セレナは強力なオープンソースのコーディングエージェントツールキットで、大規模言語モデル（LLM）をコードベース上で直接動作するフル機能のエージェントに変えることができます。IDEに似た意味論的なコード検索と編集ツールを提供し、様々なプログラミング言語をサポートし、MCPプロトコルまたはAgnoフレームワークを介して様々なLLMと統合することができます。

Supabase MCPサーバーは、SupabaseプロジェクトとAIアシスタントを接続するツールです。Model Context Protocol（MCP）を通じて、大規模言語モデル（LLMs）と外部サービスのやり取りを標準化し、データベース管理、設定取得、データクエリなどの機能を実現します。

LLM Contextは、開発者がコード/テキストプロジェクトの内容を大規模言語モデルのチャットインターフェースに迅速に注入するのを支援するツールで、スマートなファイル選択と複数の統合方法をサポートしています。

MCPEngineは本番レベルのModel Context Protocol (MCP)の実装で、大規模言語モデル(LLM)に標準化されたインターフェイスを提供し、OAuth認証、リソース管理、ツール呼び出しなどの機能をサポートし、「LLM界のREST」フレームワークを目指しています。

Jinniは、大規模言語モデルにプロジェクトのコンテキストを効率的に提供するツールで、関連するファイルとそのメタデータを統合することで、1つずつファイルを読み取る制限を克服します。

WireMCPは大規模言語モデル（LLM）にリアルタイムネットワークトラフィック分析機能を提供するMCPサーバーで、Wiresharkツールを通じてネットワークデータをキャプチャして処理し、脅威検出、ネットワーク診断、異常分析をサポートします。

MCP2Lambdaは、AWS Lambda関数を大規模言語モデル(LLM)のツールとして実行するMCPプロトコルサーバーで、コードを変更することなくAIモデルがLambda関数を呼び出し、プライベートリソースやAWSサービスにアクセスできるようにします。

大規模言語モデルにA股データを提供するMCPサービス

Swiftで実装された知識グラフのメモリサーバーで、大規模言語モデルに永続的なメモリ機能を提供します。

WireMCPは大規模言語モデル（LLM）にリアルタイムのネットワークトラフィック分析機能を提供するMCPサーバーで、Wiresharkツールを統合することでデータキャプチャ、脅威検出、ネットワーク診断を実現します。

Rails MCP Serverは、Rubyをベースに実装されたModel Context Protocolサーバーで、Railsプロジェクトが大規模言語モデルと相互作用するための標準インターフェースを提供します。

Alpaca MCPサーバーは、Alpaca取引APIのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サービスを実装しており、大規模言語モデルが自然言語でAlpaca取引システムとやり取りできるようにします。株式/オプション取引、投資ポートフォリオ管理、リアルタイム市場データの取得をサポートしています。

MCP2LambdaはMCPサーバーで、コードを変更することなく、AWS Lambda関数を大規模言語モデル（LLM）のツールとして使用することができます。Model Context Protocol (MCP)を通じてAIモデルとLambda関数の間に橋渡しを行い、モデルがプライベートリソースにアクセスし、カスタム操作を実行できるようにします。

MCPツールは、Model Context Protocol（MCP）を実装したサーバープロジェクトで、Claude DesktopなどのLLMクライアントにファイルシステムとコマンド実行ツールを提供し、大規模言語モデルのローカルシステムとの対話能力を拡張します。

自然言語によるテーブルデータのクエリと分析をサポートするツールで、複数の大規模言語モデルをサポートし、CSVファイルからテーブル内容を読み取ることができます。

mcp-rag-serverは、Model Context Protocol (MCP)に基づくサービスで、検索強化生成（RAG）をサポートし、ドキュメントをインデックス化し、大規模言語モデルに関連するコンテキストを提供します。

大規模言語モデルにファイルシステムのコンテキストを提供するMCPサーバーで、ファイル操作、コード分析、およびスマート検索をサポートします。

HALは大規模言語モデルにHTTP API機能を提供するMCPサーバーで、安全なインターフェイスを介したネットワークリクエストとOpenAPI仕様からの自動ツール生成をサポートしています。

Node.jsとGemini APIに基づくAI研究アシスタントツールで、Firecrawlを通じてウェブデータを収集し、Gemini大規模モデルを利用して深い言語理解とレポート生成を行い、反復的な深層研究をサポートし、MCPプロトコルと統合できます。

