EDT MCP Server是一个用于1C:EDT的MCP协议服务器插件，允许AI助手（如Claude、GitHub Copilot、Cursor等）与EDT工作空间进行交互，提供项目信息查询、错误报告、代码分析、元数据管理、应用程序调试、标签分组和可视化表单截图等功能。

Notebook Intelligence (NBI) 是一个为JupyterLab设计的AI编码助手和可扩展AI框架，支持GitHub Copilot及其他LLM提供商的模型，包括本地Ollama模型。它通过代码生成、自动补全和聊天界面等功能显著提升生产力，并支持Model Context Protocol (MCP) 服务集成。

CodeAlive MCP是一个为AI客户端提供深度代码库上下文服务的协议服务器，通过集成CodeAlive平台的语义代码搜索和代码库交互功能，增强AI代理（如Claude、Copilot等）对大型代码库的理解能力。

VibeCheck Web测试工具是一个AI驱动的网页测试代理，通过MCP协议集成到AI编程助手（如GitHub Copilot、Cursor等）中，实现自动化测试录制、执行和发现。它利用Playwright控制浏览器，支持自然语言描述生成测试脚本，执行回归测试，并自动发现潜在测试步骤，提高开发效率和测试准确性。

一个用于AI辅助编程的MCP服务器，通过整合开发历史数据（Git提交、测试结果、Copilot会话）到可搜索的SQLite数据库，让AI助手能够访问和分析开发历史。

一个基于Python的MCP服务器项目，集成微软安全副驾驶和Sentinel，支持KQL查询、技能管理及认证。

Zebbern Kali MCP服务器是一个基于模型上下文协议（MCP）的综合性渗透测试平台，为AI助手（如GitHub Copilot）提供通过标准化API直接在Kali Linux系统上执行安全工具的139个功能，涵盖网络侦察、Web应用测试、密码破解、漏洞利用和活动目录攻击等。

AutoMem MCP是一个为AI助手提供持久记忆的MCP客户端工具，通过连接AutoMem图向量记忆服务，让Claude、Cursor、GitHub Copilot等MCP兼容的AI平台能够跨会话、跨设备记住用户的决策、编码风格和偏好，实现完美记忆和个性化交互。

AI会话桥是一个MCP服务器和CLI工具，允许AI编程助手读取多个工具（如VS Code Copilot、Cursor、Rovodev）的对话历史，实现跨工具会话的统一访问、搜索和上下文共享。

Copilot Studio Agent Direct Line MCP Server 是一个本地MCP服务器，通过Direct Line 3.0 API让开发者能在代码编辑器中直接与Microsoft Copilot Studio Agents进行交互，提供对话管理、消息发送和历史记录等功能。

Snippy是一个基于Azure Functions的智能代码片段管理服务，利用MCP协议实现与Copilot等工具的交互，支持代码片段的存储、搜索和AI分析功能。

一个面向代理开发工具的MCP服务器，提供在根项目目录下的安全操作，包括执行Makefile命令、文件操作和Git操作等，适合与VS-Code copilot等AI辅助开发工具集成。

一个基于Spring Boot和MCP协议实现的四子棋游戏，支持玩家与GitHub Copilot对战，包含完整的游戏逻辑和状态管理。

这是一个用Go语言构建MCP服务器的示例项目，展示了如何创建MCP服务并通过GitHub Copilot调用。

一个MCP服务器，用于分析网站UI界面，为AI编程助手提供精确的修复指令，解决使用Copilot、Cursor等工具时UI更新混乱的问题。

本项目指导开发者如何将MCP服务与GitHub Copilot集成，以扩展AI辅助开发工作流的能力。通过不到一小时的学习，用户将搭建GitHub MCP服务器，实现Copilot代理模式集成，并完成从问题研究到代码提交的全流程实践。

本实验指导用户如何部署MCP服务器并将其集成到Microsoft Copilot Studio中，通过标准化协议连接AI模型与数据源，实现实时数据访问和笑话生成功能。

一个基于Python的MCP服务器项目，集成了Microsoft Security Copilot和Microsoft Sentinel，支持KQL查询执行、技能集管理及安全提示运行，使用Azure身份验证。

基于.NET构建的旅行信息MCP服务器，提供航班和酒店数据查询功能，支持目的地和城市筛选，通过VS Code Copilot集成使用。

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。