Un client léger pour interagir avec les LLM, prenant en charge OpenAI et les API compatibles avec l'extension MCP.

Un client MCP pour Node.js qui simplifie l'interaction avec les serveurs MCP grâce à des méthodes pratiques pour des opérations courantes.

AppDog génère des serveurs MCP à partir de spécifications OpenAPI, simplifiant le développement et le déploiement d'API.

Une implémentation Dart de MCP permettant des interactions d'agents AI avec des composants serveur et client.

Implémentation MCP basée sur Swift pour les interactions des agents IA avec des composants serveur et client prenant en charge le standard de protocole.

Un package Python pour générer des clients API typés et des serveurs MCP à partir de spécifications OpenAPI.

Bibliothèque Rust pour créer des réseaux découvrables d'agents IA avec découverte des pairs et partage de ressources.

EasyMCP est un SDK Python haute performance pour gérer plusieurs serveurs MCP avec support de cache et d'espace de noms.

A TypeScript-based client connecting to MCP servers, enabling AI interaction with DeepSeek or OpenAI models.

Une démonstration simple d'un client MCP basé sur Spring Boot utilisant le spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter.

AIMCP AIME est une plateforme multi-clients alimentée par l'IA qui permet la gestion efficace des modèles et des services d'IA.