# AI协作

Revit MCP服务器是一个基于TypeScript的桥梁服务，实现Claude AI与Autodesk Revit之间的实时模型数据交互

该项目是一个为Cursor编辑器设计的Jupyter Notebook MCP服务器，提供了一套工具集让AI代理能直接操作.ipynb文件中的单元格，解决了Cursor在代理模式下无法直接编辑笔记本内容的限制。

一个基于Model Context Protocol (MCP)的Outline API服务端工具，支持AI代理通过编程方式管理Outline知识库平台中的文档、集合等实体。

Practices MCP Server是一个专为AI助手设计的协议服务器，帮助开发团队实现标准化的开发实践管理，包括Git分支管理、版本控制、PR准备和工具集成等功能。

GooseTeam是一个AI代理协作平台，通过MCP协议实现代理间的任务分配与消息管理，支持自然语言和流程图两种协议表达方式，并提供扩展工具集。

一个基于Model Context Protocol的Git服务器，为AI助手和LLM代理提供标准化的Git仓库管理接口

MCP代码检查服务器，提供代码质量检查功能，包括pylint和pytest检查，支持AI助手分析代码问题并生成修复建议。

一个与GitLab集成的MCP服务器，提供获取失败管道日志、合并请求评论和代码变更的功能，以增强AI助手的开发支持能力。

MCP任务管理器是一个AI任务管理工具，支持多步骤任务规划、进度跟踪和用户审批，适用于结构化AI任务处理。

将人类作为MCP工具的服务系统

一个TypeScript实现的MCP服务器，用于在Git提交中标记AI贡献，自动在提交者名称后添加'(aider)'标识。

Grasshopper MCP Bridge是一个连接Grasshopper和Claude桌面的桥接服务器，通过MCP协议实现自然语言控制建模。

DeepSeek R1与Claude结合的认知架构项目，通过R1进行高级推理规划，Claude执行具体分析，实现多步骤逻辑推理和结构化思维处理。

Whistle MCP Server是基于MCP协议的Whistle代理管理工具，允许AI助手直接操控本地Whistle代理服务器，实现规则、请求的自动化管理。

一个用于通过Claude AI与macOS上的Agenda应用交互的服务器实现，提供创建笔记、管理项目及通过x-callback-urls打开现有笔记的功能。

Distri是一个基于Rust的可组合AI代理框架，支持通过MCP协议构建和组合智能代理能力，提供模块化设计和高效性能。

该项目实现了一个MCP服务器，作为AI助手与Outline文档服务之间的桥梁，提供文档搜索、管理、创建编辑等功能。

DeepSeek MCP Server通过集成DeepSeek R1的高级推理引擎增强Claude的推理能力，使其能够处理复杂的多步推理任务。

Miro MCP Server是一个实现Model Context Protocol（MCP）的服务，通过与Miro REST API集成，使AI系统能够直接在Miro白板上与用户协作，操作白板组件。

Divide and Conquer MCP Server是一个基于JSON结构的任务管理服务器，专为AI代理设计，用于分解复杂任务、跟踪进度并保持上下文。

MCP Context Template是一个集中管理AI工具上下文的仓库，旨在降低上下文共享成本并提升开发效率，为团队提供统一的AI协作标准和文档结构。

Aider MCP服务器是一个连接AI助手与Aider文件编辑工具的桥梁，通过标准化的Model Context Protocol协议，提供文件编辑、创建、代码提取等功能，支持多种客户端集成。

QA Sphere的MCP服务器，实现LLM与测试用例的直接交互

Aider MCP服务器是一个桥接AI助手与Aider文件编辑工具的中介服务，通过标准化的Model Context Protocol协议提供文件编辑、创建、代码提取等功能。

DeepSeek MCP Server通过集成DeepSeek R1的先进推理引擎增强Claude的推理能力，使其能够处理复杂的多步推理任务。

AgentMCP是一个通用的AI代理协作系统，通过简单的装饰器即可将任何AI代理接入全球协作网络（MACNet），实现跨框架、跨协议的自动通信与任务协调。

这是一个GitHub MCP服务器项目，支持通过Model Context Protocol与Claude等LLM模型交互，实现GitHub API的调用与管理功能。

DeepSeek MCP服务器通过集成DeepSeek R1的先进推理引擎增强Claude的推理能力，使其能够处理复杂的多步推理任务。

MCP代码检查服务器，提供代码质量检测功能，包括pylint和pytest检查，支持与AI助手集成进行代码质量分析。

该项目实现了模型上下文协议(MCP)作为个人智能框架(PIF)的实践方案，通过结构化工具和渐进式交互模式，为人类与AI之间构建有意义的理解发展空间。