Genkit是一个用于构建AI驱动应用的开源框架，提供Node.js和Go库，支持多种AI模型和向量数据库集成，包含开发工具和插件生态系统。

Quarkus Model Context Protocol (MCP) Server是一个开源协议服务器，支持通过声明式和编程式API轻松集成LLM应用与外部数据源和工具。

Open Data MCP是一个开源项目，旨在通过MCP协议将公开数据集快速接入LLM应用，实现开放数据的便捷访问和社区化发布。

Open Data MCP是一个开源项目，旨在通过MCP协议将公开数据集快速接入LLM应用。项目提供CLI工具实现2分钟接入（当前支持Claude），并建立社区协作框架让开发者能轻松贡献和发布公开数据集。核心目标是构建连接所有LLM应用与数百万公开数据集的基础设施。

Forward MCP是一个开源服务器，提供通过MCP协议与Forward Networks平台交互的工具和API，支持自动化、分析和网络数据集成。

一个开源的生产级MCP服务器，用于将Wazuh安全数据与LLMs（如Claude Desktop App）集成。

Model Context Protocol (MCP) 是一个开源协议，提供了一系列参考实现和社区构建的服务器，使大型语言模型(LLMs)能够安全、可控地访问工具和数据源。该项目包含多种功能服务器实现，涵盖文件系统、数据库、搜索、API集成等领域，并支持TypeScript和Python SDK开发。

Vantage MCP Server是一个开源工具，通过自然语言交互帮助用户查询和分析云成本数据。它作为桥梁连接Vantage API与AI助手，提供直观的成本分析功能，支持多种MCP客户端集成。

Eunomia MCP Server是一个开源数据治理工具，用于LLM应用的数据策略管理，支持与MCP服务器集成。

Metoro MCP Server是一个开源项目，通过Model Context Protocol协议将Kubernetes集群数据接入Claude桌面应用，实现AI驱动的集群观测。

Shipxy MCP Server是一个开源的、符合MCP协议的海事位置服务解决方案，提供实时船舶跟踪、港口数据、航线规划及海洋天气等API，支持开发者与AI代理集成。

Scrapeless MCP Server是一个开源协议项目，通过标准化方式将LLM应用与外部数据源和工具（如Google搜索）无缝集成，提供动态上下文检索功能。

LumenX-MCP是一个开源的企业级法律支出智能服务器，通过统一多源数据（如电子账单平台、ERP系统等）提供可查询的智能分析服务，支持AI集成与高性能数据访问。

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。

一个生产级的开源MCP服务器，用于将Wazuh安全数据与LLM（如Claude桌面应用）集成。该服务通过Wazuh RESTful API进行身份验证，从Elasticsearch索引检索警报，将事件转换为MCP兼容的JSON格式，并暴露HTTP端点以供Claude桌面获取实时安全上下文。

Orion Vision MCP服务器是一个基于Model Context Protocol（MCP）的开源项目，提供与Azure文档智能服务的无缝集成，支持多种文档类型的分析和数据提取功能。

Model Context Protocol (MCP) 是Anthropic发布的开源协议，旨在解决大型语言模型(LLM)与外部数据源和系统连接的标准化问题。它通过提供结构化框架，使模型能够集成和利用外部上下文，从而扩展其能力并提高响应准确性。MCP支持知识扩展、外部工具调用和预写提示等功能。

Model Context Protocol (MCP) 是一个开源协议，提供了一系列参考实现和社区开发的服务器，旨在为大型语言模型（LLM）提供安全、可控的工具和数据源访问。这些服务器展示了MCP的多样性和可扩展性，涵盖了从文件系统操作到数据库集成、从网络搜索到AI图像生成等多种功能。

Tavily MCP服务器是一个基于Model Context Protocol（MCP）的开源工具，为AI系统如Claude提供实时网络搜索和数据提取能力。它支持与多种MCP客户端（如Cline、Cursor和Claude Desktop）无缝集成，使AI助手能够访问Tavily的高级搜索和内容提取功能。

Metoro MCP Server是一个基于Model Context Protocol的开源服务器，允许用户通过Claude桌面应用与Kubernetes集群交互，提供集群的可观测性数据查询功能。

Model Context Protocol (MCP) 是一个开源协议，提供了一系列参考实现和社区开发的服务器，用于为大型语言模型(LLM)提供安全、受控的工具和数据源访问。该项目包含多种功能服务器，如文件系统操作、Git集成、数据库访问等，并支持通过TypeScript和Python SDK快速开发新服务。

Model Context Protocol (MCP) 是一个开源协议，提供了一系列参考实现和社区开发的服务器，使大型语言模型(LLM)能够安全、可控地访问工具和数据源。该项目包含多种功能的服务器实现，如文件系统操作、数据库访问、Git管理、Slack集成等，并支持TypeScript和Python SDK。

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-server-suite是一个开源的MCP服务器集合，旨在成为自动化领域的'HuggingFace'。它提供模块化的服务器组件，支持从网页搜索到数据库操作等多种功能，并鼓励社区贡献扩展。项目包含核心服务器和规划中的多种专业服务，涵盖AI/ML、软件开发和非技术场景，目标是通过标准化协议简化自动化流程。

该项目是一个使用Python从头开始构建MCP（模型上下文协议）服务器的开源项目，支持自定义数据包处理、上下文管理和基础模型集成，旨在实现高效的服务器交互与通信。

MCP Servers Hub 是一个集中化的开源和专有MCP服务器目录，提供丰富的功能、文档链接和贡献者信息。它支持LLM应用与外部数据源和工具的无缝集成，适用于构建AI驱动的IDE、增强聊天界面或创建自定义AI工作流。

该项目提供了一个基于Python的MCP服务器，用于将OSV（开源漏洞）数据与AI助手或大型语言模型集成，通过MCP协议暴露工具和资源以增强LLM的工作流程和能力。