# MCP統合

Archonは、AIエージェントを自律的に構築および最適化するインテリジェントシステムです。反復開発を通じて、エージェントの推論、ドメイン知識の統合、拡張可能なアーキテクチャなど、現代AIの重要な原則を示します。現在のバージョンV4は、包括的なStreamlitインターフェイスを提供し、Dockerデプロイをサポートし、AI IDEとのシームレスな接続を実現するためにMCPサービスと統合されています。

RustとJavaScript/TSを統合したシンプルな関数プロジェクトで、MCPクライアントを通じて機能呼び出しを実現し、構築、テスト、および設定のプロセスが含まれています。

Model Context Protocolに基づくSSH自動化ツールで、安全なリモートコマンド実行とファイル転送機能を提供し、複数の認証方式をサポートし、Claude/ClineなどのMCPクライアントと統合できます。

デバッグ用のDiscordサーバープロジェクトで、異なる環境（開発、事前リリース、本番）のチャンネル設定をサポートし、MCPを通じて統合できます。

Search1API MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP)に基づくサーバーで、検索とクローリング機能を提供し、複数の検索サービスとツールをサポートします。

これは、MCP（モデル制御プロトコル）サービスを自動的に統合するためのSpring Boot Starterです。非侵入的な強化とカスタムツール解析をサポートし、AIインターフェースの開発を簡素化します。

gboxは、オープンソースの自ホスト型サンドボックスプロジェクトで、MCP統合やその他のAIエージェントのユースケースに安全な環境を提供します。ターミナル、ブラウザ、ファイルエディタなどのツールが含まれ、ローカルでのタスク実行とファイル処理をサポートし、PythonとTypescriptのSDKを提供します。

Go言語に基づくRaindrop.ioブックマーク管理統合ツールで、MCPプロトコルを通じてLLMとのやり取りを実現します。

AI駆動のコード分析と最適化ツールで、MCPサービスを統合し、開発効率とコード品質を向上させることを目的としており、セキュリティスキャン、パフォーマンス分析、自動化テストなどの機能を提供します。

MCPとCursor IDEの統合を示すプロジェクト

gboxはオープンソースの自ホスト型サンドボックスプロジェクトで、AIエージェントに安全な実行環境を提供し、ターミナル、ブラウザ、ファイル操作などの様々なツールをサポートし、MCPプロトコルと互換性があります。

VibeCheck Webテストツールは、AI駆動のWebテストプロキシで、開発者のWebテストフローを簡素化することを目的としています。MCPプロトコルを通じてAIプログラミングアシスタントと統合され、自動化テストの記録、実行、および発見をサポートし、開発者がコードの問題を迅速に特定して修正するのを支援します。

MCP-OpenLLMは、さまざまなMCPサーバーとオープンソースの大規模言語モデル（LLM）をシームレスに統合するためのLangChainラッパーで、LangChainコミュニティモデルの使用もサポートしています。

モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーとの統合を示すサンプルチャットアプリケーション

OpenDeepSearchはオープンソースの研究ツールで、Model Context Protocol（MCP）を通じて深度検索と研究機能を提供するPerplexity Deep Researchの代替案です。複雑な問題をサブ問題に分解し、Brave Search APIを利用して複数回の検索を行い、結果を分析して構造化された研究レポートを生成し、引用元をサポートし、Claude Desktop、CursorなどのMCPクライアントに統合できます。

MCPサーバーの実装で、ビデオ文字起こし機能（YouTube、Facebook、TikTokなど）を提供し、LLMsと統合できます。

TypeScriptベースのMCPサーバーで、Serper APIを通じてウェブ検索と内容のスクレイピング機能を提供し、Claude Desktopとの統合をサポートします。

FishSpeechに基づくテキスト読み上げ（TTS）MCPサーバーで、音声参照の保存をサポートし、DiveなどのMCP互換のLLMと統合して使用できます。

Model Context Protocol (MCP)に基づくサーバー実装で、WindowsとLinuxシステム上でCMDコマンドの実行とSSH接続を行い、MCP互換アプリケーションを通じたコマンドライン操作の統合をサポートします。

広告マーケティング業界のメディアキットPDFファイルの重要な内容を解析するプロジェクトで、MCPサービスを統合することで自動化処理を実現します。

MCPサーバーとSlackを統合するスマートなボットで、LLM駆動の対話とツール実行機能を提供します。

このプロジェクトでは、開発者がMCPサービスをGitHub Copilotに統合し、AI支援開発ワークフローの機能を拡張する方法を案内します。1時間以内の学習で、ユーザーはGitHub MCPサーバーをセットアップし、Copilot代理モードの統合を実現し、問題調査からコードコミットまでの全プロセスを実践できます。

MCP - OpenLLMは、異なるMCPサーバーとオープンソースの大規模言語モデル（LLMs）をシームレスに統合するためのLangChainラッパーツールで、LangChainコミュニティモデルの使用をサポートしています。

構成可能なMCPサーバーのSSHクライアントで、インテリジェントなセキュリティプロキシ機能を備え、SSH接続内の不安全なコマンドの実行を検出して阻止できます。

mcp - rag - serverは、Model Context Protocol（MCP）に基づく検索強化生成（RAG）サーバーで、プロジェクトドキュメントをインデックス化することで、接続されたLLMに関連するコンテキストを提供します。ChromaDBとOllamaを使用してローカルストレージと埋め込み生成を実現し、複数のファイル形式をサポートし、Dockerを使用して迅速にデプロイできます。

MCPサーバーを通じてエージェントフローに専門家チームを統合し、技術コンポーネントの選定とタスクドキュメントの最適化に関与する

k8s_pilotは軽量級のKubernetesマルチクラスタ集中管理コントロールプレーンで、マルチクラスタコンテキスト切り替え、リソースのCRUD操作、名前空間管理をサポートし、MCPプロトコルを通じてClaude AIと統合されています。

Prompt Decoratorsは、大規模言語モデルのプロンプト強化と変換を標準化するフレームワークで、規範定義とPython実装を提供し、140以上の事前定義されたデコレータを含み、MCPプロトコルの統合をサポートします。

MCP RAGサーバーは、Model Context Protocolに基づく検索拡張生成サービスで、ローカライズされたツール（ChromaDBとOllama）を使用してプロジェクトのドキュメントを自動的にインデックス化し、接続されたLLMにコンテキスト強化機能を提供します。

Dockerベースの安全なコード実行環境で、MCPプロトコルに隔離サンドボックスのサポートを提供します。