# プロトコル標準

Model Context Protocol SDKは、LLMとのやり取りにおけるコンテキストの提供と実際のやり取りを分離するための、TypeScriptで実装された標準化ツールです。クライアントとサーバーの開発をサポートします。

軽量級のMCPサーバーで、ウェブ検索とコンテンツ解析を組み合わせることで、LangChain、LlamaIndex、OpenAIなどの人気AIライブラリから関連するドキュメント内容を取得し、言語モデルに最新のドキュメントを動的に照会する機能を提供します。

Perses MCP Serverは、LLMホストとPersesアプリケーション間のインタラクションを標準化するためのローカライズされたモデルコンテキストプロトコルサーバーです。

Cisco NSO MCPサーバーはPythonベースのモデルコンテキストプロトコル（MCP）の実装で、Ciscoネットワークサービスオーケストレーター（NSO）にAI駆動型のネットワーク自動化機能を提供し、自然言語による対話操作でネットワーク機器を操作できます。

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーを使用して、Google ADK、LangGraph、OpenAI Agents、Pydantic - AIなどの複数のLLMエージェントフレームワークと統合する方法をデモンストレーションします。標準化されたインターフェースを通じて異なるLLMプロバイダーを接続し、Logfireを使用して追跡と可視化を行います。

Awesome MCP Serversは、コミュニティによって維持される選りすぐりのMCPサーバーの集合で、様々なプログラミング言語とサービスタイプをサポートし、AIの能力を拡張することを目的としています。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、開発環境（Cursorなど）とAIモデル間のシームレスな通信を行うための標準化されたプロトコルで、構造化されたコンテキスト共有とAI機能の統合を提供します。

MCPサーバープロジェクトは、ツールとエージェントの統合通信を標準化するプロトコルを提供し、AIアプリケーションが様々なツールサービスを迅速に呼び出せるようにします。

AWS MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づく専用サーバーのセットであり、ドキュメント検索、知識ベース照会、CDKのベストプラクティス、コスト分析、画像生成など、さまざまなAWS関連機能を提供します。標準化されたプロトコルを通じてAIアプリケーションとAWSサービスの統合を強化することを目的としています。

Okta MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づく革新的なツールで、AIモデルが直接Okta環境とやり取りできるようにします。IAMエンジニアやセキュリティチームに標準化されたAI統合ソリューションを提供し、ユーザー管理やグループ操作などの核心機能をサポートしています。現在はAlphaテスト段階です。

Flex MCPエージェントは、天気データの取得、Confluenceとのやり取り、メールの送信機能を統合した多機能エージェントプロジェクトです。Model Context Protocol（MCP）を使用して、AIモデルとデータソースのやり取りを標準化しています。

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーの開発者向けドキュメントであり、MCPサーバーを構築、実行、および統合して、AIモデルとリアルタイムデータ、ツール、ビジネスロジックを安全に接続する方法を詳細に説明しています。

この実験では、ユーザーにMCPサーバーをデプロイし、Microsoft Copilot Studioに統合する方法を案内します。標準化されたプロトコルを通じてAIモデルとデータソースを接続し、リアルタイムのデータアクセスとジョーク生成機能を実現します。

MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル標準に基づくインタラクションシステムで、IPFS分散型ストレージとClaude AI処理能力を組み合わせて、モデル、エージェント、およびコンテキストデータ間の効率的なインタラクションを実現します。

Awesome-MCP-ZHは、中国語ユーザー向けに作成されたMCP（モデルコンテキストプロトコル）のリソースコレクションです。MCPの基本的な説明、使い方、クライアント、サーバー、コミュニティリソースが含まれ、ユーザーがすぐにMCPを使い始めるのに役立ちます。

モデルコンテキストプロトコル（MCP）はオープンソースのプロトコルで、大規模言語モデル（LLM）がツールやデータソースに安全かつ制御可能にアクセスできるようにする一連の参考実装とコミュニティによって構築されたサーバーを提供します。このプロジェクトには、ファイルシステム、データベース、検索、API統合などの分野にまたがるさまざまな機能のサーバー実装が含まれており、TypeScriptとPython SDKによる開発をサポートしています。

