一個輕量級的客戶端，能夠與LLMs互動，支持OpenAI和兼容的API，並帶有MCP擴展。

一個Node.js MCP客戶端，簡化了與MCP伺服器的互動，使用方便的常見操作方法。

AppDog從OpenAPI規範生成MCP伺服器，簡化API的開發和部署。

一個Dart實現的MCP，啟用AI代理與伺服器和客戶端組件之間的互動。

基於Swift的MCP實現，用於AI代理與支援協議標準的伺服器和客戶端組件之間的互動。

從OpenAPI規範生成類型化API客戶端和MCP伺服器的Python套件。

Rust 庫，用於構建可發現的 AI 代理網絡，支持對等發現和資源共享。

EasyMCP是一個高效能的Python SDK，提供多個MCP伺服器的管理，並支援快取和命名空間。

一個基於 TypeScript 的客戶端，連接到 MCP 服務器，允許與 DeepSeek 或 OpenAI 模型進行 AI 互動。

基於 Spring Boot 的簡單 MCP 客戶端示範，利用 spring-ai-mcp-client-spring-boot-starter。

AIMCP AIME是一個AI驅動的多客戶平台，可實現AI模型和服務的高效管理。