MCP AI Hubは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、LiteLMの統一インターフェイスを通じて100以上のAIモデル（OpenAI、Anthropic、Googleなどを含む）へのアクセスを提供し、複数の伝送プロトコルと柔軟な設定をサポートします。

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。

G2N MCP GoogleカレンダーSSEサーバーは、Model Context Protocolを実装したサーバーで、Server-Sent Eventsを通じてGoogleカレンダーの統合機能を提供し、AIモデルやアプリケーションがカレンダーイベントを管理できるようにします。

Image Gen MCP Serverは、Model Context Protocol（MCP）標準プロトコルを通じて、さまざまなLLMチャットボットにクロスプラットフォーム、多モデルの画像生成機能を提供する汎用AI画像生成サービスです。OpenAIとGoogleの複数の画像モデルをサポートし、テキスト対話からビジュアルコンテンツへのシームレスな変換を実現します。

ナプキンAI MCPサーバーは非公式のコミュニティによって維持されるツールで、Model Context Protocolを通じてAIアシスタント（Claudeなど）に情報グラフ、マインドマップ、フローチャートなどのビジュアルコンテンツを生成する機能を提供します。複数の出力形式（SVG、PNG、PPT）とストレージバックエンド（ローカル、S3、Google Driveなど）をサポートし、非同期処理、自動ポーリング、リトライメカニズムが含まれています。

Model Context Protocolに基づく多モデルAIコードレビューおよび分析サーバーです。OpenAI、Anthropic、Google Geminiなどの複数のAIモデルを並列に実行し、コード品質チェック、セキュリティ分析、多エージェントコンセンサスレビューを行います。

Model Context Protocolに基づくサービスで、Google PageSpeed Insightsのウェブページパフォーマンス分析機能を提供し、AIモデルが標準化されたインターフェースを通じてウェブページの読み込み性能を評価できるようにします。

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。

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。

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。

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。