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。

AIモデルをWinDbg/CDBに統合するMCPサーバーで、Windowsのクラッシュダンプファイルの分析とリモートデバッグに使用し、自然言語での対話を通じてデバッグコマンドを実行できます。

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。

Blender MCP VXAIは強力な統合ツールで、ユーザーが自然言語でBlenderを制御し、3Dモデリング、アニメーション、シーンの作成と修正を実現できます。複雑な操作を簡素化し、リアルタイムでプロジェクトにエクスポートすることをサポートします。

BloodHound - MCPは、モデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーとBloodHoundを統合したツールで、自然言語を通じてActive Directoryの攻撃パスを分析し、75以上の専用ツールを提供してADセキュリティ評価を行います。

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。

AIインフラストラクチャエージェントは、ユーザーが自然言語コマンドでAWSクラウドリソースを管理できるインテリジェントなシステムです。AIモデルを利用してユーザーの要件を実行可能なAWS操作に変換し、Webダッシュボード、状態管理、およびセキュリティ保護機能を提供します。

BloodHound - MCPは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーとBloodHoundを統合したプロジェクトで、自然言語を通じてActive Directoryのセキュリティデータを分析します。

DaVinci Resolve MCP Serverは、AIプログラミングアシスタント（Cursor、Claude Desktopなど）とDaVinci Resolveを接続するモデルコンテキストプロトコルサーバーで、自然言語でDaVinci Resolveを照会・制御することをサポートしています。

Cheat Engine MCPブリッジは、AIアシスタントをMCPプロトコルを通じてCheat Engineメモリ分析ツールに接続するプロジェクトです。ユーザーは自然言語の命令で直接プログラムのメモリを照会し、操作することができ、リバースエンジニアリングとデバッグの効率を大幅に向上させます。

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

XiYan MCPサーバーは、XiYan-SQLに基づくモデルコンテキストプロトコルサーバーで、自然言語でデータベースをクエリすることをサポートし、複数のLLMモデルの統合とローカルデプロイオプションを提供します。

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。

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。

XiYan MCPサーバーはXiYan - SQLに基づくモデルコンテキストプロトコルサーバーで、自然言語でデータベースをクエリすることをサポートし、複数のLLMモデルの設定とデータベース接続方法を提供し、ローカルまたはリモートでのデプロイに適しています。

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。

Elasticsearch MCPサーバープロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を通じて自然言語対話でElasticsearchデータをクエリできます。

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。

YouTube MCPサーバーは、標準化されたインターフェースの実装で、AI言語モデルがプロトコルを通じてYouTubeコンテンツとやり取りできるようにし、ビデオ情報の取得、字幕管理、チャンネルとプレイリストの管理などの機能を提供します。

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。

Chakra MCPサーバーは、Anthropicのモデルコンテキストプロトコル（MCP）とネイティブ統合されたツールで、自然言語を使ってデータベースやサブスクライブしたデータ共有と対話できます。自然言語クエリ、データ共有対話、データベース管理機能をサポートしています。

Grist APIとの相互作用を実現するMCPサービスで、言語モデルとGristスプレッドシートの統合ツールを提供し、データのクエリ、追加、更新、削除などの操作をサポートします。

Pega DX MCP Serverは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を介してPega Infinity™アプリケーションを直感的な対話型体験に変える実験的なプロジェクトです。Pega DX APIと自然言語インターフェースの橋渡しとして機能し、GenAIエージェント、IDE、その他のMCP対応ツールが簡単な人間が読めるコマンドを使用してPega Infinity™アプリケーションと対話できるようにします。

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。

AWSセキュリティMCPは、モデルコンテキストプロトコルに基づくサービスで、AIアシスタントが自然言語クエリを通じてAWSインフラストラクチャのセキュリティ問題を自主的にチェックして分析できます。IAM、EC2、S3などの複数のAWSセキュリティサービスをサポートし、セキュリティ提案と脅威モデリングレポートを提供します。

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。

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。

Trellis MCPはAIアシスタントとTrellis 3D生成モデルをつなぐインターフェースサービスで、自然言語で迅速に3Dアセットを生成してBlenderにインポートできます。このプロジェクトはオープンソースモデルに基づいており、APIバックエンドを自分でデプロイする必要があり、高速で無料という特徴がありますが、安定性のリスクがあります。

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。

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。

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。

Checkstyle MCP Serverは、大規模言語モデルとローカルのコード品質ツールを接続するミドルウェアで、Go、Java、Luaなどの言語のコードチェックとフォーマットをサポートし、プロジェクト設定管理とAI自己修正機能を提供します。

MCPMonkeyはViolentmonkeyに基づくブラウザ拡張で、MCPプロトコルサーバーを統合することでAI言語モデルとブラウザの対話機能を実現し、タブ管理、ページスタイル抽出などのツールを含みます。

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。

Notionの統合を提供するMCPサーバーで、ページの検索、作成、更新、データベース管理などの操作をサポートし、言語モデルとNotionワークスペースのシームレスなやり取りを実現します。