YDB MCPは、YDBデータベースにModel Context Protocolサービスを提供するツールで、MCPプロトコルを通じて大規模言語モデルと対話し、自然言語でデータベースを操作できます。

JIRA MCPサーバーは、大規模言語モデルにJIRAとのやり取り機能を提供するミドルウェアサービスで、JQL検索と問題詳細の取得をサポートします。

メタAPI MCPサーバーは、多APIをサポートするゲートウェイサーバーで、Model Context Protocol (MCP)を通じて様々なAPIと大規模言語モデル（Claude、GPTなど）を接続し、AIアシスタントがAPIと直接やり取りし、実データソースにアクセスできるようにします。JSON設定ファイルまたはPostmanコレクションからのAPIの迅速な追加をサポートし、HTTPメソッドの完全なサポートと複数の認証方式を提供します。

Container - MCPはコンテナベースのセキュアなツール実行プラットフォームで、大規模言語モデルにコード、コマンド、ネットワーク操作を隔離環境で実行させ、MCPプロトコルのセキュアな実装を実現します。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくサービスで、大規模言語モデルがYouTubeの音楽を検索、ダウンロード、再生できます。

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。

HAProxy MCPサーバーは、Go言語で実装されたHAProxyモデルコンテキストプロトコルサーバーで、HAProxyのランタイムAPIとmcp-goライブラリを通じて、大規模言語モデルに標準化されたHAProxy管理インターフェースを提供し、自然言語インタラクションによるロードバランサーの管理、監視およびトラフィック分析をサポートします。

大規模言語モデルにGraphQLスキーマ探索サービスを提供するMCPサーバーで、GraphQLスキーマファイルの読み込み、クエリ、および分析をサポートします。

MCP開発フレームワークは、大規模言語モデルとの対話用の強力なツールセットで、ファイル処理（PDF/Word/Excel）やウェブコンテンツの取得などの機能を提供し、Cursor IDEの拡張をサポートしています。スマートなファイル識別、効率的な処理、メモリ最適化などの技術的特徴があります。

MCP-ORToolsはGoogle OR-Toolsに基づく制約ソルバーサービスの実装で、標準化された制約モデル規範を通じて大規模言語モデルと統合し、制約充足と最適化問題の解決をサポートします。

大規模言語モデルに標準化されたインターフェースを提供するJenkins MCPサーバーで、Jenkinsデータへのアクセスと関連操作の実行をサポートします。

CTXはコードリポジトリと大規模言語モデル（LLM）を接続するツールで、構造化されたコンテキストファイルを自動生成することで、AI開発におけるコードコンテキストの伝達効率が低い問題を解決します。コードファイル、Gitリポジトリ、ウェブページなどの複数のソースから情報を収集することができ、MCPサーバーを通じて直接AIアシスタントにプロジェクトコンテキストを提供することができます。

MCPプロトコルを通じて大規模言語モデルと接続し、コンテンツを生成し、自動的に知乎プラットフォームに投稿する知乎記事自動投稿ツールです。

mcp2mqttは、MCPとMQTTプロトコルを通じて自然言語でハードウェアデバイスを制御する、IoTデバイスとAI大規模モデルをつなぐ架け橋プロジェクトです。

awesome - mcpは、Model Context Protocol (MCP)のサーバー/クライアントを収集するプロジェクトで、標準化されたプロトコルを通じて大規模言語モデルと外部システムの統合を簡素化することを目的としています。

これはRubyベースのMCPサーバーフレームワークで、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を実装し、大規模言語モデルがツール（乱数生成など）を呼び出すことを可能にします。プロジェクトには、プロトコル処理、ツール管理、ログ記録などの機能が含まれ、ClaudeなどのLLMとの統合をサポートします。

大規模言語モデルに基礎数学および統計機能を提供するMCPサーバーです。

PythonベースのMCPサーバーの実装で、Blues Notehub APIと公式SDKを通じてNotehubのプロジェクト、デバイス、データとやり取りし、大規模言語モデルに標準化された外部ツール統合インターフェースを提供します。

MCP論理ソルバーは、大型言語モデルと形式化定理証明能力を組み合わせた強力な推論システムで、自然言語と一階論理入力をサポートし、Prover9/Mace4を通じて自動検証を行い、構造化推論と説明を提供します。

n8n MCPサーバーは、Model Context Protocolを通じてn8nのワークフロー、実行、資格情報などへのアクセスを提供するサービスで、大規模言語モデルがn8nインスタンスと安全かつ標準化された方法でやり取りできるようにします。