Unreal Engine生成式AI支持插件，集成多种前沿LLM/GenAI模型API，提供游戏开发中的AI集成层支持，包括OpenAI、Claude、Deepseek等模型的聊天、结构化输出等功能，并支持Model Control Protocol（MCP）实现场景对象控制、蓝图生成等高级功能。

该项目实现了一个基于Model Context Protocol (MCP)的文档检索服务器，能够为AI助手动态获取Python库的最新官方文档内容。支持LangChain、LlamaIndex和OpenAI等库，通过SERPER API进行高效搜索，并使用BeautifulSoup解析HTML内容。项目设计可扩展，便于添加更多库的支持。

该项目是一个基于Model Context Protocol (MCP)的stdio服务器，用于将提示转发至OpenAI的ChatGPT (GPT-4o)，支持高级摘要、分析和推理功能，适用于LangGraph框架的助手集成。

该项目展示了如何通过Model Context Protocol (MCP)将Azure OpenAI驱动的AI代理与Microsoft Fabric数据仓库集成，利用GraphQL作为通用数据连接层，实现企业数据的双向访问。

Kobold MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器实现，用于与KoboldAI集成，提供文本生成、聊天完成、OpenAI兼容API等功能。

一个基于Model Context Protocol的多模型AI代码审查与分析服务器，支持OpenAI、Anthropic、Google Gemini等多种AI模型并行执行代码质量检查、安全分析和多智能体共识评审。

MCP AI Hub是一个基于Model Context Protocol的服务器，通过LiteLM统一接口提供对100+AI模型（包括OpenAI、Anthropic、Google等）的访问，支持多种传输协议和灵活配置。

MCPML是一个Python框架，用于构建符合Model Context Protocol (MCP)标准的服务器，支持CLI工具和OpenAI代理功能，提供动态加载和结构化输出等特性。

Image Gen MCP Server是一个通用AI图像生成服务，通过Model Context Protocol（MCP）标准协议为各类LLM聊天机器人提供跨平台、多模型的图像生成能力，支持OpenAI和Google的多种图像模型，实现文本对话到可视化内容的无缝转换。

一个展示如何使用Microsoft Semantic Kernel与OpenAI及Model Context Protocol C# SDK的示例项目，包含电子邮件发送功能。

OpenAI WebSearch MCP服务器通过Model Context Protocol为AI助手提供网络搜索功能，支持在对话中获取最新信息。

MCP LLM Bridge是一个连接Model Context Protocol (MCP)服务器与OpenAI兼容的LLM（如Ollama）的桥梁工具。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 和 Azure OpenAI 的最小化服务器/客户端应用实现，包含FastMCP服务器、Playwright测试框架及MCP-LLM Bridge转换功能。

MCP Server Whisper是一个基于OpenAI Whisper和GPT-4o模型的音频处理服务器，提供高级音频转录、格式转换、批量处理和文本转语音等功能，通过Model Context Protocol标准实现与AI助手的无缝交互。

一个基于Model Context Protocol的图像识别服务器，通过OpenAI兼容的视觉模型提供图像分析和描述功能，支持云端和本地模型集成。

一个展示Model Context Protocol（MCP）与OpenAI集成的.NET演示项目，包含MCP服务端工具、客户端及LLM集成功能

该项目是一个基于Model Context Protocol（MCP）SDK的个人实验室，包含多个子项目，用于探索和测试MCP协议的功能。主要实现了基础MCP服务器、文本转SQL功能以及与OpenAI API的集成。

MCP LLM Bridge是一个连接Model Context Protocol (MCP)服务器与OpenAI兼容LLM的桥梁工具，实现MCP与OpenAI函数调用接口的双向协议转换，支持云端和本地模型调用。

该项目演示了如何使用Model Context Protocol (MCP)服务器与多种LLM代理框架集成，包括Google ADK、LangGraph、OpenAI Agents和Pydantic-AI，通过标准化接口连接不同LLM提供商，并使用Logfire进行追踪和可视化。