Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.

Модель-независимая платформа для чата, поддерживающая несколько поставщиков LLM и интеграцию MCP с пользовательскими ключами API.

Универсальный локальный интерфейс чата ИИ с поддержкой нескольких поставщиков ИИ и интеграции внешних инструментов.

Клиентский инструмент для Prism, позволяющий интеграцию с серверами Протокола Контекста Модели (MCP) для AI-приложений.

Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.

Обертка сервера MCP, позволяющая полное использование протокола без ограничений инструментов или перегрузки контекста.

Полностью типизированная библиотека клиента TypeScript для взаимодействия с сервером и инструментами MCPVerse.org.

Пример проекта, демонстрирующий, как реализовать клиент MCP с помощью SwiftUI и API Anthropic.

CLI-инструмент для подключения к серверам MCP, позволяющий естественное взаимодействие на основе языка, поддерживаемое OpenAI.

Платформа чат-бота, интегрирующая llama-stack-client, Ollama и MCP для тестирования и развертывания AI-чата-приложений.

Асинхронный клиент Python для взаимодействия с сервером API Rini для управления LLM, пользователями, сессиями и MCP.

Минималистичный клиент MCP, позволяющий интеграцию с различными серверами MCP для улучшенных функций чат-бота AI.

Python-клиент, который подключается к серверам MCP с помощью Ollama, поддерживает несколько серверов, динамические модели и инструменты.

Легкий клиент для взаимодействия с LLM, поддерживающий OpenAI и совместимые API с расширением MCP.

Легковесный инструмент командной строки, соединяющий локальные LLM с серверами MCP для реверс-инжиниринга и автоматизационных задач.

Инструмент командной строки для взаимодействия с серверами MCP с использованием моделей OpenAI для эффективной коммуникации.

Инструмент командной строки, который проксирует запросы MCP, позволяя локальным клиентам, таким как Claude Desktop, взаимодействовать с удаленными серверами MCP.

Пример клиента MCP, разработанного с использованием Electron, React и Express для демонстрации функциональных возможностей MCP.

Революционизирует функции серверов и клиентов, интегрируя API, ИИ и автоматизацию с помощью усовершенствованного протокола контекста модели.

Простой прототип клиента MCP, использующий Google ADK, который взаимодействует с базами данных с помощью перевода естественного языка в SQL.

Сервер, предоставляющий уведомления о погоде в США с использованием API NWS, с интерактивным примером клиента.

Реализация менеджера динамических клиентов MCP на C#, который подключается к нескольким серверам MCP с управлением конфигурацией.

Сервер, предоставляющий метеоуведомления и прогнозы через API NWS с поддержкой TypeScript.

Обеспечивает непрерывное соединение с серверами MCP, используя LLM на платформе LangChain и взаимодействие через CLI для динамических рабочих процессов.

Клиент для Signal, который позволяет отправлять и получать сообщения через MCP (Протокол Контекста Модели).

Легковесный клиент на TypeScript, позволяющий ИИ моделям подключаться к внешним инструментам и сервисам через MCP.

Клиент, подключающийся к серверам MCP через SSE, предоставляющий интерфейс чата для тестирования и взаимодействия с акторами.

Предоставляет серверы MCP на Python, Go и Rust для бесшовной интеграции инструментов ИИ в VS Code.

Реализует MCP-сервер, поддерживающий несколько фреймов агентов для бесшовной связи и координации между агентами.

GUI-инструмент для управления серверами MCP на разных клиентах с функциями бесшовного переключения и мониторинга в реальном времени.

Сервер, который запрашивает транзакции Solana с помощью естественного языка, используя API Solscan, упрощая взаимодействие с блокчейном.

Сервер, позволяющий клиентам MCP, таким как Claude Desktop или Cursor, эффективно выполнять действия в редакторе Unity.

Клиент WhatsApp MCP, позволяющий взаимодействовать с серверами MCP через сообщения чата в WhatsApp.

Унифицированная платформа для управления и мониторинга нескольких серверов MCP с实时 статусом и обработки протоколов.

Комплекс серверов AWS MCP, предоставляющий документацию AWS, анализ затрат и возможности управления инфраструктурой.

