Zen MCPは多モデルAI協調開発サーバーで、ClaudeやGemini CLIなどのAIコーディングアシスタントに強化されたワークフローツールとモデル間のコンテキスト管理を提供します。これは複数のAIモデルのシームレスな協調をサポートし、コードレビュー、デバッグ、リファクタリングなどの開発タスクを実現し、異なるワークフロー間で会話のコンテキストを維持することができます。

Gemini UIデザインサーバーは、MCPプロトコルに基づく企業向けUI/UXデザインとフロントエンド実装の専門システムで、Google Gemini 2.5 PROを統合することで、専門的なUIコンポーネントデザイン、コードレビュー、フロントエンドコード生成、アーキテクチャコンサルティングサービスを提供します。

GemForgeはGoogle Gemini AIとMCPエコシステムを接続する企業向けツールで、リアルタイムウェブアクセス、高度な推論、コード分析、多ファイル処理などの機能を提供し、60種類以上のファイル形式をサポートし、スマートなモデル選択と強力なエラー処理メカニズムを備えています。

このプロジェクトはGemini APIを基にしたMCPサーバーを実装し、さまざまな技術文書へのアクセス機能を提供します。200万トークンの大きなコンテキストウィンドウを通じて、従来のRAGシステムのチャンク分割や検索ステップを必要とせず、完全な文書を直接処理します。文書検索、コード規範のチェック、問題解決のヒントなどの機能をサポートし、Roo/Cline環境に適しています。

Mnemoは、AIアシスタントに拡張メモリを提供するMCPサービスです。Geminiのコンテキストキャッシュ機能を通じて、アシスタントが大型のコードベース、ドキュメント、PDFなどの資料をロードし、自然言語で照会できるようにし、低コスト、低遅延で完璧な情報の思い出しを実現します。

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコルに触発されたフルスタックAIエージェントシステムを実装しており、ReactフロントエンドとFastAPIバックエンドを含みます。バックエンドはAIコーディネーターとして機能し、Google Geminiを利用して自然言語命令を解析し、安全にファイルシステム、ブラウザ、またはGitHubツールを呼び出してタスクを実行し、構造化された結果をフロントエンドに返します。システムはソフトウェア開発シーンに特化しており、安全なサンドボックスファイル操作、リアルタイムウェブ閲覧、およびリポジトリチェック機能を提供し、ツールの呼び出し過程を可視化します。

Gemini CLIに基づくコードレビューMCPサーバー。ローカルのコード差分と静的分析結果を自動収集し、AIアシスタントに構造化されたコードレビュー機能を提供します。

Gemini MCP Serverは、Go言語で開発された単一の実行可能ファイルで、Google Gemini APIのモデル制御プロトコルサーバーを統合しています。動的なモデルアクセス、高度なコンテキストキャッシュ、スマートなファイル処理、強化された検索機能を提供し、コード分析、創作的なライティング、事実調査などの様々なアプリケーションシナリオをサポートします。

GeminiをベースとしたMCPサーバーの実装で、強力なコンテキスト管理とキャッシュ機能を提供し、最大200万トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、さまざまなAIクライアントとの統合に適しています。

このプロジェクトは、Google Gemini 2.0モデルをベースに構築されたModel Context Protocol (MCP)サーバーのチュートリアルで、完全なコード実装を含み、MCP標準を通じてAIモデルが外部ツール（Brave検索APIなど）にシームレスにアクセスする方法を示し、柔軟なアーキテクチャ設計の例を提供します。