Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP（モデルコンテキストプロトコル）サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。

Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、ウェブ上で使用できる多機能計算プラットフォーム（MCP）を提供します。非技術ユーザーが簡単にAIワークフローを設定でき、開発者は拡張して構築することができます。

MCPはクライアント - サーバーアーキテクチャに基づくAIチャットシステムで、複数の専用サーバー（ファイルシステム、Slack、Brave検索）を通じてClaude AIの機能を拡張し、ローカルファイル、Slackの会話、およびリアルタイムのウェブ情報にスマートにアクセスできるようにします。

MCP Workers AIは、Cloudflare Workers用に設計されたSDKで、GitLabやSlackなどの様々なMCPサーバーツールを統合し、AIモデルを通じて自動化操作を実現します。

MCPプロトコルに基づくSlack APIサーバーで、AIアシスタントが標準化されたインターフェースを通じてSlackプラットフォームとやり取りできます。メッセージ送信、チャンネル管理、ユーザークエリなどの機能をサポートしています。

MCPサーバーDevOpsブリッジは、DevOpsツールとAIアシスタントを接続するブリッジプロジェクトで、統一的な自然言語インターフェースを提供し、クロスプラットフォーム統合と自律エージェントのワークフローをサポートします。Azure DevOps、GitHub、Slackなどのプラットフォームの統合とインテリジェントなメモリシステムを含みます。

MCP Server Notifierは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）と統合された軽量な通知サービスで、AIエージェントがタスクを完了したときにWebhook通知を送信します。多くのWebhookプロバイダー（Discord、Slack、Teamsなど）をサポートし、画像サポート、多プロジェクト管理、カスタムメッセージなどの機能を提供し、AIツール（Cursorなど）と簡単に統合できます。

JSONベースの統一インターフェースdbtモデル制御プロトコル（MCP）サーバーで、CLI、API、またはAIツールを通じてdbtモデルの実行とテストをトリガーし、Slack通知機能を提供します。

Claude - SlackはAIエージェントにSlackのようなチャンネルメッセージインフラストラクチャを提供し、複数エージェントの協力、プロジェクト分離、知識の永続化をサポートします。

MCPはクライアント - サーバーアーキテクチャに基づくAIチャットシステムで、複数の専用サーバー（ファイルシステム、Slack、Brave検索）に接続し、ユーザーのクエリをインテリジェントに分析し、適切なデータソースを自動的に選択してサービスを提供します。

SlackワークスペースにAIアシスタントを統合するMCPサーバーの実装です。

MCPサーバーコレクションプロジェクトで、AIアシスタントに検索、ファイルシステム、Git、GitHub、Shell、Figma、Slack、ウェブスクレイピング、Notionなどの複数のサービス統合を提供し、Model Context Protocolを通じてAIアシスタントの能力を強化します。

本番レディなModel Context Protocolサーバーで、AIアシスタントがSlackリストと対話するための強力なツールを提供します。リスト項目の作成、取得、フィルタリング、管理をサポートします。

ローカライズされたAI駆動のSlack検索ツールで、MCPプロトコルを通じてClaude Desktopの機能を強化し、プライベートなチャット記録の検索を実現します。

MCPはクライアント - サーバーアーキテクチャに基づくAIチャットシステムで、複数の専用サーバー（ファイルシステム、Slack、Brave検索）を通じてClaude AIの機能を拡張し、ローカルファイル、Slackワークスペース、リアルタイムのWeb情報にアクセスできるようにします。

Devin AIとSlackを統合したMCPサーバーで、会話管理とメッセージのやり取りをサポートします

Model Context Protocolに基づくSlackサーバーの実装で、Slack API機能の標準インターフェースを提供し、AIモデルが標準化されたプロトコルを通じてSlackと対話できるようにします。

このプロジェクトは、QuarkusフレームワークとModel Context Protocol（MCP）を使用して、複数のMCPサーバーに基づくインテリジェントエージェントアプリケーションを実装しています。LangChain4jを組み合わせることで、AI対話、レストラン推薦、Slack通知などの機能を提供し、開発および本番環境でのデプロイをサポートしています。