# タスク分解

Ollama-MCP-serverは、ローカルのOllama大規模言語モデルを接続するミドルウェアサーバーで、Model Context Protocolプロトコルを通じてタスク分解、結果評価、モデル管理機能を提供し、標準化された通信とパフォーマンス最適化をサポートします。

Ollama - MCPサーバーは、ローカルのOllama LLMインスタンスとMCP互換アプリケーションを接続するプロトコルサーバーで、タスク分解、結果評価、モデル管理などの機能を提供し、標準化された通信とパフォーマンス最適化をサポートします。

Skynet - MCPは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づく階層型AIエージェントネットワークプロジェクトで、サブエージェントを作成して複雑なタスクを並列処理し、複数のAIモデルとサービスツールを統合し、双モード運用、ツール検出、非同期実行などの機能を提供します。

分割統治法MCPサーバーは、JSON構造に基づくタスク管理サーバーで、AIエージェント向けに設計され、複雑なタスクを分解し、進捗を追跡し、コンテキストを保持します。

AgentKitに基づくマルチエージェントブラウザ自動化フレームワークで、分担協力によりインテリジェントなウェブページナビゲーションとタスク実行を実現し、タスク計画、ナビゲーション制御、ブラウザ操作、結果検証の4つの核心モジュールを含みます。

このプロジェクトは、多エージェントシステムに基づくMCPサーバーで、複数の専門視点のエージェントを並列生成して複雑なタスクを分析および解決し、さまざまな問題解決戦略をサポートし、各エージェントの出力を統合して最終方案を生成します。

分割統治法MCPサーバーは、JSON構造に基づくタスク管理ツールで、AIエージェントが複雑なタスクを管理可能なサブタスクに分解し、進捗追跡とコンテキスト保存機能を提供します。

OpenRouter Agents MCP Serverは、Model Context Protocol（MCP）に基づく研究エージェントサーバーで、Claude 3.7 Sonnetを計画エージェントとして使用し、複数のOpenRouterモデルを調整して複雑な研究タスクの分解と実行を行い、効率的で信頼性の高いAI研究サービスを提供します。

MCPプロトコルに基づくタスクプランニングサーバーで、AIアシスタントが複雑なタスクを分解し、進捗を追跡し、階層的なタスクリストを管理するのを支援します。

Linear APIに基づくMCPサーバーで、包括的なプロジェクト管理を行い、計画、プロジェクト、問題、関係管理などの機能をサポートします。

Speelkaエージェントは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づく汎用LLMエージェントで、他のMCPサーバーのツールを呼び出し、複雑なタスクの分解、複数モデルの協力、ツールの編成を実現することができます。