演示專案，展示如何將 MCP 協議整合至 Azure OpenAI，以實現無縫的 AI 應用互動。

一個結合的 MCP 伺服器和客戶端，無需重置即可無縫開發和測試 MCP。

一個透過LLM工具與Asgardeo組織互動的伺服器，實現組織管理自動化。

一個用於創建具有堅實工具執行和範例元件的MCP伺服器的Rails API模板。

開源的遠端 MCP 伺服器，將 GitHub 專案轉換為可讓 AI 存取的文件中心。

簡化與多個 MCP 伺服器的互動，允許自定義代理的創建和工具集成。

通過MCP伺服器-客戶端架構實現文件系統操作，以讀取、寫入和列出文件。

展示MCP協定與Azure OpenAI的演示，實現通過MCP伺服器和客戶端無縫與OpenAI API的互動。

一個基於 TypeScript 的 MCP 平台，用於管理平行思維分支、語義交叉引用和持久任務。

擴展 AI 助手具備軟體開發工具，用於代碼生成、重構、依賴分析和項目規劃。

一個由社群驅動的模型上下文協議（MCP）伺服器集合，用於人工智能的開發和整合。

標準化介面，用於將各種代理框架和LLM供應商整合到工具和資源中。

提供工具以從Yahoo Finance API訪問股票價格、公司資訊和財務數據。

連接多個大型語言模型的人工智慧編排伺服器，通過統一的API實現多模型工作流程。

一個實驗性的沙盒，用於測試MCP伺服器、客戶端、漏洞、攻擊MCP協議以及濫用LLM。

一個讓AI模型透過標準化的介面與MyMCPSpace的帖子、回覆、喜歡和動態互動的伺服器。

一個模型上下文協議伺服器，使AI助手能夠查詢和分析Kong Gateway的配置和流量。

自動將OpenAPI V3 API轉換為MCP伺服器，以便無縫整合AI代理。

一個通過多個與時間相關的功能為大型語言模型提供時間認知能力的伺服器。

一個讓MCP客戶端能透過Nano RPC發送Nano貨幣及訪問帳戶和區塊信息的伺服器。

一個將MCP伺服器與Ollama整合的MCP，以增強AI模型的管理和通信。

一套MCP使大型語言模型能透過API與無數的DevOps工具互動。

一套用於以自然語言與生物數據庫（如 PDB 和 ChEMBL）互動的微服務集合。

輕量級的 Python 伺服器，用於管理和創建 CrewAI 工作流程，以進行多代理的協調。

一個透過MCP協議公開專門的OpenAI代理進行網頁搜索、檔案分析和計算機操作的伺服器。

一個使得基於 SSE 的 MCP 伺服器和客戶端能夠進行可擴展和解耦通訊的模式。

創建代碼庫的圖形表示，識別多種編程語言中的實體和關係。