# コンテキストプロトコル

モデルコンテキストプロトコル（MCP）TypeScript SDKは、標準化されたLLMコンテキストサービスを構築するための開発ツールキットで、リソース、ツール、プロンプトテンプレートの作成をサポートし、複数の伝送方式を介してLLMアプリケーションとインタラクションします。

メモリバンクMCPは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくサーバーで、メモリバンクを管理し、AIアシスタントが異なるセッション間で情報を保存および検索できるようにします。

このプロジェクトはCursor AI統合開発環境のリソースセンターで、開発効率を向上させるルール、プロトコルサービス、ツールのセットが含まれており、AIの動作とプロジェクトの規範をカスタマイズできます。

PythonベースのModel Context Protocol (MCP)サーバーテンプレートで、標準化された大規模言語モデル(LLM)コンテキストサービスを作成するためのものです。

Node.jsとTypeScriptに基づくMCPサーバーの実装で、文書管理、コンテキスト検索、質問応答機能を提供し、複数の伝送方式と構成オプションをサポートします。

このプロジェクトでは、MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーをインストールし、設定されたOracleデータベースのテーブル/列をコンテキストとしてLLM（大規模言語モデル）に提供し、LLMがOracleデータベースとやり取りし、SQL文を生成し、LLMのプロンプトを通じて結果を返すことを可能にします。

PAELLADOCはAIを重視した開発フレームワークで、モデルコンテキストプロトコル（MCP）と五大哲学原則を実装することで、AI時代のソフトウェア開発方法を革新します。

メモリMCPサーバーは、大規模言語モデル(LLM)に長期記憶機能を提供するサーバーで、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を実装することで、LLMの継続的な対話におけるコンテキスト認識能力を強化します。このプロジェクトはユーザーフレンドリーなAPIを提供し、コンテキスト情報の保存と検索をサポートし、拡張性があり、さまざまなLLMアーキテクチャに適用できます。

これはFIWAREモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーの初期実装で、Context Brokerと他のサービスの間のブリッジを提供し、基本的なやり取り機能と意図的な操作のデモを含んでいます。

CucumberStudio MCPサーバープロジェクトは、AIアプリケーションにCucumberStudioプラットフォームのデータのコンテキストサービスを提供します。