Supabase MCP Server是一个连接Supabase项目与AI助手的工具，通过Model Context Protocol（MCP）标准化大型语言模型（LLMs）与外部服务的交互，实现数据库管理、配置获取和数据查询等功能。

MCP DevTools是一套工具包集合，通过Model Context Protocol协议实现AI助手与外部工具服务的交互，目前提供Jira和Linear平台的集成支持。

1MCP是一个统一的多MCP服务器聚合解决方案，旨在简化AI助手与外部工具的交互管理。

BinjaLattice是一个为Binary Ninja设计的安全通信协议，支持与外部MCP服务器和工具交互，提供二进制分析数据的获取和修改功能。

该项目通过Model Context Protocol实现GitHub代码搜索工具，为AI助手提供标准化外部服务交互接口，包含代码搜索、仓库查看等功能。

一个基于Python的MCP服务器实现，通过Blues Notehub API和官方SDK与Notehub项目、设备和数据交互，为大型语言模型提供标准化外部工具集成接口。

JS MCP Server是一个基于JavaScript和WASM的服务器组件，提供易于集成的SDK，支持自定义处理器（工具）和外部服务（如Postgres和HTTP）交互。

Hello-MCP是一个帮助Claude桌面版通过MCP协议与外部工具交互的实用工具，提供简单配置向导和集成功能。

MCP工具箱是一个增强LLM能力的综合工具包，通过模型上下文协议(MCP)实现与外部服务和API的交互，扩展了LLM的功能。

一个基于FastAPI框架实现服务器推送事件(SSE)的项目，集成了模型上下文协议(MCP)功能，提供AI模型与外部工具交互的标准化接口。

MCP Servers Collection是一个基于Model Context Protocol（MCP）的服务集合，扩展了Claude等AI助手的能力，使其能够通过标准化接口与外部工具和服务交互。

Browserbase MCP Server是一个基于Model Context Protocol（MCP）的开源项目，提供云浏览器自动化能力，支持网页交互、数据提取、截图和JavaScript执行等功能，帮助LLM应用与外部数据源和工具无缝集成。

一个基于Starlette框架实现服务器推送事件(SSE)的项目，集成了模型上下文协议(MCP)，提供AI模型与外部工具交互的标准接口。

该项目展示了如何使用Spring Boot AI构建MCP客户端，实现与外部MCP服务器的交互，支持动态工具调用和数据检索。

该项目展示了一个基于.NET的MCP服务器基础实现，包含与客户端交互的端点、测试调试工具（如MCP Inspector），以及通过用户密钥集成GitLab等外部服务的示例。

MCP Server是一个实现Model Context Protocol的服务器，支持大型语言模型与外部工具和服务标准化交互，提供多种工具支持、RESTful API和自动化文档。

Gemini Rust Suite 是一个基于 Rust 的 Google Gemini 模型交互工具套件，提供 CLI 界面、工具调用协议(MCP)、持久化语义记忆等功能，支持与外部服务集成。

MCP启动项目是一个AI应用开发框架，包含Python服务端和TypeScript客户端，支持AI模型与外部工具/API的交互，提供文档搜索、会话管理等功能。

Model Context Protocol (MCP) 是一个开源协议，旨在通过标准化接口让大型语言模型(LLM)与外部工具、服务和数据源无缝交互，简化集成流程并扩展AI能力。

MCP Tools是一个提供多种SaaS工具和服务接口的Model Context Protocol服务器集合，使大型语言模型能够与外部系统和API交互。

该项目展示了如何将Model Context Protocol (MCP)工具与Microsoft Semantic Kernel集成，实现AI模型与外部数据源或工具的无缝交互。通过MCP协议标准化应用与AI模型的交互方式，结合Semantic Kernel的强大功能，开发者可以扩展AI能力，动态调用外部功能，并简化复杂工作流的编排。

MCP是一个由Anthropic开发的开源协议，旨在为AI模型提供与外部数据源和工具交互的标准化方式。项目实现了天气查询、谷歌自动检索和摄像头控制等功能，具有高度可配置性，适用于智能助手、自动化工作流等场景。

Model Context Protocol (MCP) 是由Anthropic引入的一种标准化协议，用于大语言模型(LLM)与外部工具和功能的交互，以及向LLM注入上下文。它支持模型请求实时信息、执行外部系统操作、访问专业知识库以及与API和服务交互。MCP类似于USB集线器，作为一个标准接口，减少了API变更的风险，因为每个MCP服务器由各自的公司维护，用户只需集成即可。MCP服务器提供工具、资源和提示三种功能。

一个基于MCP协议的模块化服务器项目，允许语言模型实时调用外部工具（如天气查询、字典、数学计算等），实现AI与真实世界的交互。

概述：MCP（模型上下文协议）是一个通过标准化协议实现AI自动化的框架，包含主机、客户端、服务器、本地数据源和远程服务等关键组件。其核心在于服务器，它为客户端提供上下文、工具和提示。MCP使AI代理能够自动化执行任务，如代码生成、调试以及与GitHub仓库等外部服务交互。

一个基于Python的MCP服务器示例项目，展示了如何创建自定义工具（如便签管理）并与AI助手（如Claude）集成，实现外部数据交互和操作。

本指南介绍了如何使用Python构建MCP服务器，通过MCP Python SDK实现AI助手与外部工具、数据源的交互，包括安装、快速搭建服务器示例、测试及部署注意事项。

MCP是Anthropic推出的标准化工具调用协议，为大型语言模型提供与外部工具交互的统一框架，支持动态工具发现、结构化参数调用和复合任务流程。

VectorMCP是一个Ruby库，用于实现模型上下文协议(MCP)的服务器端功能，使大型语言模型(LLM)能够发现并与外部工具、资源和提示模板进行交互。

Investidor10 - MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 生态系统的项目，提供与外部API交互和管理特定领域模型的工具。该项目展示了如何构建一个集成外部API和数据验证的MCP服务器，主要功能包括获取股票信息和数据验证。

这是一个实现模型上下文协议(MCP)的服务端项目，支持AI助手与外部服务和数据源交互，兼容Claude等AI助手，提供任务创建、调试工具和开发指南。

Metis MCP Tools是一个包含多种工具集的仓库，旨在增强Metis RAG应用的功能。这些工具提供了数据库管理、向量存储操作、文档处理和LLM交互等功能，通过标准化的模型上下文协议（MCP）实现语言模型与外部资源的交互。

kuri是一个用于构建Model Context Protocol (MCP)服务器的Rust框架，注重开发者体验和代码清晰度，支持通过简单宏定义工具和提示，实现LLM与外部世界的交互。

一个基于多种大语言模型（如Google Gemini、Anthropic Claude等）的网页对话代理，通过Vercel AI SDK实现多步骤工具执行，并能与外部服务（如WhatsApp、GitHub等）交互。

Props Labs提供的MCP服务器集合，用于AI模型与外部工具和服务的标准化交互，目前包含Fireflies.ai API的MCP服务器。