# 模型協議

MCP MindMesh是一個管理多個Claude 3.7 Sonnet實例的服務器，通過量子啟發的群體智能實現多代理協同，生成高一致性響應。

Axe Handle是一個用Golang實現的MCP服務器參考項目，主要用於學習及為後續工作打基礎，目前僅支持與Claude Desktop客戶端進行基礎通信。

Ollama MCP Server是一個連接Ollama本地LLM模型與MCP兼容應用的協議服務器，提供模型管理、對話交互等功能。

該項目通過Model Context Protocol（MCP）讓大型語言模型直接理解和生成Max音頻處理軟件中的音效模塊，支持解釋、修改和創建音效模塊，並提供與LLM的交互界面。

Glutamate MCP Servers是一個包含多種MCP服務器的項目，支持通過Glutamate平臺輕鬆部署和管理。項目提供自定義服務器如UI Assist，並支持所有基於Node的stdio和sse協議服務器。

這是一個演示如何創建和測試MCP（模型上下文協議）服務器的項目，包括環境設置、服務器創建、工具和資源添加，以及通過MCP Inspector和Claude Desktop進行測試。

3D-MCP是一個為3D軟件設計的通用模型上下文協議實現，通過統一的TypeScript接口讓LLM能夠跨Blender、Maya、Unreal等平臺交互。

Gitlab MCP Server是基於Model Context Protocol的開源服務，繼承自Github的MCP服務器。

使用Trusted Advisor作為模型上下文協議的服務項目

OpenRouter MCP多模態服務器是一個通過OpenRouter.ai提供文本聊天和圖像分析功能的協議服務器，支持多種模型選擇和性能優化。

該項目實現了一個與Autodesk平臺服務文檔交互的MCP服務器，專注於Model Derivative API，支持通過Cursor或Claude等工具調用Autodesk API。

Supavec MCP Server是Supavec官方實現的MCP協議服務器，用於從Supavec獲取相關內容和嵌入向量，可與Claude等工具集成使用。

MCP Base是一個通用的模型上下文協議框架，用於構建AI驅動的應用程序，提供標準化的服務器和客戶端實現，支持多種集成和模塊化設計。

MKP是一個專為Kubernetes設計的模型上下文協議(MCP)服務器，提供與Kubernetes集群交互的工具，支持資源查詢和應用操作。

Perplexity AI MCP服務器項目，提供標準化的接口訪問Perplexity AI功能，包括聊天、搜索和文檔檢索。

MCP OpenVision是一個基於OpenRouter視覺模型的圖像分析服務器，為AI助手提供圖像分析能力。

Stackzero Labs官方MCP服務器，為UI組件提供模型上下文協議支持

ResilientDB的MCP服務，為大型語言模型提供區塊鏈讀寫接口

一個基於Node.js的Claude AI模型自定義提示詞服務器，支持模塊化分類管理和鏈式提示執行。

Supavec的MCP服務器官方實現，用於從Supavec獲取相關內容。

一個基於Node.js的HTTP/SSE代理服務器，用於簡化與MCP（模型上下文協議）服務的交互，提供HTTP接口和即時事件推送功能。

MCP服務器是一個基於HTTP和SSE的模型上下文協議服務，提供克隆、構建和運行指南，支持調試和連接功能。

Revit MCP服務器是一個基於TypeScript的橋樑服務，實現Claude AI與Autodesk Revit之間的即時模型數據交互

Flowcore平臺的MCP服務器，用於管理和交互Flowcore資源，提供標準化API接口。

Satellaite的MCP服務器項目，實現了Model Context Protocol規範，用於處理模型交互，提供數據產品獲取和調用功能，支持TypeScript和Zod驗證，需API密鑰認證。

CereBro.Unity是一個基於CereBro的模型無關AI代理包裝器，支持Model Context Protocol（MCP），允許開發者編寫可跨AI模型使用的工具。

Perplexity AI MCP服務器項目，提供標準化的接口訪問Perplexity AI功能，包括聊天、搜索和文檔檢索。

Mandoline MCP服務器是一個AI助手評估框架，通過Model Context Protocol為Claude和Cursor等AI助手提供自定義評估指標創建、批量評分和性能分析工具，幫助AI持續改進自身表現。

一個輕量級的MCP服務器實現，通過Poe API提供對OpenAI o3模型及其他模型的訪問，支持通過命令行標誌選擇不同模型。

DVMCP是一個教育性項目，通過故意實現易受攻擊的模型上下文協議(MCP)來展示安全漏洞，包含10個難度遞增的挑戰，幫助學習MCP實現中的安全問題。