可能なAIプログラミングアシスタントに変えます。音声コマンドとモバイル端末での操作をサポートし、異なる場所でのプログラミング管理を実現します。

Model Context Protocol（MCP）に基づく軽量級のサーバーで、画像処理とクラウドアップロードに特化しています。サイズ変更、変換、最適化、および複数のクラウドストレージサービスへのアップロードをサポートし、AIアシスタントや自動化ワークフローに適しています。

OmniMindはオープンソースのPythonライブラリで、Model Context Protocol（MCP）の統合を簡素化し、AIエージェント、ワークフロー、自動化開発をサポートします。即挿即用機能を提供し、複数のツールが組み込まれており、Google Geminiに基づいたスマートな応答を提供し、開発者や初心者がAIアプリケーションを迅速に構築するのに適しています。

MCP Plexusは、FastMCP 2.7に基づくPythonフレームワークで、安全で拡張可能なマルチテナントMCPサーバーを構築するために使用されます。OAuth 2.1の統合とAPIキー管理をサポートし、現代のAIアプリケーションに隔離環境とツールアクセス制御を提供します。

Contentful MCPサーバーはAIアシスタントツールで、Contentful APIとの全面的な対話機能を提供し、コンテンツの作成、管理、資産の組織化、自動化ワークフローなどの操作をサポートします。

Model Context Protocolフレームワークに基づくk6負荷テストサーバーの実装で、カスタムのテスト期間と仮想ユーザー数をサポートし、シンプルなAPIとリアルタイムのテスト出力を提供します。

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。

Goで実装されたUnsplash画像検索および取得のMCPサービスで、キーワード検索、ランダム画像の取得、詳細な画像情報の照会機能を提供し、複数の接続モードと豊富なフィルタオプションをサポートしています。

deco.hostはMCPサーバーのデプロイを簡素化するプラットフォームで、ワンクリックでのデプロイ、データソースと認証情報の集中管理をサポートし、安全で拡張性の高いMCPサービスを提供し、deco.chatなどのツールとシームレスに統合します。

このプロジェクトは、n8nと統合されたマルチチャネルプラットフォームアシスタントで、n8nのドキュメント、サンプルワークフロー、コミュニティフォーラムを検索するためのもので、非同期処理とHTMLコンテンツ抽出をサポートしています。

Linode MCP Serverは、AIアシスタントとLinodeクラウドインフラストラクチャを接続するプロトコルサーバーで、自然言語対話を通じてインスタンス、データベース、ネットワークなどの複数のサービスを含むクラウドリソースを管理することをサポートしています。

阿里云DMS MCP Serverは、AIによって駆動される統一データ管理ゲートウェイで、30種類以上のデータソースへの接続をサポートし、ソースをまたいだデータの安全なアクセスに関するワンストップソリューションを提供します。NL2SQL、コード生成、データ検索、セキュリティ監査などの核心機能を備えています。

DINO - X MCPは、DINO - XとGrounding DINO 1.6 APIを通じて大規模言語モデルに細粒度の物体検出と画像理解を可能にするプロジェクトです。正確な物体位置特定、数量カウント、属性分析、シーン理解を実現し、自然言語駆動の視覚タスクとワークフロー統合をサポートします。

タスクポータルシステムは自己進化する汎用問題解決機関で、論理推論、倫理フレームワーク、シーケンシャル思考、メタフレームワークなどの核心コンポーネントを備え、安全に自己進化して複雑な問題を解決することができます。

SpotDBは軽量級のデータサンドボックスで、AIワークフローとデータ探索に安全な隔離された一時的なデータベース環境を提供し、スナップショット復元とさまざまなAPIアクセスをサポートします。

Google Scholar MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じてAIアシスタントにGoogle Scholarの学術論文へのアクセスを提供するインターフェースサービスです。キーワード検索、高度な検索、著者情報の照会機能をサポートし、AIモデルが学術論文のメタデータを取得するのを支援します。

Chrome開発者ツールプロトコルを通じてブラウザをリモートで制御する機能を提供するMCPサーバーで、スクリプトの実行、スクリーンショットの撮影、ネットワーク監視などの操作をサポートします。

Sensei MCPは、Starknet上のDojoとCairo開発に専門的なガイダンスを提供するモデルコンテキストプロトコルサーバーで、チェーン上の世界構築のエンティティコンポーネントシステムフレームワークに特化しています。

Chronulus MCPサービスは、Claude AI用に設計された予測エージェントサーバーで、pip、docker、uvxなどの複数の方法でのインストールと設定をサポートし、ファイルシステムやネットワークリクエストなどのサービスと統合できます。

このプロジェクトは、GraphistryのGPU加速グラフ可視化プラットフォームとモデル制御プロトコル（MCP）を統合し、AIアシスタントや大規模言語モデルに高度なグラフ分析機能を提供し、複数のデータフォーマットとネットワーク分析機能をサポートします。

このプロジェクトは、CISA BOD 25 - 01のセキュリティコントロールを実装したM365 MCPサーバーで、Microsoft Graph APIを通じてMicrosoft 365のセキュリティ設定を管理し、レガシー認証のブロック、リスクベースのアクセス制御、多要素認証管理、アプリケーション登録制御、パスワードポリシー管理などの機能を提供します。

MCPフレームワークに基づくスマートカスタマーサポートシステムのサンプルプロジェクト