# モデルプロトコル

Gitlab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくオープンソースサービスで、GithubのMCPサーバーを継承しています。

OpenAPI MCPサーバーは、Claude/Cursor用のモデルコンテキストプロトコルサービスで、oapis.orgを通じてOpenAPI仕様の検索と探索をサポートします。3ステップのプロセスを通じて、ユーザーがAPIの識別子、簡単な言語で記述された要約、およびエンドポイントの詳細情報を取得するのを支援し、API探索とコード生成に適しています。

Pythonベースのソラナブロックチェーンモデルコンテキストプロトコルサーバーで、リアルタイムデータ処理、モデルインタラクションインターフェース、およびRESTful APIを提供し、Dockerデプロイをサポートします。

CereBro.Unityは、CereBroに基づくモデル非依存のAIエージェントラッパーで、Model Context Protocol（MCP）をサポートし、開発者がAIモデル間で使用可能なツールを記述できるようにします。

Sufy MCP ServerはSufy製品に基づくモデルコンテキストプロトコルサーバーで、ユーザーはAI大型モデルクライアントでこのサービスを通じてSufyの各種機能にアクセスできます。

DVMCPは教育用のプロジェクトで、脆弱なモデルコンテキストプロトコル (MCP) を意図的に実装することでセキュリティ脆弱性を示します。難易度が段階的に増す10個のチャレンジを含み、MCP実装におけるセキュリティ問題を学ぶのに役立ちます。

3D - MCPは、3Dソフトウェア用に設計された汎用モデルコンテキストプロトコルの実装で、統一されたTypeScriptインターフェイスを通じて、LLMがBlender、Maya、Unrealなどの複数のプラットフォーム間でやり取りできるようになります。

このプロジェクトはModel Context Protocol（MCP）を通じて、大規模言語モデルが直接Maxオーディオ処理ソフトウェア内のサウンドエフェクトモジュールを理解し、生成できるようにします。サウンドエフェクトモジュールの解釈、修正、作成をサポートし、LLMとのインターフェイスを提供します。

このプロジェクトはAutodeskプラットフォームサービスのドキュメントとやり取りするMCPサーバーを実装しており、Model Derivative APIに特化しており、CursorやClaudeなどのツールからAutodesk APIを呼び出すことをサポートしています。

OpenRouter MCPマルチモーダルサーバーは、OpenRouter.aiを通じてテキストチャットと画像分析機能を提供するプロトコルサーバーで、複数のモデル選択とパフォーマンス最適化をサポートします。

Revit MCPサーバーはTypeScriptベースのブリッジサービスで、Claude AIとAutodesk Revitの間のリアルタイムモデルデータの相互作用を実現します。

SupavecのMCPサーバーの公式実装で、Supavecから関連コンテンツを取得するために使用されます。

JSONベースの統一インターフェースdbtモデル制御プロトコル（MCP）サーバーで、CLI、API、またはAIツールを通じてdbtモデルの実行とテストをトリガーし、Slack通知機能を提供します。

サテライトのMCPサーバープロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル仕様を実装し、モデルのやり取りを処理し、データ製品の取得と呼び出し機能を提供します。TypeScriptとZod検証をサポートし、APIキーによる認証が必要です。

カスタムMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバープロジェクト

Revit MCP統合は、Autodesk RevitとAIアシスタントをつなぐ架け橋で、自然言語でモデルとの対話を実現します。

mcpo-dockerは、MCP（Model Context Protocol）サーバーにOpenAPI互換のHTTPエンドポイントを提供するDockerイメージプロジェクトで、OpenWebUIとの統合を容易にします。

FlowcoreプラットフォームのMCPサーバーは、Flowcoreリソースの管理と操作を行い、標準化されたAPIインターフェースを提供します。

mcp-client-browserは、ブラウザにMCP（モデル制御プロトコル）サポートを提供し、大規模言語モデルとのシームレスな対話を実現するTypeScriptライブラリです。

マンドリンMCPサーバーはAIアシスタント評価フレームワークで、Model Context Protocolを通じてClaudeやCursorなどのAIアシスタントにカスタム評価指標の作成、一括評点、パフォーマンス分析ツールを提供し、AIが自身のパフォーマンスを持続的に改善するのを支援します。

MCP OpenVisionは、OpenRouterのビジュアルモデルに基づく画像分析サーバーで、AIアシスタントに画像分析能力を提供します。

oatpp - mcpはOat++フレームワークに基づいて実装されたAnthropicのモデルコンテキストプロトコル（MCP）で、APIツールの自動生成、STDIOおよびHTTP SSEのトランスポート方式、ならびにプロンプト、リソース、ツールなどのサーバー機能をサポートしています。

Node.jsベースのHTTP/SSEプロキシサーバーで、MCP（モデルコンテキストプロトコル）サービスとのやり取りを簡素化し、HTTPインターフェースとリアルタイムイベントプッシュ機能を提供します。

MCP Baseは、AI駆動のアプリケーションを構築するための汎用的なモデルコンテキストプロトコルフレームワークであり、標準化されたサーバーとクライアントの実装を提供し、複数の統合とモジュール化設計をサポートします。

これはMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーの作成とテストの方法をデモするプロジェクトで、環境設定、サーバーの作成、ツールとリソースの追加、およびMCP InspectorとClaude Desktopを使用したテストが含まれます。

Upsonicは信頼性に焦点を当てたフレームワークで、検証層、三角構造、検証エージェント、出力評価システムなどの高度な信頼性機能を通じて、組織内の信頼できるエージェントワークフローを実現します。信頼性、モデルコンテキストプロトコル（MCP）、統合ブラウザとコンピューターの使用、セキュアなランタイムなどの重要な課題を解決します。

軽量級のMCPサーバー実装で、Poe APIを通じてOpenAI o3モデルや他のモデルへのアクセスを提供し、コマンドラインフラグで異なるモデルを選択できます。

このプロジェクトは概念実証 (POC) であり、カスタムホストを通じてモデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、エージェントシステムをテストする方法を示しています。主要な機能には、OpenAI互換API、Google Gemini統合、ストリーミング応答サポート、およびツール呼び出し機能が含まれます。

Spring AIによるJava MCPサービスのサンプル。Spring Boot 3.4.x以上をサポートします。

Ollama MCPサーバーは、OllamaのローカルLLMモデルとMCP互換アプリを接続するプロトコルサーバーで、モデル管理、会話インタラクションなどの機能を提供します。