Gauntlet-Incept是一个为K-8学生生成高质量教育内容的系统，专注于文章和题库的个性化生成与评估。

Cursor聊天历史分析工具，通过MCP协议让AI助手读取本地聊天数据，提供个性化编程辅助和模式分析

该项目实现了一个基于MCP协议的个人上下文管理服务器，用于存储和更新用户的个性化数据，使AI助手能够跨会话保持记忆并提供个性化服务。

该项目是一个基于Node.js和TypeScript构建的CSS教学MCP服务器，提供个性化CSS特性更新服务，包含资源管理、工具调用和提示引导功能。

基于Go开发的MCP服务器，支持SSE和stdio运行方式，提供B站个人信息查询、最新关注及视频搜索功能，助力AI个性化视频内容选择。

一个基于MCP协议的个人数据聚合中心，允许AI助手访问多个平台的个人数据，提供个性化的交互体验。

GitHub Copilot记忆工具，为VS Code 2025新特性设计，通过持久化记忆让Copilot记住用户偏好和工作上下文，提升AI编程助手的个性化体验。

基于Go开发的MCP服务器，支持SSE和stdio运行方式，提供B站个人信息查询、关注列表及视频搜索功能，助力AI个性化视频内容选择。

TIDAL MCP是一个个性化音乐推荐系统，通过LLM结合用户自定义条件筛选TIDAL曲库，支持基于播放历史/歌单的智能推荐及歌单管理。

S/MCP是一个基于MCP协议的服务器，提供与哲学AI导师Stern的交互。Stern融合理性主义思维与斯多葛哲学，通过智能合约和个性化指导帮助用户实现潜能。

一个提供韩妆(K-Beauty)信息的MCP服务器，支持实时搜索、品牌数据库、成分分析和AI皮肤照片分析，包含58+品牌和个性化护肤推荐。

该项目是一个Strava API与Model Context Protocol (MCP) SDK的集成方案，用于分析训练数据并提供个性化建议。

Q-CLI MCP记忆服务器是为开发者工具设计的上下文记忆系统，能够智能存储用户偏好、代码习惯和架构决策等信息，实现跨会话的个性化体验。

What2Watch MCP 是一个为AI助手提供实时娱乐内容发现能力的服务，它整合了数千个电视频道、流媒体平台的节目信息，并能根据用户偏好、心情和时间进行个性化推荐。

Popmelt MCP是一个通过多维用户偏好实现深度个性化AI交互的框架，包含风格向量、上下文加权和动态设计系统等核心组件。

TrendRadar是一个全网热点聚合与智能推送工具，支持多平台新闻监控、关键词筛选、AI智能分析，可通过GitHub Actions或Docker快速部署，实现个性化热点追踪。

一个用于汽车定制和赛车的MCP服务器，支持车辆颜色、轮毂、车身套件等个性化定制，以及驾驶员档案管理和构建保存功能

Hand Marketing MCP服务器通过分析用户对话提取多维标签，智能匹配行业产品数据库，提供高度个性化的产品推荐服务

ZenFeed是一个利用AI技术增强RSS阅读体验的开源项目，提供个性化推荐、实时监控和邮件提醒等功能，旨在解决信息过载问题。

一个基于Claude的MCP服务器，用于生成个性化的前端编程挑战，支持多种语言和难度级别。