Agentic Radar是一個用於分析和評估代理系統的安全掃描工具，幫助開發者、研究人員和安全專家理解代理系統的工作流程並識別潛在漏洞。

這是一個基於Docker容器的AI開發工具項目，通過Markdown文件編寫複雜工作流，結合Docker化工具和用戶自選的LLM模型，實現多模型代理和項目優先設計的工作流程。

UE5-MCP是一個集成AI驅動的自動化工具，旨在優化Blender與Unreal Engine 5的工作流程，提供從場景生成到遊戲開發的端到端解決方案。

NeoCoder是一個基於Neo4j知識圖譜的AI編程輔助系統，通過MCP服務器實現AI助手與知識圖譜的交互，提供標準化編碼工作流程、動態指令手冊和項目記憶功能。系統支持多種操作模式（incarnations），包括基礎編程、科學研究、決策分析、複雜系統建模、知識圖譜管理和代碼分析等，通過Neo4j存儲工作流模板和執行記錄，確保編碼過程的可追溯性和標準化。

MCP Servers是一個GitHub託管的項目，包含自動化測試、代碼覆蓋率檢查和安全掃描等工作流程，遵循開源協議和社區行為準則。

BMAD-MCP是一個基於Model Context Protocol的敏捷開發工作流編排器，通過PO→架構師→SM→開發→評審→QA六個階段管理完整開發流程，支持動態引擎選擇和交互式需求澄清，確保交付質量。

該項目展示了針對AI工作流程的MCP投毒攻擊，包含多種攻擊場景的驗證，如代碼生成汙染、財務數據洩露等，用於教育研究目的。

一個強制AI按結構化流程工作的MCP服務器，通過分階段驗證確保編程規範性

MCP工具包是一個模塊化服務器實現，用於構建高精度垂直AI代理，提供123種工具支持，顯著減少代碼量並簡化複雜工作流程。

GitHub Actions MCP服務器是一個為AI助手設計的服務，用於管理和操作GitHub Actions工作流，提供完整的流程控制、運行分析和安全操作功能。

本項目指導開發者如何將MCP服務與GitHub Copilot集成，以擴展AI輔助開發工作流的能力。通過不到一小時的學習，用戶將搭建GitHub MCP服務器，實現Copilot代理模式集成，並完成從問題研究到代碼提交的全流程實踐。

dap-mcp是一個基於模型上下文協議（MCP）的調試適配器協議（DAP）實現，旨在優化和擴展大型語言模型的上下文窗口，以增強調試工作流程。

BoostSecurity MCP是一個用於保護AI代理開發工作流程的安全工具，通過驗證第三方軟件包的安全性來防止供應鏈攻擊，支持多種編程語言和包生態系統。

mcp-micromanage是一個用於控制和跟蹤AI編程助手工作流程的工具，通過強制性的頻繁反饋和可視化看板來確保開發任務按計劃執行。

Sketch Context MCP是一個模型上下文協議服務器，用於將Sketch設計文件與Cursor等IDE集成，實現AI驅動的設計到代碼工作流程，支持即時雙向通信和設計元素操作。

GitHub代碼審查助手MCP服務器，提供智能工具分析PR代碼模式、提出改進建議、檢查團隊標準合規性，支持完整的代碼審查工作流程。

該項目包含GitHub Actions工作流，用於自動化CI/CD流程，包括主CI管道、跨平臺測試和發佈流程，支持多節點測試、類型檢查、代碼規範檢查、單元測試、集成測試等功能。

一個集成iTerm2的git工作樹管理MCP服務，提供工作樹創建、關閉、導航及智能標籤檢測功能，優化多分支開發流程。

Plane MCP Server是一個提供與Plane API無縫集成的模型上下文協議服務器，支持項目管理、工作項操作、自動化流程等功能，適用於開發者和AI工具集成。

一個用於實現人機交互工作流程的MCP服務器，適用於Cline和Cursor等工具。