# AI対話

Frida MCPは、Frida動的検出ツールキットに基づくMCPプロトコルの実装で、AIシステムがモバイルおよびデスクトップアプリケーションと対話する能力を提供します。

MCPターミナルサーバーは、安全なコマンドラインインターフェースサービスで、AIモデルにターミナル対話機能を提供し、システムの安全性を保証します。

Node.jsとExpressに基づくシンプルなMCPサーバープロトタイプで、構造化コンテキストを通じてOpenAI APIとやり取りし、キャラクターを動的に更新して物語の筋書きを生成することをサポートします。

このプロジェクトでは、Cloudflare Workers上にリモートMCPサーバーをデプロイする方法を紹介しています。ローカル開発、OAuthログイン、MCPインスペクターとClaudeデスクトップクライアントへの接続、そして最終的なCloudflareへのデプロイまでの全過程が含まれています。

Discord MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）に基づくDiscord API統合サービスで、AIアシスタントがDiscordとシームレスにやり取りできるようにします。チャンネルの管理、メッセージの送信、サーバー情報の取得などの機能が含まれています。

このプロジェクトは、ClaudeデスクトップアプリとUnreal Engine 5.3をつなぐPythonサーバーで、テキスト指令によって3Dシーンの作成と編集を実現し、基礎物体の生成、ブループリントの呼び出し、シーン操作などの機能をサポートしています。

AIモデルにブラウザ自動化能力を提供するMCPサーバーで、ClaudeやGeminiなどのモデルが自然言語指令でウェブページを閲覧、検索、対話操作を行うことができます。

Morphik MCPは、マルチモーダルデータベースとの対話プロトコルサーバーで、ドキュメント管理、検索、ファイルシステム操作をサポートします。

FlutterベースのMCPクライアントアプリケーションで、多AIモデル対話とMCPサービス管理をサポートし、Cloudflareを通じて外部ツールを統合してAIの能力を拡張できます。

MCPルーターは、MCPサーバーを管理し、OpenRouter AIモデルとやり取りするためのPythonツールキットです。多段階ワークフローの編成とスマートなタスク分析をサポートします。

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。2つの主要ツールをサポートしています：高度なチャット完了と簡易単一クエリインターフェース。

click-mcpはPythonライブラリで、Model Context Protocol (MCP)をサポートすることでClickアプリケーションを拡張し、AIエージェントがCLIツールと対話できるようにします。

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。

DockerベースのMinecraftサーバー管理ツールで、RCONを通じてAIとMinecraftサーバーの対話を実現します

Model Context Protocol (MCP)を介してTwitterと統合されたサービスで、AIモデルがAPIに直接アクセスすることなくTwitterとやり取りできます。ツイート操作、ユーザー操作、Grok AIの統合などの機能をサポートしています。

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。

MCP Jenkinsはオープンソースプロジェクトで、JenkinsとAI言語モデルを橋渡しし、AnthropicのMCP仕様に準拠し、安全でコンテキストを持ったAI対話をサポートします。

これはGoogle Gemini APIに基づくMCPサーバーで、テキスト対話、画像生成、ビデオ生成機能を提供し、Codex MCPの代替案として使用できます。

Anytype MCP Serverは、Model Context Protocol（MCP）を実装したサービスで、AIアシスタントが自然言語を通じてAnytypeのAPIと対話できるようにし、AnytypeのOpenAPI仕様をMCPツールに変換し、対話を通じて知識ベースを管理できるようにします。

FastAPIバックエンドとGradioフロントエンドを組み合わせたMCPの基本アプリケーションで、シンプルなインターフェースを通じてAIモデルとの対話がサポートされ、Google Gemini APIを統合して論文検索と分析機能を実現しています。

GeoServer MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を実装したサーバーで、大規模言語モデル(LLMs)とGeoServer REST APIを接続し、AIアシスタントが地理空間データとサービスを対話的に操作できるようにします。

このプロジェクトでは、AWS Bedrockの対話型AI機能をMCPサーバーアーキテクチャを通じてリレーショナルデータベースと統合し、自然言語でデータベースをクエリする機能を実現する方法を示しています。

DaVinci Resolve MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）を通じてAIアシスタントとDaVinci Resolveを接続する架け橋で、プロジェクト管理、タイムライン操作、メディア管理、Fusion合成などの機能をサポートします。

NSAF MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくニューラルシンボリック自律フレームワークのサーバー側で、AIアシスタントがMCPプロトコルを通じてNSAFフレームワークと対話できるようにし、進化アルゴリズムの実行やエージェントアーキテクチャの比較などの機能を提供します。

Claude CodeとGoogle Gemini AIを組み合わせたMCPサーバーで、多モデル協調により深いコード分析を実現します。Claudeはローカルコンテキスト操作とCLIワークフローに優れ、Geminiは超大規模なコンテキストウィンドウを利用して分散システムのデバッグと長いトレース分析を行います。

Pythonに基づくMCPクライアントとサーバーのサンプルプロジェクトで、天気サーバーの実装とClaude AI対話クライアントを含み、Anthropic APIキーを設定して実行する必要があります。

Prefect用に設計されたMCPサーバーで、AIアシスタントが自然言語でPrefectと対話でき、フロー管理、デプロイ管理などの複数の機能をサポートします。

UnityとMCPプロトコルの統合フレームワークで、拡張可能なアーキテクチャを通じてAI言語モデルがUnityエディタと対話できます。

Bonsai-mcpはBlenderのプラグインで、IfcOpenShellを通じてIFC建築モデルの分析と操作を実現し、ClaudeなどのLLMとの対話を通じて建築情報モデルのクエリタスクを実行することができます。

このプロジェクトは、AzureコンテナアプリケーションでMCPプロトコルを使用してOpenAI、Azure OpenAI、GitHubモデルとやり取りする方法を示しています。TODOリストエージェントとの対話を行うための簡単なターミナルアプリケーションのデモを提供します。プロジェクトには、MCPホスト、クライアント、サーバー、LLMプロバイダー、Postgresデータベース、およびツールセットなどの核心コンポーネントが含まれています。