Perplexity MCP Serverは、PerplexityのAIモデルを利用して、クエリの複雑度を自動的に分析し、最適なモデルを選択してリクエストを処理するインテリジェントな研究アシスタントです。検索、推論、深掘り研究の3種類のツールをサポートしています。

Perplexity MCP Serverは、PerplexityのAIモデルを利用して、自動クエリ複雑度検出と最適なモデルルーティング機能を提供するインテリジェントな研究アシスタントで、検索、推論、深度研究の3種類のツールをサポートしています。

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。

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。

Think MCPはMCPサーバーを実装するプロジェクトで、AIエージェントが複雑なタスクで構造化された推論を行うための「think」ツールを提供します。このツールは、Anthropicの研究に触発されています。このツールは、思考過程を記録することで、AIが情報を処理し、遡及し、またはポリシーを遵守するのを支援し、ツール出力の分析、ポリシーが密集した環境、および逐次的な決定シナリオに適しています。

MCPデュアルサイクル推論器は、自律型AIエージェント向けのメタ認知強化ツールで、デュアルサイクルフレームワーク（センチネル監視とアービター管理）を通じて異常検出と経験学習を実現し、エージェントの自己認識と信頼性を向上させます。

MCP Thought Serverは、AIエージェントに高度な思考ツールを提供するサービスで、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じて推論、計画、反復最適化能力を強化します。構造化思考、反復草稿、および統合思考などのツールを含み、SQLiteの永続化と高度な信頼度評価システムをサポートし、さまざまなニーズに合わせて環境変数を構成できます。

DeepSeek R1の推論エンジンを統合することで、Claudeの複雑なタスク処理能力を強化します

MCPエージェントツールアダプタープロジェクトは、MCPプロトコルを通じてモジュール化されたツールの呼び出しを実現し、Google ADKとLangGraphの2種類のエージェントフレームワークをサポートし、動的な推論とツール計画能力を提供します。

このプロジェクトは、DeepSeek R1の推論エンジンを統合することで、Claudeの複雑なタスク処理能力を強化し、多段階の正確な推論サポートを提供します。

強化学習に基づくインテリジェントな電子商取引ダイアログエージェントシステムで、本体推論、ビジネスツールチェーン、ダイアログ記憶、Gradioインターフェイスを統合し、Stable Baselines3 PPOアルゴリズムによってデータからトレーニング、デプロイまでの閉ループ学習を実現し、ショッピングアシスタントの意思決定戦略を自主的に最適化することができます。

Archonは、AIエージェントを自律的に構築および最適化するインテリジェントシステムです。反復開発を通じて、エージェントの推論、ドメイン知識の統合、拡張可能なアーキテクチャなど、現代AIの重要な原則を示します。現在のバージョンV4は、包括的なStreamlitインターフェイスを提供し、Dockerデプロイをサポートし、AI IDEとのシームレスな接続を実現するためにMCPサービスと統合されています。

ローカルで動作するインテリジェントエージェントシステムで、推論モデルとツール呼び出しモデルを組み合わせています。

Zen MCP Gemini Transcendentは革命的なAI意識協調サーバーで、8段階の超越的な処理フローによりClaude CodeとGoogle Geminiの調和的な協調を実現しています。究極の意識エンジン、革命的な記憶システム、および従来のMCPを超越するtranscendentツールを備え、複数のAI人格原型と無限の推論深度をサポートし、意識レベルの突破と知恵の合成を目指しています。

Thoughtful Claudeは、Claudeの推論能力を強化するMCPサーバーで、DeepSeek R1の高度な推論エンジンを統合することで、Claudeに複雑な多段階推論タスクの処理能力を提供します。

Fluent MCPは、高度な推論能力を備えたモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを構築するための最新のフレームワークで、AI統合、ツール分離、および複雑な推論のオフロードをサポートし、2層LLMアーキテクチャを採用して効率的な推論を実現します。

