# ツール拡張

これはモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーのサンプル実装プロジェクトで、カスタムMCPサーバーとツールを迅速に構築するための基本フレームワークを提供し、複数の機能ブランチの例が含まれています。

Starletteフレームワークを用いてサーバー送信イベント（SSE）を実装したプロジェクトで、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を統合し、AIモデルと外部ツールのやり取りのための標準インターフェイスを提供します。

このプロジェクトはGoogle Calendar APIを通じてカレンダー内容の検索機能を実現し、MCPサーバーとしてVSCodeのCopilot Chatに統合され、ユーザーが日程イベントの照会と管理を簡単に行えるようにします。

Claude ConnectはAnthropic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、Claudeなどの大規模言語モデルに標準化された外部ツールやリソースのアクセス機能を提供します。これにはWeb検索、ファイル操作、カスタムリソースの呼び出しが含まれます。

OpenAIエージェントフレームワークに基づくスマートチャットボットで、カスタムツールの拡張とWeb対話をサポートします。

ChatData MCPサーバーはModel Control Protocolに基づくフレームワークで、大型言語モデルの能力を強化するためのツールセット、プロンプトシステム、およびリソース管理を提供します。

このプロジェクトはMATLABのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを実装し、Pythonインターフェイスを通じて共有MATLABセッションとのやり取りをサポートし、コード実行、変数取得などの機能を提供し、さらに多くのツールとデータ型のサポートを拡張する予定です。

シンプルなMCPサーバーで、電卓ツール機能を追加しました

JetBrains MCPサーバープラグインは、大規模言語モデルとJetBrains IDEをシームレスに統合し、サーバー側の処理とカスタムツール拡張ポイントを提供します。

Model Context Protocol (MCP)に基づくAIエージェントサーバーで、システムプロンプト管理とツール拡張機能を提供し、AIエージェントの作成、管理、バージョン管理をサポートします。

EvolveMCPは、Claude AIが独自にツールを構築、インストール、使用できるようにするオープンソースプロジェクトで、Pythonコードの実行を通じてAIの実際の能力を拡張します。

Quarkus MCPサーバー拡張。宣言的APIを提供してMCPプロトコルサーバー機能の実装を簡素化し、HTTP/SSEトランスポートプロトコルをサポートします。

mcp-frameworkに基づくMCPサーバープロジェクトで、Claude Desktopにセマンティック検索機能を強化することを目的としており、ユーザーガイド、開発者ドキュメント、ツール拡張サポートが含まれています。

easyMcpは、開発者が拡張可能なMCPサーバーフレームワークを迅速に構築するのを支援するツールで、stdioとSSEの2つの起動モードをサポートし、開発プロセスを簡素化します。

汎用のMCPサーバーフレームワークで、カスタムツールによる機能拡張をサポートし、Claude Desktopと統合できます。開発ガイドとツール追加のサンプルを提供します。

FastAPIフレームワークを基にサーバープッシュイベント(SSE)を実現するプロジェクトで、モデルコンテキストプロトコル(MCP)機能を統合し、AIモデルと外部ツールのやり取りのための標準化されたインターフェースを提供します。

MCPHubは、AIサービス統合用の組み込みモデルコンテキストプロトコル（MCP）ソリューションです。統一された設定と管理方法を提供し、OpenAI Agents、LangChain、Autogenなどの複数のAIフレームワークをサポートし、MCPサーバーとAIアプリケーションの接続を簡素化します。

Quarkus Model Context Protocol (MCP) Serverは、宣言的およびプログラム的APIを通じてLLMアプリケーションと外部データソースおよびツールを簡単に統合できるオープンソースプロトコルサーバーです。

このプロジェクトは、Cursor AI用のモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを実装するための包括的なガイドを提供しています。基本概念、実装手順、コード例、統合要件が含まれており、カスタムツールを通じてAIの機能を強化することを目的としています。

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP)ツールをMicrosoftセマンティックカーネルに統合し、AIモデルと外部データソースまたはツールをシームレスにやり取りさせる方法を示しています。MCPプロトコルを通じてアプリケーションとAIモデルのやり取り方法を標準化し、セマンティックカーネルの強力な機能を組み合わせることで、開発者はAIの能力を拡張し、外部機能を動的に呼び出し、複雑なワークフローの編成を簡素化できます。