このプロジェクトは、AIアシスタントの機能を拡張するための様々なモデルコンテキストプロトコル（MCP）サービスを提供し、独立してインストールして使用できます。

このプロジェクトは、Model Context Protocol（MCP）サーバーの実装であり、複数の言語モデルクライアントと統合可能な機能サーバーの構築方法を示しています。MCPは標準化されたプロトコルで、AIアプリケーションにデータソースとツールを接続する統一的な方法を提供し、リソース、ツール、プロンプトの3種類の機能タイプをサポートします。

これはSpring BootベースのMCPサーバーの例で、AIモデルとのやり取りに使用され、リアルタイムデータとサービスへの標準化されたインターフェースを提供します。

モデルコンテキストプロトコル(MCP)はオープンソースプロトコルで、大規模言語モデルに外部データソースとツールを標準化して接続する方法を提供し、リソース、プロンプト、ツール、サンプリングなどの機能をサポートします。本稿では、MCPツールサービスの開発と使用方法を重点的に紹介します。

MCP SDKとTypeScriptをベースに開発された天気データサーバーツールで、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を通じてMCP対応の大規模言語モデルにリアルタイムの天気情報へのアクセス機能を提供します。

MCP ToolsはModel Context Protocol（MCP）を実装したカスタムサーバーで、Claude DesktopなどのLLMクライアントにファイルシステムとコマンド実行ツールを提供し、LLMのローカルシステムとのやり取り能力を拡張します。

このプロジェクトは、GenAIScriptのMCPサーバー機能を展示しており、AIモデルとの通信をサポートし、ローカルモデルも含め、AnthropicのMCPプロトコル標準に準拠しています。

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP)サーバーの集合で、AIアシスタントの機能を拡張し、Claudeの会話内で直接外部ツールやサービスを使用できるようにします。

MCPプロジェクトは、AIモデルのコンテキスト理解能力を強化するための標準化されたプロトコルで、構造化された方法で環境情報、ユーザーの嗜好、対話履歴を提供し、AIシステムの記憶制限の問題を解決します。プロジェクトにはインストールガイド、環境設定、複数の実験的なケースが含まれています。

このプロジェクトは、Google Gemini 2.0モデルをベースに構築されたModel Context Protocol (MCP)サーバーのチュートリアルで、完全なコード実装を含み、MCP標準を通じてAIモデルが外部ツール（Brave検索APIなど）にシームレスにアクセスする方法を示し、柔軟なアーキテクチャ設計の例を提供します。

Awesome MCP Serversは、Model Context Protocol (MCP)サーバーの精選リストです。MCPは、AIモデルが標準化されたサーバーを通じてローカルおよびリモートのリソースと安全にやり取りできるようにするオープンプロトコルです。このリストは、本番環境で使用可能な、また実験的なMCPサーバーに焦点を当てており、これらのサーバーは、ファイルアクセス、データベース接続、API統合、その他のコンテキストサービスを通じてAIの機能を拡張します。

Portainer MCPは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)を実装したオープンソースプロジェクトで、標準化されたインターフェースを通じてAIアシスタントをPortainerコンテナ管理プラットフォームに接続し、Docker/Kubernetes環境の照会と管理をサポートします。

Props Labsが提供するMCPサーバーセットで、AIモデルと外部ツールおよびサービスの標準化されたやり取りを可能にします。現在はFireflies.ai APIのMCPサーバーが含まれています。

Top Rank Agentは、中国語ユーザー向けに特別に作られたMCP（モデルコンテキストプロトコル）リソースコレクションです。MCPの基礎的な説明、使い方、クライアント、サーバー、コミュニティリソースを提供し、ユーザーがAI界の「万能プラグ」をすぐに使い始めるのに役立ちます。