OmniMindはオープンソースのPythonライブラリで、Model Context Protocol（MCP）の統合を簡素化し、AIエージェント、ワークフロー、自動化開発をサポートします。即挿即用機能を提供し、複数のツールが組み込まれており、Google Geminiに基づいたスマートな応答を提供し、開発者や初心者がAIアプリケーションを迅速に構築するのに適しています。

Gemini UIデザインサーバーは、MCPプロトコルに基づく企業向けUI/UXデザインとフロントエンド実装の専門システムで、Google Gemini 2.5 PROを統合することで、専門的なUIコンポーネントデザイン、コードレビュー、フロントエンドコード生成、アーキテクチャコンサルティングサービスを提供します。

MCPサーバープロジェクトです。トークン数に基づいてOpenAI O3またはGoogle Gemini 2.5 Proモデルを自動選択するサービスを提供します。ファイルパスを再帰的に埋め込んだプロンプトをサポートし、コードレビューや複雑な問題解決に適しています。

Apktool MCP Serverは、Model Context Protocolに基づくAndroid APK分析サービスで、ApktoolツールとGemini CLI人工知能を統合し、APKのデコンパイル、セキュリティ分析、プライバシー監査、およびリバースエンジニアリングのガイダンス機能を提供します。

MCPサーバーは、Claude Codeが複雑な問題の深い分析が必要なときに、o3、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek Reasonerなどのより強力なAIモデルに相談できるようにします。

TypeScriptをベースにしたMCPサーバーで、Google Gemini Proモデルを統合しています。

このプロジェクトは、GoogleのGemini 2.5 Proモデルを使用して、関数呼び出し機能を通じてMCPプロトコルの航空便検索ツールとやり取りし、自然言語で航空便情報を照会し、整形された結果を返す方法を示しています。

Gemini MCPサーバーの実装で、Claude DesktopとGoogle Gemini 2.5 Pro実験モデルの対話をサポートします。

Google Gemini 1.5 Proモデルに基づくコンテンツのインテリジェント要約サービス

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP)フレームワークを通じてAIエージェントによるWindows描画プログラム（MSPaint）の自動制御を実現し、pywinautoを利用して描画ツールを操作し、Geminiモデルを組み合わせて自然言語の指示による描画機能を実現します。

Twitch MCPサーバーは、Twitchの配信者向けのAIツールセットです。Model Context Protocol（MCP）を通じて、Gemini CLIやQwen Coder、Claude CodeなどのチャットアシスタントをTwitchチャットに接続し、チャット管理、コンテンツ審査、視聴者とのインタラクション機能を実現します。

Gemini MCPサーバープロジェクトはModel Context Protocol（MCP）サービスを実装し、Claude DesktopがGoogleのGemini AIモデルと相互に接続できるようにします。完全なMCPプロトコルサポート、リアルタイム応答ストリーム、安全なAPIキー処理、および設定可能なモデルパラメータを提供し、TypeScriptで実装されています。

TypeScriptで実装されたModel Context Protocol (MCP)サーバーで、Google Gemini Proモデルを統合し、Claude Desktopからテキスト生成機能を呼び出すことができます。

MCPHubsはNext.jsをベースに構築されたウェブサイトで、AnthropicのModel Context Protocol (MCP)に関連するオープンソースプロジェクトを展示します。GitHub APIを通じてプロジェクト情報を取得し、Google Gemini Proモデルを使用してAI分析を行い、プロジェクトとMCPの関連性を評価し、プロジェクトリスト、詳細展示、READMEレンダリング機能を提供します。

MyMCP プロンプトは、自然言語の記述を通じて Model Context Protocol (MCP) サーバーを生成するツールです。Google Gemini API を使用して、ユーザーの記述を機能的な Python MCP サーバーと対応する JSON 設定に変換します。このプロジェクトには Flask バックエンドと React フロントエンドが含まれており、Web 界面を通じてユーザーがサーバーの記述を入力し、生成されたコードと設定を表示できます。

このプロジェクトは、Google Gemini 2.0モデルをベースに構築されたModel Context Protocol (MCP)サーバーのチュートリアルで、完全なコード実装を含み、MCP標準を通じてAIモデルが外部ツール（Brave検索APIなど）にシームレスにアクセスする方法を示し、柔軟なアーキテクチャ設計の例を提供します。

簡単で効率的なLLDB MCPサーバーで、自動化された出力キャプチャをサポートし、依存関係が少なく機能が充実しており、o4 - miniやGemini 2.5 Pro用に最適化されています。

Google Geminiを統合したModel Context Protocol (MCP)のデモプロジェクトで、サーバーとクライアントの設定と実行ガイドが含まれています。

このプロジェクトはModel Context Protocol（MCP）仕様を実装したサーバーで、MCPクライアント（Claudeデスクトップ版など）が標準化されたインターフェイスを通じてGoogleのGemini AIモデルと相互作用できるようにするブリッジとして機能します。複数のGeminiモデルと機能呼び出しをサポートし、単発の質問、複数回の会話、関数呼び出しなどのツールを提供し、ローカルまたはDockerでのデプロイが可能です。