デスクトップコマンダーMCPは、Claudeデスクトップアプリケーションがターミナルコマンドを実行し、ファイルシステムを管理できるAIアシスタントツールです。コードの検索、編集、プロセス管理、リモートファイルの読み取りなどの機能をサポートします。

NexusはAIツール集約ゲートウェイで、複数のMCPサーバーとLLMプロバイダーの接続をサポートし、統一されたエンドポイントを通じてツール検索、実行、およびモデルルーティング機能を提供し、セキュリティ認証とレート制限をサポートします。

Apple Doc MCPは、Apple開発者ドキュメントへの直接アクセスを提供するモデルコンテキストプロトコルサーバで、AIプログラミングアシスタントに統合され、スマート検索、フレームワークブラウジング、詳細なドキュメント取得をサポートします。

ConsultingAgents MCP Serverは、複数のモデルを持つコンサルティングエージェントサーバーで、MCPプロトコルを通じてClaude Codeに4種類のAI専門家（Darren、Sonny、Sergey、Gemma）のコンサルティングサービスを提供し、コード分析、ドキュメント検索、リポジトリレベルの開発計画をサポートします。

Giphy APIに接続するMCPサービスで、AIモデルにGIF検索、ランダム取得、およびトレンドコンテンツ機能を提供します。

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。

AIエージェントのコンテキストウィンドウ/メモリを拡張するためのMCPサーバーで、メモリの保存、検索、管理をサポートし、意味検索機能を備えています。

Discourse MCPは、Discourseフォーラムの機能をAIエージェントにツールとして公開するModel Context Protocolサーバーで、検索、投稿の閲覧、投稿の作成などの操作をサポートし、読み取り専用と書き込み可能な2つのモードを提供し、リモートツールの検出と動的登録をサポートします。

Google Scholar MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を通じてAIアシスタントにGoogle Scholarの学術論文へのアクセスを提供するインターフェースサービスです。キーワード検索、高度な検索、著者情報の照会機能をサポートし、AIモデルが学術論文のメタデータを取得するのを支援します。

Zetmemは、Zettlekasten方法に基づくAI支援型メモリサーバープロジェクトで、ClaudeなどのAIプログラミングツールに永続的なコンテキストメモリシステムを提供し、セッションとプロジェクトをまたいだコードメモリの保存、検索、スマート進化をサポートします。

LspaceはオープンソースのAPIバックエンドとサーバーで、モデルコンテキストプロトコル（MCP）を実装しています。これにより、開発者はAI会話から得られた洞察を検索可能な永続的な知識ベースに変換し、様々なツールに統合することができます。

Zoekt MCPサーバーは、Zoektコード検索エンジンに基づくモデルコンテキストプロトコルサービスで、コード検索、リポジトリ検索、およびコンテンツ取得機能を提供し、AIツールの統合向けに設計されています。

モデルコンテキストプロトコル(MCP)を実装したサーバーの概念実証プロジェクトで、AIアシスタントにカスタムツールとリソースを提供して能力を強化します。ドキュメント検索、ウェブクローリング、Google検索APIの統合機能が含まれています。

FastAPIバックエンドとGradioフロントエンドを組み合わせたMCPの基本アプリケーションで、シンプルなインターフェースを通じてAIモデルとの対話がサポートされ、Google Gemini APIを統合して論文検索と分析機能を実現しています。

Memvid MCPサーバーは、ビデオメモリ技術に基づくAIサービスインターフェイスです。テキストやPDFなどの内容をビデオ形式にエンコードし、意味検索と対話機能を提供します。

複数のデータベースタイプの統合によってAIプログラミング能力を強化するメモリシステムで、ベクトルデータベース、SQLite、知識グラフを含み、コードパターン、アルゴリズム、プログラミング概念の関係を保存および検索するために使用されます。

AIエージェントのコンテキストウィンドウ/メモリを拡張するMCPサーバーで、メモリ内容の保存、検索、管理をサポートし、意味検索機能を備えています。

このプロジェクトは、PythonベースのMCP（モデルコンテキストプロトコル）のサーバーとクライアントの実装で、AIモデルに標準化されたインターフェースを提供し、異なる大規模モデルベンダーのツール呼び出し形式を統一し、複数のAIフレームワークのドキュメント検索機能を統合します。

CodeSeekerは、ugrepとast - grepの機能を組み合わせたコード検索と変換ツールで、AIアシスタントにスマートな検索と置換機能を提供し、さまざまな検索モード、安全な置換、およびコードリファクタリングをサポートします。

rag - mcpは過度に設計された検索強化生成システムで、Pythonサーバーを通じてさまざまなテキスト検索モード（意味検索、質問応答検索、スタイル検索）を提供し、PostgreSQLとpgvectorを使用してテキスト埋め込みベクトルを保存し、AIエージェントとの対話をサポートします。アーキテクチャは複雑ですが拡張可能です。