Um cliente leve para interagir com LLMs, suportando OpenAI e APIs compatíveis com a extensão MCP.

Um cliente MCP para Node.js que simplifica a interação com servidores MCP usando métodos convenientes para operações comuns.

AppDog gera servidores MCP a partir de especificações OpenAPI, simplificando o desenvolvimento e a implantação de APIs.

Uma implementação Dart do MCP que possibilita interações de agentes AI com componentes de servidor e cliente.

Implementação MCP baseada em Swift para interações de agentes de IA com componentes de servidor e cliente que suportam o padrão de protocolo.

Um pacote Python para gerar clientes API tipados e servidores MCP a partir de especificações OpenAPI.

Biblioteca Rust para construir redes descobríveis de agentes de IA com descoberta de pares e compartilhamento de recursos.

EasyMCP é um SDK de Python de alto desempenho para gerenciar múltiplos servidores MCP com suporte a cache e namespace.

Um cliente baseado em TypeScript que conecta a servidores MCP, permitindo a interação AI com modelos DeepSeek ou OpenAI.

Uma demonstração simples de cliente MCP baseada em Spring Boot utilizando o spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter.

AIMCP AIME é uma plataforma multi-cliente impulsionada por IA que permite o gerenciamento eficiente de modelos e serviços de IA.