Java AI фреймворк, поддерживающий разработку приложений полного сценария с LLM, вызовом функции, RAG, встраиванием, потоком, сервером MCP, клиентом.

Библиотека Go, облегчающая интеграцию с серверами MCP, такими как Redis, GitHub, Google Maps и инструментами веб-скрепинга.

Горизонтально масштабируемый сервер MCP, поддерживающий развертывания с балансировкой нагрузки для AI-коммуникации и обмена сообщениями.

Инструмент командной строки Rust для обнаружения, документирования и визуализации возможностей и ресурсов сервера MCP.

Прокси-сервер MCP, который агрегирует несколько серверов ресурсов MCP в один доступный HTTP-сервер.

CLI-инструмент для создания серверных приложений протокола контекста модели (MCP) с поддержкой TypeScript и современными инструментами.

Позволяет глубокую интеграцию компонентов и цепей правил в качестве инструментов MCP для AI-ассистентов и системной интеграции.

Dart-реализация MCP, позволяющая взаимодействие AI-агентов с серверными и клиентскими компонентами.

Упрощает взаимодействие с несколькими серверами MCP, позволяя создавать пользовательские агенты и интеграции инструментов.

Высокопроизводительный асинхронный инструмент Rust для создания серверов и клиентов MCP с поддержкой стандартного ввода-вывода.

Реализует операции с файловой системой через архитектуру MCP сервер-клиент для чтения, записи и перечисления файлов.

Легкий клиент MCP на Node.js, обеспечивающий интерактивное взаимодействие с серверами MCP для управления моделями.

Универсальный генератор цветовых палитр для веб-разработки с возможностью эффективного создания настраиваемых ярких цветовых схем.

Библиотека клиента Python для управления соединениями с серверами MCP, поддерживающая адаптацию инструментов для таких поставщиков, как OpenAI, Anthropic и Gemini.

Tome — это приложение для MacOS, предназначенное для управления локальными LLM и серверами MCP, обеспечивающее легкое подключение и функции чата.

Бот Slack соединяет Slack и серверы MCP, позволяя LLM взаимодействовать с инструментами MCP через интерфейс Slack.

Бесплатный клиент-сервер MCP, использующий высокопроизводительное инференс в GroqCloud и соединяющийся с локальными и удаленными серверами MCP.

Минимальный пример сервера и клиента MCP, демонстрирующий операции с калькулятором с использованием SSE и stdio.

Сервер для платформы StatusNow, который позволяет осуществлять мониторинг и управление оповещениями с поддержкой множества функциональных возможностей для взаимодействия.

Масштабируемый сервер Meta MCP, который автоматически маршрутизирует запросы на более чем 1000 серверов MCP для крупномасштабного развертывания LLM.

Открытый протокол для стандартизации того, как приложения предоставляют контекст LLM с использованием взаимодействий с блокчейном Algorand.

Конфигуратор и прокси для защищенных серверов MCP, поддерживающий горячую перезагрузку для гибкого и повторно использующегося управления клиентами MCP.

Кросс-платформенный инструмент для добавления серверов MCP в Claude Desktop, Cursor и Windsurf за два клика.

Кроссплатформенный веб- и API-интерфейс для управления серверами MCP с использованием команд на естественном языке, основанный на Ollama.

CLI инструмент для управления серверами MCP между различными клиентами, такими как Claude Desktop и Cursor.

Открытый стандартный протокол, который обеспечивает бесшовную интеграцию LLM с внешними источниками данных и инструментами.

Двухрежимный Python-сервер, позволяющий выполнять операции калькулятора через события, отправляемые сервером, и стандартный ввод/вывод.

Сервер MCP в предрелизном состоянии, реализующий Протокол Контекста Модели для интеграции с системой отслеживания ошибок Rollbar.

Сервер MCP, управляемый ИИ, автономно взаимодействует с Malware Bazaar для получения информации о угрозах и метаданных образцов в реальном времени.

Сервер, поддерживающий форматы EPUB и PDF, позволяющий взаимодействовать с электронными книгами на естественном языке с помощью LLM.

Независимый исполнитель агентов, выполняющий задачи с помощью инструментов MCP, используя API от Anthropic, AWS BedRock и OpenAI.

