MCPゴムダックは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくサーバーで、複数のOpenAI互換のLLMを照会するためのブリッジとして機能します。ゴムダックデバッグ法のように、ユーザーが異なるAI「ダック」に問題を説明し、多様な視点からの回答を得ることができます。さまざまなAIプロバイダーをサポートし、会話管理、多モデル比較、コンセンサス投票、議論、反復最適化などの高度なツールを提供し、MCPブリッジ機能を通じて他のMCPサーバーに接続して機能を拡張することができます。

Cortex MCPはモデルコンテキストプロトコルサーバーで、Cortex APIへのアクセスを提供し、ワークスペースに関連するコンテキストを利用して質問の回答精度を向上させます。

このプロジェクトは、Google Cloud Vertex AI Geminiモデルに基づくMCPサーバーで、コード支援と一般的な質問応答に使用する豊富なツールセットを提供します。Web検索強化型の回答、ドキュメントの説明生成、ファイルシステム操作などの機能をサポートしています。

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。

Multi - Model AdvisorはOllamaに基づくマルチモデル相談システムで、複数のAIモデルの異なる見解を統合することで、問題に対してより包括的な解答を提供します。「アドバイザー委員会」モードを採用し、Claudeが複数のAI視点を総合して回答を生成することができます。

Gemini DeepSearch MCPは自動化された研究エージェントで、Google GeminiモデルとGoogle検索を利用して、深く多段階のウェブ研究を行い、高品質な引用付きの回答を生成します。

MCPプロトコルを通じて直接OpenAIモデルをクエリするサーバーで、o3 - miniとgpt - 4o - miniモデルをサポートし、簡潔で詳細な回答を提供します。

Anthropicのモデルコンテキストプロトコルをベースにした実装で、Claudeデスクトップアプリケーションを通じてnotes.txtファイルを作成、更新、読み取り、要約し、そのファイルの内容をコンテキストとして質問に回答します。

Perplexity MCP Serverは、Perplexityの専用AIモデルを利用したインテリジェントな研究アシスタントで、クエリの複雑度に基づいて最適なモデルを自動的に選択して回答します。迅速な検索、複雑な推論、深度研究の3つのツールをサポートし、様々な複雑度のクエリニーズに対応します。