MCP GoはGo言語で実装されたモデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバーフレームワークで、LLMアプリケーションと外部データソースやツールを接続するために使用されます。リソース管理、ツール呼び出し、プロンプトテンプレートなどの核心機能を提供し、セッション管理とミドルウェア拡張をサポートしています。

Einoは、Golang用に設計されたLLMアプリケーション開発フレームワークで、シンプルで拡張可能で信頼性が高く効率的なコンポーネント抽象化と編成機能により、AIアプリケーションの開発プロセスを簡素化することを目的としています。豊富なコンポーネントライブラリ、強力なグラフ編成機能、完全なストリーム処理サポート、および高度に拡張可能なアスペクトメカニズムを提供し、開発からデプロイまでの全サイクルのツールチェーンを網羅しています。

アデリンは、Rustで書かれたオープンソースのSolidityスマートコントラクト静的分析ツールで、開発者やセキュリティ研究者がSolidityコードの脆弱性を発見するのを支援します。FoundryとHardhatプロジェクトをサポートし、複数の形式のレポートを生成でき、VSCode拡張機能も提供します。

BrowserTools MCPは強力なブラウザ監視と相互作用ツールで、Chrome拡張機能とローカルサーバーを通じてAIによるブラウザのスマートな分析と操作を実現します。

MCP Unityは、Model Context Protocolを実装したUnityエディター拡張機能で、AIアシスタントがUnityプロジェクトとやり取りできるようにし、UnityとNode.jsサーバーの間の橋渡しを提供します。

Browser MCPはMCPサーバーとChrome拡張機能の組み合わせで、AIアプリケーション（VS Code、Claudeなど）を通じてブラウザの自動操作を実現し、高速、プライバシー保護、ログイン状態の維持、検出回避などの特徴を備えています。

MCP Unityは、Model Context Protocolを実装したUnityエディター拡張で、Node.jsサーバーを通じてAIアシスタントとUnityプロジェクトのインタラクションを橋渡しし、メニュー実行、オブジェクト選択、コンポーネント更新などの機能を提供します。

Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、ウェブ上で使用できる多機能計算プラットフォーム（MCP）を提供します。非技術ユーザーが簡単にAIワークフローを設定でき、開発者は拡張して構築することができます。

Claude Debugs For Youは、MCPサーバーを介してLLM（Claudeなど）との対話型コードデバッグを実現するVS Code拡張機能です。

LYRAIOSはモデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づく多AIエージェントオペレーティングシステムで、金融ネットワークとブロックチェーンパブリックチェーンを接続することでAIアプリケーションの機能を拡張し、ブロックチェーン操作、金融テクノロジー分析、教育学習などのサービスを提供することを目的としています。

Figma MCPサーバープロジェクトは、Claudeなどのクライアントを通じてFigma APIとの統合を実現し、ファイルの読み取りとデザインシステム管理機能をサポートしています。拡張可能なアーキテクチャを備えていますが、APIの制限により現在は読み取り専用です。

このプロジェクトはMCPプロトコルを通じてClaude Codeに似た機能を実現し、コードの理解、修正、コマンド実行などのツールを提供し、複数のモデルとJupyterノートブック操作をサポートし、セキュリティ管理と開発拡張機能を備えています。

MCPゴムダックは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくサーバーで、複数のOpenAI互換のLLMを照会するためのブリッジとして機能します。ゴムダックデバッグ法のように、ユーザーが異なるAI「ダック」に問題を説明し、多様な視点からの回答を得ることができます。さまざまなAIプロバイダーをサポートし、会話管理、多モデル比較、コンセンサス投票、議論、反復最適化などの高度なツールを提供し、MCPブリッジ機能を通じて他のMCPサーバーに接続して機能を拡張することができます。

GhidrAssistMCPは強力なGhidra拡張機能で、モデルコンテキストプロトコル（MCP）サーバを実装することで、AIアシスタントや他のツールが標準化されたAPIを介してGhidraの逆エンジニアリング機能と相互作用できるようにします。

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。

このプロジェクトは、Quarkus/Javaベースの一連のモデルコンテキストプロトコルサーバーを提供し、MCP対応のLLMアプリケーションの機能を拡張します。JDBCデータベースの相互作用、JVMモニタリング、ファイルシステム操作などのさまざまなサービスを含みます。

MCP開発フレームワークは、大規模言語モデルとの対話用の強力なツールセットで、ファイル処理（PDF/Word/Excel）やウェブコンテンツの取得などの機能を提供し、Cursor IDEの拡張をサポートしています。スマートなファイル識別、効率的な処理、メモリ最適化などの技術的特徴があります。

このプロジェクトは、Model Context Protocol（MCP）のサンプル実装を示しています。MCPは、AIアシスタントの機能を強化し、カスタムツールとデータソースを通じてその機能を拡張するための標準化されたプロトコルです。プロジェクトには、タスクマネージャー、ファイルブラウザ、および天気サービスなどの複数のMCPサーバーサンプルが含まれており、これらのサーバーの設定方法と使用方法に関するガイドも提供されています。

MUXI.aiは、オープンソースのマルチAIエージェントシステムフレームワークで、永続的なメモリ、標準化された通信プロトコル、および思考チェーン追跡機能を提供し、複数のインターフェース統合をサポートします。開発者が高度なAIアプリケーションを構築するためのモジュール型で拡張可能なプラットフォームを目指しています。

MCPMonkeyはViolentmonkeyに基づくブラウザ拡張で、MCPプロトコルサーバーを統合することでAI言語モデルとブラウザの対話機能を実現し、タブ管理、ページスタイル抽出などのツールを含みます。