Klavis AI是一个开源项目，提供在Slack、Discord和Web平台上简单易用的MCP（模型上下文协议）服务，包括报告生成、YouTube工具、文档转换等多种功能，支持非技术用户和开发者使用AI工作流。

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。

assistant-ui是一个开源TypeScript/React库，用于快速构建生产级AI聊天界面，提供可组合的UI组件、流式响应、无障碍访问等功能，支持多种AI后端和模型。

OpenDia是一款开源浏览器扩展工具，允许AI模型直接控制用户浏览器，利用现有登录状态、书签等数据进行自动化操作，支持多种浏览器和AI模型，注重隐私保护。

Portainer MCP是一个实现模型上下文协议(MCP)的开源项目，通过标准化接口将AI助手与Portainer容器管理平台连接，支持查询和管理Docker/Kubernetes环境。

Flutter MCP Server是一个开源的Dart/Flutter生态模型上下文协议(MCP)实现，为AI助手和开发者工具提供统一的API接口，支持远程调用Dart/Flutter开发工具链，实现安全、可编程的自动化开发流程。

OpenAlex MCP Server是一个开源项目，实现了模型配置协议（MCP），为AI助手提供全球学术文献的结构化访问服务。

mcp-servers-for-revit 是一个通过模型上下文协议（MCP）连接AI助手与Autodesk Revit的开源项目，允许AI客户端读取、创建、修改和删除Revit项目中的元素。

Dynatrace Managed MCP服务器是一个开源项目，允许AI助手通过模型上下文协议（MCP）与自托管的Dynatrace Managed部署进行交互，将可观测性数据直接集成到AI辅助工作流中。它支持本地和远程模式，可配置多个环境，提供问题、安全、实体、SLO、事件、日志和指标等数据的查询能力。

LOTUS-MCP是一个开源的模型协调协议，整合Mistral和Gemini两大AI模型，提供统一接口、上下文共享和工具集成，实现智能路由和成本优化。

WinBridgeAgent是一个开源的Windows本地能力服务，实现了模型上下文协议标准，为AI助手提供可追溯的Windows系统操作功能。

SEC EDGAR MCP是一个开源MCP服务器，连接AI模型与美国证券交易委员会(SEC)的EDGAR数据库，提供公司财务数据查询工具。

SolidPilot是一个开源的SolidWorks AI助手，采用模块化架构，通过MCP协议与本地语言模型（如Claude）交互，包含Python层、C#适配层和COM桥接等技术组件。

NetBrain MCP是一个开源网络运维平台，通过Model Context Protocol连接大型语言模型与网络设备，实现AI驱动的网络配置、诊断和管理，并提供专业的Web终端界面和网络拓扑可视化功能。

Trellis MCP是一个连接AI助手与Trellis 3D生成模型的接口服务，支持通过自然语言快速生成3D资产并导入Blender。该项目基于开源模型，需自行部署API后端，具有快速、免费的特点，但存在稳定性风险。

Lspace是一个开源API后端和服务器，实现了模型上下文协议(MCP)，帮助开发者将AI会话中的见解转化为可搜索的持久知识库，并集成到各种工具中。

Createve.AI Nexus是一个开源项目，通过实现模型上下文协议（MCP）标准，为AI代理与企业系统之间搭建桥梁，提供安全、实时的数据访问和系统集成能力。它支持多种AI平台，具备企业级安全架构，并能连接各类业务应用、传感器数据和文档管理系统。

MCP.science是一个开源项目，提供多种MCP服务器，专为科学研究应用设计，使AI模型能通过标准化协议与科学数据、工具和资源交互。

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。

Blender与本地AI模型集成的开源项目，通过自然语言控制3D建模。

MCP Jenkins是一个开源项目，实现了Jenkins与AI语言模型的桥接，遵循Anthropic的MCP规范，支持安全、上下文的AI交互。

Lspace是一个开源API后端和服务器，实现了模型上下文协议(MCP)，帮助开发者将AI会话中的见解转化为可搜索的持久知识库，并跨工具共享。

MCP.science是一个开源项目，提供多种专为科学研究设计的MCP服务器，使AI模型能够通过标准化协议与科学数据、工具和资源交互。

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。

MCPHubs是一个基于Next.js构建的网站，用于展示与Anthropic的Model Context Protocol (MCP)相关的开源项目。它通过GitHub API获取项目信息，并使用Google Gemini Pro模型进行AI分析，评估项目与MCP的相关性，提供项目列表、详情展示和README渲染功能。

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。

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。

该项目是一个实验性的Aider MCP服务器，用于将AI编程任务卸载到Aider开源助手，以提高开发效率和灵活性。它支持多种AI模型，提供代码修改和模型列表功能，并通过MCP协议与Claude Code集成。

这是一个包含多个开源AI项目的列表，涵盖了从自动化代理、大语言模型、图像生成到AI开发框架等多个领域。这些项目旨在帮助开发者利用AI技术赚钱，包括构建智能助手、自动化工作流、内容生成等应用。

Velero MCP Server是一个开源模型上下文协议服务器，为AI工具提供对Kubernetes集群中Velero备份和调度资源的只读、安全、结构化访问。