# 知識ベース

MCPサーバープロジェクトで、暗号通貨ホワイトペーパーの構造化された知識ベースを提供し、AIエージェントがホワイトペーパーの内容を検索、読み込み、クエリ、分析でき、Claude Desktopに統合して使用できます。

MCPプロトコルは、アプリケーションとLLMのやり取り方法を標準化し、モジュール化アーキテクチャ（サーバー、クライアント、ホスト）を通じて、ツール呼び出し、リソースアクセス、およびプロンプトテンプレートの統一管理を実現します。このプロジェクトでは、知識ベースの照会、コンテキスト選択、および分析プロセスをサポートするMCPサーバーとクライアントの構築方法を示しています。

Node.jsに基づくCardanoブロックチェーン統合サービスで、ツール登録、知識ベース管理、コンテキスト処理機能を提供します。

このプロジェクトは、OpenAI APIとMCPプロトコルを統合する方法を示しています。MCPサーバーが提供する知識ベースツールを通じて、OpenAIはバックエンドツールを動的に呼び出して、ユーザーのクエリに回答できます。

このプロジェクトは、Model Context Protocol（MCP）に関する個人および公共の知識ベースであり、MCPの仕組み、やり取りの流れ、ツールの呼び出しメカニズムを説明し、探索することを目的としています。サンプルコード、概念の解説、参考資料が含まれています。

MCPは、LLMのやり取りを標準化するオープンソースのプロトコルで、データソースに接続し、コンテキストを取得し、ツールを使用し、標準的なプロンプトを実行するための統一されたフレームワークを提供します。プロジェクトの例では、MCPサーバーとクライアントを構築し、知識ベースチャットボットの機能を実現する方法が示されています。

Claude Desktop用に設計されたMCPメモリサーバーで、チャットセッションをまたいだ構造化メモリ管理を提供し、プロジェクト作業に特化しています。

MCPサーバーはMITRE ATTACK知識ベースにアクセスするために使用されます

Obsidian MCPサーバーは、MCPプロトコルに基づくサーバーで、AIアシスタントがObsidianノートベースとやり取りできるようにし、ノートの読み書き、タグ管理などの機能を提供します。

AWS知識ベース検索MCPサーバー

これはMCPサーバーに基づく知識ベース管理ツールで、知識ベースの内容リストと検索機能を提供し、意味検索と自動インデックス更新をサポートします。

このプロジェクトは、AWSのサーバーレスアーキテクチャに基づくRAG（検索強化生成）サービスで、Lambda、OpenSearch Serverless、S3を使用してドキュメントの保存と検索を実現し、API Gatewayを通じてMCPプロトコルのインターフェースを提供し、OpenAIを埋め込みと生成に統合しています。

このプロジェクトは、MCPプロトコルを通じてRAGアプリケーションをopen-webuiに接続し、モデルのコンテキスト対話を実現することを目的としており、基本的なPoC検証、知識ベースの統合、クライアントの接続を含みます。

BrianKnows MCPサーバーは、Claudeをブロックチェーン知識ベースに接続するプロトコルサービスで、APIの状態検出、ブロックチェーン情報の検索、およびスマートエージェントとの対話機能を提供します。

オープンソースのMCPドキュメント管理サーバーで、ドキュメントの収集、インデックス化、検索機能を提供します。

飞书ドキュメントMCPサーバーは、MCPプロトコルを通じて飞书知識ベースとクラウドドキュメントにアクセスでき、AIアプリに統合できます。

語雀MCPサーバーは、Model - Context - Protocolに基づく統合ツールで、語雀APIとのやり取り機能を提供し、ドキュメント管理、知識ベース操作、およびチームデータ分析などの機能をサポートします。

このプロジェクトは、AIアシスタントとOutlineドキュメントサービスの間のブリッジとして機能するMCPサーバーを実装し、ドキュメントの検索、管理、作成、編集などの機能を提供します。

Model Context Protocol (MCP)に基づくOutline APIサーバーツールで、AIエージェントがOutline知識ベースプラットフォーム内のドキュメント、コレクションなどのエンティティをプログラムで管理できるようにします。

Tablestore MCPサーバーの実装リストで、JavaとPythonの入門サンプルとMCPアーキテクチャに基づく知識ベース質問応答システムが含まれ、AI技術サポートを提供します。

開発コンテナを含むテンプレートリポジトリで、ローカルLLMと知識ベースを実行します。gitサブツリーまたはgitサブモジュールを使用してgitリポジトリを追加し、MCPクライアント/サーバー関係（VS Code拡張機能やObsidian - MCPサーバーなど）を通じて更新を行います。