# Pythonサービス

Inkeep MCPサーバープロジェクトは、Pythonで開発され、Inkeepプラットフォームが提供するRAG技術を通じて、製品ドキュメントの内容を管理および検索します。

MCPサーバーのPython実装

PythonベースのMcpサービスで、Ali CosyVoice1インターフェースを呼び出してテキストを音声に変換します。

このプロジェクトは、PythonベースのMCPサーバーを提供し、OSV（オープンソースの脆弱性）データをAIアシスタントまたは大規模言語モデルと統合し、MCPプロトコルを通じてツールとリソースを公開し、LLMのワークフローと機能を強化します。

Pythonで実装されたシンプルなMCPクライアント - サーバープロジェクトで、直接のツール呼び出しとOpenAIベースのLLM対話をサポートします。

クロスプラットフォーム通知MCPサーバー

オフィスオートメーション用のMCPサーバープロジェクトで、日程管理、天気検索、メール通知、およびタスク追跡などの機能があります。

これはPythonベースのMCPサーバープロジェクトで、Serper APIを通じてLangChain、LlamaIndex、OpenAIなどの人気ライブラリのドキュメントを検索し、BeautifulSoupを使用してウェブページの内容を抽出します。

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP)に基づくサーバーサイドの実装で、GraphQL APIに接続してポリシーデータにアクセスするためのものです。Python SDKとGQLライブラリを使用して構築され、uvツールを通じて迅速にデプロイできます。

知識グラフに基づくPythonメモリMCPサーバーで、SQLiteをバックエンドとして使用し、対話間の永続的なメモリストレージと管理を実現します。

PDF MCPサービスはPythonベースのPDF処理サービスで、迅速な起動と設定ガイドを提供します。

MemProcFSのMCPサーバープロジェクトで、コマンドラインまたは他のMCPクライアントを通じて対話できます。

Pythonで実装されたMCPサーバーで、AIエージェントと智兔数服の滬深データAPIを接続し、リアルタイムのA股市場データ照会機能を提供します。

MCPプロトコルに基づくDJI Telloドローン制御サーバーで、標準化されたインターフェースを通じてドローンの離陸、着陸、移動、回転などの基本機能を実現します。

Pythonベースのモールス信号サーバーで、エンコード/デコード機能とRESTful APIインターフェースを提供します。

Kokoro MCPサーバーは、Pythonをベースに開発された音声合成サービスプロジェクトで、開発環境の構築ガイド、Dockerデプロイメント方案、デバッグツールを提供し、多アーキテクチャデプロイとモジュール化開発をサポートします。

NixベースのPython MCPサーバープロジェクトで、位置情報の表示と時間の取得機能を備えています。

このプロジェクトは、AI支援開発環境でカスタムツールを統合するためのPythonベースのMCPサーバで、加算演算とAPIキーの取得機能を提供します。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを迅速に構築するためのPythonテンプレートプロジェクトで、ツールとヒントの登録と公開機能を提供し、複数のデプロイ方法をサポートします。

知識グラフを基にしたPythonメモリMCPサーバーで、SQLiteをバックエンドとして使用し、セッション間の永続的なメモリの保存と管理を実現します。

MemProcFSのMCPサーバー実装

このプロジェクトは、FastMCPを使用してマルチチャネルプロトコル（MCP）サーバーを実装する方法を示しており、ツールの登録、サーバー/クライアントの使用例、およびClaudeデスクトップとMCPインスペクターの統合が含まれています。

Pythonに基づくMCPプロトコルサーバーの実装で、構造化されたメッセージ交換を処理し、カスタムメッセージハンドラーと組み込み機能エンドポイントをサポートします。

FastMCPフレームワークに基づく基礎数学演算MCPサーバーで、加減乗除の機能を提供し、Claude DesktopなどのMCP互換環境と統合できます。

PythonベースのIMAPメール管理サービスで、特定のフォルダ内のメールの読み取りと削除機能を提供します。

FastMCPとFastAPIに基づくMCPサーバーで、Pythonコードを使ってグラフ画像を生成します。

Garmin Connect APIとやり取りするためのサーバープロジェクト

PythonベースのLINE MCPサーバーで、標準化されたインターフェースを通じて言語モデルがLINEの会話メッセージを読み取り分析できるようにします。このプロジェクトはFastAPIフレームワークを使用し、テキスト、スタンプ、画像のメッセージ処理をサポートし、メッセージの保存やAPIエンドポイントなどの核心機能を提供します。

CTF問題解決と問題作成のAI支援ツール

英国科学博物馆グループのAPI用に設計されたPython MCPサーバーで、LLMが博物館のデータを取得できるようにし、Claude Desktopとの統合をサポートします。