Кроссплатформенный AI-чат-клиент, поддерживающий несколько LLM с использованием Протокола Контекста Модели для контекстно-ориентированных разговоров.

Реализация MCP на основе Swift для взаимодействия с AI-агентами с серверными и клиентскими компонентами, поддерживающими стандарт протокола.

Библиотека TypeScript, упрощающая подключение LLM, совместимых с LangChain.js, к серверам MCP для создания агентов ИИ.

Многоканальный клиент чата с поддержкой различных LLM, управления подсказками, рынка серверов MCP и кроссплатформенной поддержки.

Реализация клиента MCP с Azure OpenAI для интеграции возможностей чата и вызова инструментов.

Библиотека Python с открытым исходным кодом, обеспечивающая бесшовную интеграцию MCP для AI-агентов, рабочих процессов и автоматизаций.

CLI-инструмент для управления серверами, клиентами и инструментами MCP с детальным контролем на Windows, macOS и Linux.

Графический интерфейс для управления серверами MCP с удобством и автоматизацией для нескольких клиентов.

CLI-инструмент для генерации, настройки и управления типобезопасными серверами MCP на основе спецификаций OpenAPI.

Минималистичный клиент MCP, предназначенный для эффективного тестирования вызовов инструментов сервера MCP и взаимодействия протоколов.

Ассистент по торговле на Python для Zerodha, управляющий счетами, размещающий заказы и получающий доступ к торговой информации через MCP.

Открытый интерфейс чата с множеством агентов, позволяющий управлять несколькими агентами в одном динамическом разговоре.

Локальный асистент кодирования на основе ИИ, который предоставляет контекстные объяснения и предложения кода в рамках вашего проекта.

Рамки для создания, управления и развертывания клиентов и серверов MCP с бесшовной интеграцией рабочего процесса.

Соединяет серверы MCP с Semantic Kernel для обеспечения бесшовного вызова внешних инструментов LLM.

Библиотека TypeScript, позволяющая AI-агентам подключаться к серверам MCP и использовать их инструменты для повышения возможностей.

Сервер, который извлекает и визуализирует данные о расходах AWS через API Cost Explorer для анализа и отчетности.

Обеспечивает интеграцию агента ИИ Azure OpenAI с Microsoft Fabric Data Warehouse через GraphQL для динамического доступа к данным.

Сервер MCP Solscan API на Rust для запроса данных блокчейна Solana с использованием естественного языка

Приложение-шлюз для взаимодействия с API Evolution через сервер stdio MCP с конечной точкой SSE.

Python-инструментарий, позволяющий агентам ADK подключаться к серверам MCP для функциональности поиска рейсов.

Клиент MCP на базе Python, интегрированный с Google Gemini AI для выполнения задач через Протокол Контекста Модели.

Gaia-X предлагает платформу AI для бизнеса с поддержкой MCP, координацией многопользовательских агентов и RPA на естественном языке.

Песочница для проверки MCP-серверов с локальной или облачной LLM-инференцией и поддержкой чата.

Веб-сервер с конечной точкой Server-Sent Events для обновлений в реальном времени и приема сообщений от клиентов.

CLI-инструмент, который упрощает установку и управление конфигурациями серверов MCP для клиентов MCP.

Набор инструментов ИИ для поиска, математики и получения новостей, построенный на основе фреймворка MCP.

EasyMCP — это высокопроизводительный SDK на Python для управления несколькими серверами MCP с поддержкой кэширования и пространств имен.

Универсальный чат-бот, демонстрирующий протокол MCP для многофункционального взаимодействия с интеграцией фронтенда и бэкенда.

Образовательный сервер на основе FastAPI, демонстрирующий вызовы MCP с удаленным исполнением команд через API и SSE.

Клиентский интерфейс для поиска рейсов MCP с использованием Ollama и Llama 3.2 для удобных запросов полетов.

Библиотека Clojure для улучшения моделей ИИ с помощью инструментов, ресурсов и подсказок с использованием Протокола контекста модели.

OpenClient – это открытый MCP, который стандартизирует предоставление контекста для LLM, позволяя бесшовную интеграцию AI-приложений.

Сервер, позволяющий LLM выполнять Python-код, управлять окружениями, читать/писать файлы и интерактивно запускать скрипты.