# モデル管理

Model Context Protocolサーバーのコードリポジトリ

このプロジェクトは、Model Context Protocol（MCP）に基づくサーバー実装で、モデルコンテキストの管理を行い、迅速な起動と基本機能を提供します。

Multi - Model AdvisorはOllamaに基づくマルチモデル相談サーバーで、複数のAIモデルの見解を統合して、質問により包括的な解答を提供します。

Aider MCPサーバーは、AIコーディングタスクをAiderにオフロードし、開発効率と柔軟性を向上させるための実験的なモデルコンテキストプロトコルサーバーです。

FastAPIに基づくモデルコンテキストプロトコルサーバーで、モデルコンテキスト管理、セッション処理、リアルタイム通信機能を提供します。

SAP HANAクラウドデータベースとCursor IDEの統合を実現するモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーで、モデル管理、実行環境設定、および標準化された通信インターフェースを提供します。

トームはRunebookチームによって開発されたMacOSアプリケーションです（WindowsとLinuxにも対応予定）。ローカルの大規模言語モデル（LLM）とMCPサーバーの使用を簡素化することを目的としています。Ollamaを統合し、MCPサーバーを管理することで、ユーザーは複雑な設定を扱うことなく、すぐにMCP駆動のモデルとの対話を開始できます。

Stable Diffusion WebUI APIに基づくテキストから画像を生成するMCPサーバー

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。

Pythonに基づくModel Context Protocolサーバーの実装で、教育目的で、MCPの核心概念と実践を展示し、WebSocket通信と非同期処理をサポートします。

MCPツールは、GitHubリポジトリ内のモデルコンテキストを管理するためのツールで、バージョン追跡、データセット管理、性能記録、トレーニング設定の文書化をサポートします。

HANAクラウドMCPサーバーの実装。モデルコンテキストプロトコルサービスを提供します。

Chatterbox TTSモデルに基づく簡易MCPサーバーで、テキストを音声に変換して自動再生する機能を提供し、リアルタイムの進捗通知と自動モデルロードをサポートしています。

Ollama MCPサーバーは強力なブリッジで、Ollamaとモデルコンテキストプロトコル（MCP）をシームレスに統合し、OllamaのローカルLLM機能をMCP駆動のアプリケーションに簡単に組み込めるようにします。

Remote - MCPは型安全で双方向かつシンプルなリモートMCP通信ソリューションで、モデルコンテキストのリモートアクセスと集中管理をサポートします。

Jina.aiとFastMCPを使用してモデルコンテキストプロトコルサーバーを構築する完全なチュートリアル

SAP HANAクラウドデータベースとCursor IDEの統合を実現するモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーで、モデル管理、実行環境構成、および標準化された通信インターフェースを提供します。

Cloudera MLモデル制御プロトコル(MCP)はPythonのツールキットで、Cloudera機械学習プラットフォームとの統合機能を提供します。ファイル管理、ジョブスケジューリング、モデル管理、実験追跡などのサービスが含まれます。

Portkeyのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーの実装で、AIツールとサービスを接続します。Docker、バイナリ、ソースコードでのインストールをサポートし、SSEとstdioの2つのトランスポートモードを提供し、Cursor IDEとClaude Desktopと統合できます。

PlaywrightとWeb-LLMをベースにしたローカルLLM推論MCPサーバーで、ブラウザー自動化を通じてテキスト生成、チャットインタラクション、モデル管理機能を実現します。

このプロジェクトは実験的なAider MCPサーバーで、AIプログラミングタスクをAiderオープンソースアシスタントにオフロードして、開発効率と柔軟性を向上させます。複数のAIモデルをサポートし、コード修正とモデルリスト機能を提供し、MCPプロトコルを介してClaude Codeと統合されています。

FastAPIベースのCLIツールで、MCPサーバを管理およびホストし、HTTP APIインターフェースを介してツールリソースとやり取りでき、複数のLLMモデルをサポートします。

offerynをベースに構築されたPenumbraモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー

Umbraco用に設計されたモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバー

このプロジェクトは、自然言語インターフェースを通じてMLflowにモデルコンテキストプロトコル（MCP）サービスを提供し、機械学習の実験とモデルの管理と照会を簡素化します。

このプロジェクトは、SSE MCPサーバーを実装し、HuggingFaceとReplicateのAPIを統合して、画像生成とモデル管理ツールを提供し、標準化されたAIモデルのやり取りインターフェースをサポートしています。

TypeScriptベースのモデルコンテキストプロトコルクライアント

DV Flowのモデルコンテキストプロトコル（MCP）サービス

さまざまなLLMプロバイダーの利用可能なモデルを取得するためのMCPサーバープロジェクトで、開発ビルドとデバッグをサポートしています。