# プロトコル標準

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。

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。

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。

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。

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。

このプロジェクトは、Model Context Protocol（MCP）のサンプル実装を示しています。MCPは、AIアシスタントの機能を強化し、カスタムツールとデータソースを通じてその機能を拡張するための標準化されたプロトコルです。プロジェクトには、タスクマネージャー、ファイルブラウザ、および天気サービスなどの複数のMCPサーバーサンプルが含まれており、これらのサーバーの設定方法と使用方法に関するガイドも提供されています。

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。

Akave MCPサーバーは、AIモデルとAkave S3互換ストレージの相互作用を実現するツールで、AIモデルとデータソースを接続する標準化されたプロトコルを提供し、バケットとオブジェクトの管理、署名付きURLの生成などの機能をサポートし、ClaudeやローカルLLMと互換性があります。

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。

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。

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。

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。

awesome - mcpは、Model Context Protocol (MCP)のサーバー/クライアントを収集するプロジェクトで、標準化されたプロトコルを通じて大規模言語モデルと外部システムの統合を簡素化することを目的としています。

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。

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。

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。

Home Assistant MCPは標準化されたプロトコルサーバーで、AIアシスタントとスマートホームシステムをつなぐ架け橋となり、デバイス制御、状態照会、自動化管理をサポートし、モジュール化アーキテクチャと複数の伝送プロトコルを備えています。

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。

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。

PythonベースのMCPサーバーのサンプルプロジェクトで、カスタムツール（メモ管理など）の作成とAIアシスタント（Claudeなど）との統合方法を示し、外部データのやり取りと操作を実現します。

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。

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。

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。

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。

この実験では、ユーザーが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、リアルタイムデータのアクセスとジョーク生成機能を実現します。

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。

Theta Health MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を介して健康データをAIアシスタントに接続するサービスで、医療記録、機能検査、デバイスデータなどの健康データの照会と管理をサポートします。

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。

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。