automcpは、既存のAIエージェントフレームワーク（CrewAI、LangGraphなど）を簡単にMCPサーバーに変換し、標準化されたインターフェースでアクセスできるツールです。複数のフレームワークの適合とデプロイをサポートし、迅速な起動と設定機能を提供します。

Auto Causal Inferenceは、大規模言語モデル（LLM）を利用して自動的に因果推論を行うプロジェクトです。ユーザーは介入変数と結果変数を指定するだけで、システムが自動的に変数の役割識別、因果グラフの構築、効果推定、モデル検証などの全プロセスの分析を完了します。プロジェクトは2種類のエージェントアーキテクチャ（LangGraphとMCP）を提供してこの機能を実現し、特に銀行シナリオの因果問題分析に適しています。

LangGraphベースのエージェントツールで、ユーザーがAIを通じて画像を生成し、ストーリーブロックチェーン上のIP資産として登録するのを支援します。画像生成、IPFSアップロード、メタデータ作成、ライセンス条項の交渉、ブロックチェーン登録までの全プロセスを含みます。

LangGraphとMCPプロトコルに基づくコーディングエージェントチームプロジェクトで、複数のエージェントが協力してコード要件の複数の解決策を実現し、選択できます。

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。

LangGraphに基づくモジュール化されたMCPサーバーの実装で、明確なアーキテクチャ設計を採用し、保守と拡張が容易です。

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP) に基づく標準入出力サーバーで、プロンプトをOpenAIのChatGPT (GPT - 4o) に転送し、高度な要約、分析、推論機能をサポートし、LangGraphフレームワークのアシスタント統合に適しています。

MCPエージェントツールアダプタープロジェクトは、MCPプロトコルを通じてモジュール化されたツールの呼び出しを実現し、Google ADKとLangGraphの2種類のエージェントフレームワークをサポートし、動的な推論とツール計画能力を提供します。

このプロジェクトは、pyATSとGenieに基づくMCPサーバーを実装し、JSON - RPC 2.0プロトコルを通じて構造化、モデル駆動型のネットワーク機器とのやり取り機能を提供します。安全なCLIコマンドの実行、設定変更、およびデータ収集をサポートし、コンテナ化またはLangGraph統合シナリオに適しています。

LangGraphとMCPサーバーに基づくインテリジェントエージェントプロジェクトで、MCPサービスを通じて数学計算や天気情報の取得などのツールを呼び出すことができます。

MCPプロトコルをデモするプロジェクトで、サーバー、クライアント、デバッグツールが含まれ、SSE通信とJWT認証をサポートし、LangChain/LangGraph技術を統合しています。

このプロジェクトは、Dockerイメージを介してMCPサーバーとやり取りし、PostgreSQLデータベースに接続してLangGraphエージェントを使用する低レベルの例を示しています。MCPは、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。

Higress OPS MCP Serverは、Model Context Protocol（MCP）に基づくサービス実装で、Higressゲートウェイの構成と管理に使用されます。このプロジェクトは、LangGraphとLangChain MCP Adaptersに基づくMCPクライアントも提供しており、プロキシフローアーキテクチャを通じてHigress MCP Serverとやり取りします。

このプロジェクトには、Python 3.11ベースの複数のMCPサーバとクライアントの実装が含まれており、Langgraphフレームワークのシンプルなアプリケーション、複数サーバの協調、およびChatGPTクローンプロジェクトの開発が関係しています。

このプロジェクトはPythonをベースにデータ統計分析エージェントを構築し、MCPサーバーとクライアントのアーキテクチャを通じて、LangGraphエージェントを組み合わせてデータ統計、可視化、モデリング機能を実現します。

MCP Agent Tool Adapterは、MCPプロトコルを通じてモジュール化ツールの呼び出しを実現するプロジェクトで、Google ADKとLangGraphの2つのエージェントの動的推論ツールをサポートします。

カスタマイズ可能なMCPドキュメントサーバーで、LLMアプリケーションがモデルコンテキストプロトコルを通じてドキュメントリソースを統合でき、LangGraphおよびMCPドキュメントのアクセスとURLの取得機能を提供します。

このプロジェクトは、Langgraph、Langchain、AI自動化などの関連技術を練習するために使用され、MCPサーバーとクライアントの実装も含まれています。

AIに基づく食べ物の栄養分析アシスタントで、画像から食べ物を識別し、カロリーとタンパク質含有量を計算し、栄養知識の質問応答と会話記憶機能をサポートします。

多MCPサーバーとクライアントプロジェクトで、LangGraphの事前構築済みReActエージェントを統合し、複数のAIサービスAPIをサポートします。

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（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。

このプロジェクトでは、AIアプリケーションにおけるMCPアーキテクチャの利点を紹介し、単一サーバーと多サーバークライアントの比較を通じて、数学と天気サービスを効率的に接続する方法を示し、LangGraphのReActエージェントを利用したスマートな計算を行います。

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マルチツールエージェントアーキテクチャを展示しており、AIエージェントとリモートツール実行の分離を実現し、非同期、モジュール化、および拡張可能なリアルタイムインタラクションをサポートしています。

automcpは、既存のAIエージェントフレームワーク（CrewAI、LangGraphなど）をMCPプロトコルサーバーに変換し、標準化されたインターフェースでアクセスできるようにするツールです。迅速なデプロイ、多フレームワーク適合をサポートし、SSEとSTDIOの2つの伝送モードを提供します。

このプロジェクトは、MCP（マルチモーダル対話プログラム）サーバーのツールをLangChainおよびLangGraphアプリケーションにシームレスに統合するためのアダプターを提供し、AIアプリケーションパイプラインでMCPツールを使用できるようにサポートします。

このプロジェクトは、MCPプロトコルに基づくリアルタイムAIエージェントアーキテクチャを構築しています。LangGraphエージェントとリモートMCPツールサーバーの分離設計により、モジュール化された拡張可能なマルチエージェントシステムを実現しています。プロジェクトでは、LangGraphエージェントをカスタムMCPサーバー（SSEおよびSTDIO伝送をサポート）と統合し、非同期非ブロッキングのツール呼び出しを実現し、複数のサーバーでの並列実行をサポートする方法を示しています。