Fused MCP AgentsはPythonベースのツールで、ユーザーがClaudeデスクトップアプリを通じて任意のPythonコードを直接実行でき、LLMとAPIおよび実行可能コードを接続できます。

このプロジェクトは、LangChainをベースとしたMCPクライアントで、LangChain ReAct Agentを通じてMCPサーバーツールを呼び出す方法をデモンストレーションします。Anthropic、OpenAI、GroqのLLMをサポートし、MCPツールからLangChainツールへの変換機能を提供します。

Nano Agentは、複数のプロバイダのLLMモデルをサポートする実験的な小型のエンジニアリング代理MCPサーバーで、クラウドとローカルのLLMのパフォーマンス、速度、コストの面での代理能力をテストおよび比較するために使用されます。プロジェクトには、複数のモデルを評価するシステム、ネストされたエージェントアーキテクチャ、および統一されたツールインターフェースが含まれており、OpenAI、Anthropic、Ollamaなどのプロバイダをサポートしています。

MCPサーバープロジェクトで、LLMエージェントがAgentOps APIとやり取りして追跡データにアクセスするためのインターフェースを提供し、認証プロセスとツール呼び出し機能を含みます。

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを使用して、Google ADK、LangGraph、OpenAI Agents、Pydantic - AIなどの複数のLLMエージェントフレームワークと統合する方法をデモンストレーションします。標準化されたインターフェースを通じて異なるLLMプロバイダーを接続し、Logfireを使用して追跡と可視化を行います。

MCPサーバーは、LLMエージェントにインフラストラクチャ接続サービスを提供し、データベース、ファイルストレージ、Kafka、およびWebインターフェースとの相互作用をサポートします。コンテナ化デプロイを通じて、Gitlab AgentおよびLLM Chatと統合され、自動化データパイプラインの作成を実現します。

MCPサーバープロジェクトで、LLMエージェントにAgentOps APIとのやり取り能力を提供し、追跡データのアクセスと分析に使用します。