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。

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。

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。

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。

言語サーバープロトコル（LSP）とモデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づく無インターフェースのコードエディタサービスで、言語インテリジェントサポートとAI支援によるコード操作機能を提供します。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

Tailpipe MCPサーバーはAI駆動のログ分析ツールで、モデルコンテキストプロトコルを通じてAIアシスタントとクラウド/SaaSログデータを接続し、自然言語によるクエリと分析をサポートし、セキュリティイベント調査、コストとパフォーマンスの洞察などの機能を提供します。

このプロジェクトは、LangGraphとMCPプロトコルに基づくリアルタイムのマルチツールエージェントアーキテクチャを示しています。エージェントの編成とツールの実行を分離することで、モジュール化された拡張可能なAIシステムを実現します。MCPサービスは複数の伝送プロトコル（SSE/STDIO）をサポートし、AIエージェントがリモートツールを動的に呼び出せるようにし、言語を超えたクラウドデプロイメントが可能です。

YouTube MCPサーバーは、YouTube動画から字幕を取得して抽出するツールで、AI言語モデルが動画コンテンツにアクセスして処理できるようにします。

MCP - JaCoCoは、JaCoCoのコードカバレッジレポートを大規模言語モデル(LLM)に適した形式に変換するサービスツールで、AIによる分析をより効率的に行えるようにします。

YouTube MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）を実装したサービスで、AI言語モデルがYouTubeコンテンツとやり取りするための標準化されたインターフェースを提供します。ビデオ情報の取得、字幕管理、チャンネルやプレイリストの操作などの機能をサポートしています。

Lucidityは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーで、インテリジェントなヒント分析によりAIが生成するコードの品質を向上させることを目的としています。これは、構造化されたガイダンスを提供し、コード品質の問題を識別して解決するのを支援し、複数のプログラミング言語をサポートし、AIアシスタントとシームレスに統合できます。

MCPfinderは、AIエージェントに動的な能力拡張を提供するローカルサーバーツールです。MCPプロトコル互換のツールパッケージを検索してインストールすることで、言語モデルが必要に応じて新しい機能を取得できるようになります。

このプロジェクトは、GraphistryのGPU加速グラフ可視化プラットフォームとモデル制御プロトコル（MCP）を統合し、AIアシスタントや大規模言語モデルに高度なグラフ分析機能を提供し、複数のデータフォーマットとネットワーク分析機能をサポートします。

このプロジェクトは、Model Context Protocolを通じてClaude AIとPure Dataを統合し、自然言語でPure Dataのオーディオ処理モジュールを動的に作成、修正、制御することをサポートします。

Unified MCP Tool Graphは、研究に基づくプロジェクトで、異なるMCPサーバーからのツールAPIを集約し、構造化して集中型のNeo4jグラフデータベースに格納することで、大規模言語モデル（LLMs）とエージェントAIシステムに最も関連するツールを動的に検索するためのインテリジェントなインフラストラクチャ層を提供します。

ScrapeGraph MCPサーバーは、本番環境で使用できるモデルコンテキストプロトコルサーバーで、ScrapeGraph AI APIとのシームレスな統合を提供し、言語モデルが高度なAI駆動のウェブスクレイピング機能を利用できるようにします。

MCP Crew AI Serverは、Pythonベースの軽量サーバーで、CrewAIワークフローの実行と管理を行い、MCPプロトコルを介した大規模言語モデルとの通信をサポートします。

ai-create-mcpは、Go言語に基づくツールで、OpenAPI仕様ファイルをモデルコンテキストプロトコル（MCP）プログラムに変換し、カスタムプロジェクト設定と統合オプションをサポートします。

Spring AI MCPフレームワークに基づくExcelファイルの読み書きサービスで、大規模言語モデルとの統合をサポートし、動的な交換を実現します。

AI駆動のチャートとプロトタイプ作成MCPサーバーで、複数の大規模言語モデルを統合し、自然言語の説明に基づいて、さまざまなスタイルの.drawio形式のチャートとHTMLインタラクティブな製品プロトタイプをインテリジェントに生成できます。

Unity MCPサーバーは、C#ベースのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サービスで、Unityエディタを外部の大規模言語モデル（LLM）またはクラウドAIエージェントに接続し、リアルタイム自動化とスマートなインタラクションを実現します。

Clockify MCPサービスはAIツールと統合されたサーバーで、Clockifyの時間記録を管理するために使用されます。ユーザーは大規模言語モデルにヒントを送信することで時間エントリを記録できます。

OpenCV MCP ServerはPythonベースのコンピュータビジョンサービスで、Model Context Protocol (MCP) を通じてOpenCVの画像およびビデオ処理機能を提供します。AIアシスタントや言語モデルに、基本的な画像処理から高度な物体検出までの一連のコンピュータビジョンツールを提供し、画像処理、エッジ検出、顔認識、ビデオ分析、リアルタイム物体追跡などの機能を含みます。

AI Humanize MCPサーバーは強力なモデルコンテキストプロトコルサーバーで、AIによって生成されたコンテンツをより自然で人間らしいものに最適化することができます。AI検出、自然言語強化、文法修正、読みやすさ最適化などの機能を備えており、ユーザーがテキストの品質を向上させるのに役立ちます。

MCPプロトコルに基づくコード分析サーバーで、自然言語対話を通じてAIモデルがコードベースを理解および分析するのを支援し、軽量なコード探索と理解機能を提供します。

Fastly MCPは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じてFastly APIの機能をAIアシスタントに統合するツールです。自然言語の命令を使ってCDNサービス、キャッシュ、セキュリティ設定などを管理することができ、APIキーの安全性も保証されます。

OLS MCPサーバーは、大型言語モデルにオントロジ照会サービスを提供するツールで、EBIオントロジ照会サービスAPIに接続することで、AIアシスタントが生物医学分野のオントロジ用語、概念、階層構造を正確に取得するのを支援します。

これはMCPプロトコルに基づくコード実行サーバーのプロトタイプです。大規模言語モデルのコード生成能力とMCPツールの統合を組み合わせ、AIエージェントが隔離されたサンドボックスでPythonコードを実行し、外部ツールを呼び出すことを可能にします。

Perplexity MCP Serverは、Node.jsベースのサーバーで、AnthropicのModel Context Protocol（MCP）を実装し、ClaudeとPerplexityの言語モデルを接続し、強化されたAI対話ツールを提供します。

OmniLLMはMCPサーバーで、Claudeと他の大規模言語モデル（ChatGPT、Azure OpenAI、Google Geminiなど）の間のブリッジとして機能し、統一されたAIアクセスインターフェイスを提供します。