Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP（モデルコンテキストプロトコル）サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。

Cipherは、プログラミングAIエージェント向けに設計されたオープンソースのメモリ層フレームワークです。MCPプロトコルを通じてさまざまなIDEとAIコーディングアシスタントと統合し、自動記憶生成、チーム記憶共有、デュアルシステム記憶管理などの核心機能を提供します。

Mapbox MCPサーバーは、Node.jsで実装されたモデルコンテキストプロトコルサーバーで、AIアプリケーションにMapboxの地理空間APIへのアクセス機能を提供します。地理コーディング、興味のある場所の検索、ルート計画、等時線分析、静的地図生成などの機能が含まれます。

ミニマックス公式のモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーで、テキスト読み上げ、ビデオ/画像生成などのAPIとのやり取りをサポートします。

このプロジェクトはLangChainにModel Context Protocol（MCP）ツールの呼び出しサポートを提供し、MCPツールキットを通じてAIモデルとの相互作用を実現します。例えば、ファイルの読み取りや要約の生成などです。

MemoryMeshは、AIモデル向けの知識グラフサーバーで、テキストロールプレイングゲームとインタラクティブな物語に特化しています。動的なスキーマ定義と自動生成ツールを通じて、AIが対話中に一貫した構造化された記憶を維持し、より豊かで動的な対話体験を実現します。

mcp-hfspaceは、Hugging Face Spacesに接続するMCPサーバーで、画像生成、音声処理、ビジュアルモデルなど、さまざまなAI機能をサポートし、Claude Desktopとの統合を簡素化します。

FileScopeMCPはTypeScriptベースのコード分析ツールで、ファイルの重要度スコアを計算し、依存関係を追跡し、可視化チャートを生成し、ファイルの要約を追加することで、開発者がコードライブラリの構造を迅速に理解するのを支援します。多言語のプロジェクト分析をサポートし、Mermaidチャートの生成と永続的なストレージ機能を提供し、Cursorのモデルコンテキストプロトコルと統合できます。

DB MCP Serverは、マルチデータベースをサポートするサーバーで、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を実装し、AIアシスタントに構造化されたデータベースアクセス機能を提供します。MySQLとPostgreSQLをサポートし、複数のデータベースに同時に接続でき、専用ツールを自動生成し、明確なアーキテクチャ設計に準拠しています。

Unreal Engineの生成型AIサポートプラグインで、最新のLLM/GenAIモデルAPIを統合し、ゲーム開発におけるAI統合層のサポートを提供します。OpenAI、Claude、Deepseekなどのモデルのチャット、構造化出力などの機能を備え、Model Control Protocol（MCP）をサポートしてシーンオブジェクトの制御やブループリントの生成などの高度な機能を実現します。

MCP Appiumはモデルコンテキストプロトコルに基づくインテリジェントなモバイル自動化サーバーで、AIアシスタントにクロスプラットフォームのモバイルアプリテストツールを提供します。iOSとAndroidプラットフォームをサポートし、スマート要素定位、セッション管理、自動化テスト生成などの機能を備えています。

クイックスタートオートMCPは、ユーザーがClaude DesktopとCursorでAnthropicモデルコンテキストプロトコル（MCP）を迅速に登録するのを支援するツールです。RAGドキュメント検索、Difyワークフロー、リアルタイムウェブ検索などの機能を提供し、JSON設定ファイルをワンクリックで生成することができます。

Notebook Intelligence (NBI) は、JupyterLab用に設計されたAIコーディングアシスタントおよび拡張可能なAIフレームワークで、GitHub Copilotや他のLLMプロバイダーのモデル（ローカルのOllamaモデルを含む）をサポートします。コード生成、自動補完、チャットインターフェイスなどの機能により生産性を大幅に向上させ、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サービスの統合をサポートします。

Trellis MCPはAIアシスタントとTrellis 3D生成モデルをつなぐインターフェースサービスで、自然言語で迅速に3Dアセットを生成してBlenderにインポートできます。このプロジェクトはオープンソースモデルに基づいており、APIバックエンドを自分でデプロイする必要があり、高速で無料という特徴がありますが、安定性のリスクがあります。

MCP STL 3Dレリーフ生成器は、2D画像を3Dレリーフモデルに変換するツールで、モデルのサイズ制御、ベースの追加、深度反転などの機能に対応し、3D印刷やレンダリングに適しています。

CTXはコードリポジトリと大規模言語モデル（LLM）を接続するツールで、構造化されたコンテキストファイルを自動生成することで、AI開発におけるコードコンテキストの伝達効率が低い問題を解決します。コードファイル、Gitリポジトリ、ウェブページなどの複数のソースから情報を収集することができ、MCPサーバーを通じて直接AIアシスタントにプロジェクトコンテキストを提供することができます。

mcp-rag-serverは、Model Context Protocol (MCP)に基づくサービスで、検索強化生成（RAG）をサポートし、ドキュメントをインデックス化し、大規模言語モデルに関連するコンテキストを提供します。

Node.jsとGemini APIに基づくAI研究アシスタントツールで、Firecrawlを通じてウェブデータを収集し、Gemini大規模モデルを利用して深い言語理解とレポート生成を行い、反復的な深層研究をサポートし、MCPプロトコルと統合できます。

このプロジェクトは、Google Cloud Vertex AI Geminiモデルに基づくMCPサーバーで、コード支援と一般的な質問応答に使用する豊富なツールセットを提供します。Web検索強化型の回答、ドキュメントの説明生成、ファイルシステム操作などの機能をサポートしています。

HALは大規模言語モデルにHTTP API機能を提供するMCPサーバーで、安全なインターフェイスを介したネットワークリクエストとOpenAPI仕様からの自動ツール生成をサポートしています。