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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

大規模言語モデルにA股データを提供するMCPサービス

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

Kanboard MCPサーバーは、Go言語で開発されたモデルコンテキストプロトコルサーバーで、AIアシスタントとKanboardプロジェクト管理システムのシームレスな統合を実現し、自然言語コマンドでプロジェクト、タスク、ユーザー、ワークフローを管理できます。

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。

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。

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。

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。

効率的なデータキャッシュにより、言語モデルとのやり取りでのトークン消費を削減するMCPサービス

Googleカスタム検索APIに基づくMCPプロトコルサーバーで、言語モデルに標準化されたウェブ検索インターフェイスを提供し、環境変数の設定と型安全な実装をサポートします。

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。

Revit MCP統合は、Autodesk RevitとAIアシスタントをつなぐ架け橋で、自然言語でモデルとの対話を実現します。

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。