# 迅速なデプロイ

Bunランタイム環境に基づくMPCサービスプロジェクトで、依存関係のインストールと実行スクリプトを提供します。

FastMCP v2.0はMCPサーバーを迅速に実行して統合するためのツールで、Claudeデスクトップアプリとシームレスに接続し、依存関係管理と環境変数設定機能を提供します。

Pythonに基づくMCPプロトコルサーバーの実装で、構造化されたメッセージ交換を処理し、カスタムメッセージハンドラーと組み込み機能エンドポイントをサポートします。

Quickchat AI MCPサーバーは、ユーザーがQuickchat AIエージェントを様々なAIアプリケーションに統合できるツールで、Model Context Protocol（MCP）を通じてシームレスな接続をサポートします。ユーザーは簡単な設定でClaude Desktop、Cursorなどのアプリで自分のQuickchat AIエージェントを迅速にデプロイして利用できます。

MCPサーバーマジックは、ユーザーがModel Context Protocolサーバーを簡単に生成するのを支援するツールです。TypeScript、Python、Go言語のサーバーの生成をサポートし、直接実装とプロキシの2つのモードを提供し、複数のデプロイ方法と認証設定をサポートします。

すぐに使えるMCPサーバーテンプレートで、ローカルのAI支援開発環境を迅速に構築できます。複数の技術ドキュメントツールと拡張可能なアーキテクチャが組み込まれています。

AkShareとMCPフレームワークを利用して、迅速なデプロイを実現する中国債券市場データ統合の軽量サーバー。

FastAPIバックエンドとGradioフロントエンドを組み合わせたMCPの基本アプリケーションで、シンプルなインターフェースを通じてAIモデルとの対話がサポートされ、Google Gemini APIを統合して論文検索と分析機能を実現しています。

このプロジェクトはMIT Hack分散型AIサミットの練習プロジェクトで、Windows上でClaude MCPプロトコルサービスを迅速に構築する方法を示しています。天気アプリとSQLiteデータベースの2つのサンプルを含み、それぞれ政府APIからのデータ取得とパン屋の在庫管理機能をデモンストレーションしています。

QuickMCPは、OpenAPI/Swagger/Google Discovery仕様から迅速にMCPサーバーを生成およびデプロイするための.NETツールキットで、複数の認証方式と設定方法をサポートしています。

基本的なMCPサーバープロジェクトで、リポジトリのクローン、依存関係のインストール、環境変数の設定、サービスの起動などのインストールと実行ガイドを提供します。

MCPサービスプロジェクトは、STDIOとSSEモードを含む複数のプロトコルの伝送メカニズムを実装し、複数のプログラミング言語とサービスの迅速な統合とデプロイをサポートします。

カスタムAIツールとプロンプトテンプレートをホストするための、本番環境で使用可能なMCPサーバーテンプレート。リモートデプロイとローカル実行をサポートし、開発者がAIモデルとの対話ツールを迅速に構築できるように支援します。

anitabi巡礼マップのMCPサーバー実装で、NPXを通じた迅速なインストールとローカル開発設定を提供します。

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。

MCP 統合プロジェクトは、Claude 統合のサーバーとクライアントの発見サービスを提供し、クイックスタートガイド、データベースの準備、環境変数の設定、およびコミュニティリンクが含まれています。

素晴らしいMCPサーバー向けのディレクトリサービスで、迅速なデプロイとコミュニティ交流をサポートします。

automcpは、既存のAIエージェントフレームワーク（CrewAI、LangGraphなど）をMCPプロトコルサーバーに変換し、標準化されたインターフェースでアクセスできるようにするツールです。迅速なデプロイ、多フレームワーク適合をサポートし、SSEとSTDIOの2つの伝送モードを提供します。

MCPディレクトリは質の高いMCPサーバーを展示するディレクトリサイトで、迅速なデプロイガイドとコミュニティ交流チャネルを提供します。

Bunランタイムに基づくMCPサービスプロジェクト

FastAPIに基づくMCPサーバーで、ウィキペディアの要約を取得し、AIアシスタントとのインタラクションをサポートします。Google ColabとNgrokを使用して迅速にデプロイできます。