Langbase Pipesに基づくMCP推論サーバーで、12種類の推論モード、タイムライン探索、自動最適化、およびSQLiteによる永続化機能を提供します

MCP Agent Tool Adapterは、MCPプロトコルを通じてモジュール化ツールの呼び出しを実現するプロジェクトで、Google ADKとLangGraphの2つのエージェントの動的推論ツールをサポートします。

DeepSeek-Claude MCPサーバーは、DeepSeek R1の高度な推論エンジンを統合することで、Claudeの複雑な推論タスクの処理能力を強化します。

DeepSeek MCPサーバーは、DeepSeek R1の高度な推論エンジンを統合することでClaudeの推論能力を強化し、複雑な多段階推論タスクを処理できるようにします。

MCPプロトコルに基づくAIソフトウェアアーキテクトサーバーで、コードベースを分析して製品要件文書（PRD）を生成し、複雑なコーディングタスクに対して推論支援を提供します。マルチモデルアーキテクチャとインテリジェントエージェント設計を採用しています。

DeepSeek MCPサーバーは、DeepSeek R1の先進的な推論エンジンを統合することでClaudeの推論能力を強化し、複雑な多段階推論タスクを処理できるようにします。

SutraはMCPサーバーであり、LLMに認知ツールキット、メモリ構造、およびマルチエージェントモードを提供し、その推論、メモリ、および編成能力を強化します。

このプロジェクトは、パッケージ管理、知識グラフ、推論エンジン、および複数のプラットフォームとの統合機能を含む、Claudeの機能を拡張する一連のMCPサーバーと専用AIエージェントを提供します。

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。

DeepSeek MCP Serverは、DeepSeek R1の高度な推論エンジンを統合することでClaudeの推論能力を強化し、複雑な多段階推論タスクを処理できるようにします。

自己完結型のMCPサーバーで、一階論理推論を行い、定理証明、モデル検索、反例検出をサポートし、多エンジンアーキテクチャを採用して最適な推論エンジンを自動選択します。

このプロジェクトは、Gemini Flash 1.5 APIに基づくMCPサーバーの実装で、中央ルーターによって複数のモジュール化されたAIサービス（チャット、検索、RAG、深層推論など）を調整し、インテリジェントなリクエストの配信と応答処理を実現します。

DeepSeek R1とClaudeを組み合わせた認知アーキテクチャプロジェクトで、R1による高度な推論計画とClaudeによる具体的な分析の実行を通じて、多段階の論理推論と構造化された思考処理を実現します。

先生MCPは多ロールのエンジニアリングメンターシステムで、64の専門AIロールを統合し、協調的な指導によりエンジニアリング標準と提案を提供します。クロードの推論前に関連するエンジニアリング規範を注入し、複数のファイルタイプとコンテキスト認識をサポートし、セッションメモリとチーム協力機能を備えています。

このプロジェクトはDeepSeek R1の推論エンジンを統合することで、Claudeの複雑な推論タスクの処理能力を強化し、効率的で正確な多段階推論の解決策を提供します。

MiniRAG - MCPはMCPサーバーラッパーで、MiniRAGプロジェクトを中心に構築され、クライアント管理のLLM推論サンプリングにより、ローカルデバイス上のインテリジェントエージェントプロセスに効率的で信頼性の高い検索強化生成（RAG）サービスを提供することを目的としています。

Gemini Flash 1.5 APIに基づくMCPサーバーの実装で、中央ルーターを通じて複数のモジュール化されたAIサービス（チャット、検索、RAG、深層推論など）を調整し、インテリジェントなリクエスト配信と応答統合を実現します。

Perplexity MCPサーバーは、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、クエリの複雑度を自動検出し、最適なモデルにリクエストをルーティングして最良の結果を得ます。検索、推論、深層研究の3種類のツールをサポートし、さまざまな複雑度のクエリタスクに対応します。