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本项目展示了如何使用FastMCP构建、部署并注册MCP服务器，通过Azure API Center实现AI应用的工具发现与消费。

该项目是一个Model Context Protocol (MCP) 服务器，将Tavily AI搜索API封装为可调用的工具，并提供API密钥管理和请求排队功能，支持Stdio和SSE传输协议。

基于 Elixir 语言，提供完整的 Model Context Protocol (MCP) 客户端和服务器实现，赋能 AI 模型安全交互。

连接大型语言模型到 Azure FHIR，通过标准化接口访问和操作医疗健康数据。

使用 .NET 实现的 Model Context Protocol (MCP) 服务端示例，展示如何将外部 API 转换为可供 LLM 调用的工具。

基于Wolfram Language实现的MCP服务器，赋予大型语言模型调用Wolfram计算能力。

一个Go语言实现的模型上下文协议(MCP)库，用于连接LLM应用与外部数据、工具和服务。

一个在Node.js环境下通过WebAssembly运行.NET ASP.NET Core实现Model Context Protocol (MCP) 服务器的基础示例。

一个基于Spring AI和MCP协议实现的后端服务，提供天气预报和警报查询工具。

示例 MCP 服务器，提供 Todo 工具集，支持 HTTP 和 Server-Sent Events 协议。

基于Model Context Protocol (MCP) 连接大型语言模型（LLM）与YDB数据库的服务器实现。

通过Model Context Protocol协议为AI agent提供安全可靠的本地文件系统访问能力。

ACI MCP Server 提供两种模式的服务，允许LLM客户端通过 Model Context Protocol 访问 ACI.dev 平台上的工具与功能，实现上下文增强。

一个基于Model Context Protocol的多数据库服务器，为AI助手提供结构化数据访问能力。

Python A2A MCP Server 是一个基于 FastAPI 的 Python 库，用于构建 Model Context Protocol (MCP) 服务器，为 AI 智能体提供工具和资源访问能力。

MCP Hub Server作为中心服务器，连接并管理多个MCP服务器，扩展LLM可访问的工具集，突破工具数量限制。

Gyazo MCP Server 是一款为 Gyazo 图片服务设计的 MCP 服务器，支持通过标准 MCP 协议向 LLM 提供 Gyazo 图片资源和相关工具，实现图像内容的访问、检索和上传功能。

演示如何通过MCP协议在AutoGen框架中集成本地和远程工具，包含一个本地数学工具服务器示例。

一个演示 Model Context Protocol (MCP) 服务器功能的简单示例，提供加、减、乘三种计算工具供LLM客户端调用。

官方Rust SDK，用于构建Model Context Protocol (MCP) 服务器和客户端，提供资源管理、工具执行和Prompt模板渲染等核心功能。

该仓库提供使用Python和JavaScript构建Model Context Protocol (MCP) 服务器的示例和指南，帮助开发者为AI客户端提供工具和资源访问能力。

AWorld是一个用于构建和评估通用多智能体系统的框架，它集成了MCP服务器作为工具，旨在简化多智能体系统的开发和应用。

基于MCP协议的SurrealDB数据库服务器，为AI助手提供数据交互和查询能力。

一个使用 Spring Boot 构建的 MCP 服务器示例，对外提供课程信息查询工具，演示如何通过 MCP 协议向 LLM 应用提供结构化数据访问能力。

为 AI Agent 提供安全、高效、节省 Token 的项目文件访问能力的 MCP 服务器。

Python MCP客户端库，提供连接和使用MCP服务器的功能，并包含一个简单的数学工具服务器示例。

基于Model Context Protocol (MCP) 的文件系统服务器，提供文件读写、目录管理等工具，使LLM能够安全访问和操作本地文件系统。

Blaxel Typescript SDK 提供了创建 MCP 服务器的功能，用于构建可与 Blaxel 平台集成的智能体和工具后端。

一个Java SDK，用于通过注解声明式地构建MCP服务器，简化资源和工具的定义与集成。

Axone MCP 服务器是一个轻量级的 MCP 服务器实现，旨在为 AI 工具提供安全可扩展的数据访问和功能调用能力。

.NET MCP服务器模板，用于快速构建基于Model Context Protocol的应用后端，提供资源管理、工具注册和Prompt模板功能。

ActiveMCP是一个Ruby on Rails引擎，旨在简化MCP服务器的构建，使Rails应用能够通过模型上下文协议向LLM客户端提供工具和服务。

PhonePi MCP 是一款使您可以通过自然语言指令，利用AI应用远程控制手机的MCP服务器和配套应用，实现设备智能化助手功能。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 的工具集，作为MCP服务器，旨在增强AI助手与外部系统和数据源的安全高效交互。

基于 Model Context Protocol 的多智能体系统，通过专用 MCP 服务器为各领域智能体提供上下文服务。

Notion API MCP服务器是一个基于Model Context Protocol的后端实现，允许LLM客户端通过工具调用访问和操作Notion API。

基于.NET开发的MCP服务器集合，提供文件处理、通用工具等功能，支持Stdio和SSE传输协议，为LLM应用提供上下文服务。

Supabase MCP 服务器是一个基于 Model Context Protocol 的后端实现，旨在将 Supabase 项目无缝连接到各类 AI 助手，扩展 LLM 应用能力。

vscode-local-snapshots 扩展插件提供的MCP服务器端实现，允许AI工具通过MCP协议管理VSCode工作区快照。

OmniMCP通过视觉分析用户界面，并通过模型上下文协议(MCP)为AI模型提供丰富的UI交互能力。

MCPAdapt是一个工具库，旨在帮助开发者在各种Agent框架中无缝集成和使用来自MCP服务器的工具，简化LLM应用与外部数据和功能的连接。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 的工具提供服务器，通过JSON-RPC协议向LLM客户端提供工具能力。

一个使用Kotlin编写的最小化MCP服务器示例，演示了如何通过天气工具与MCP客户端进行交互，实现工具注册、调用和响应的基本流程。

基于OpenRouter模型的MCP服务器，提供智能研究代理功能，支持复杂问题分解、多模型并行研究和报告生成。

一个轻量级的TypeScript库，用于简化MCP服务器的构建，提供工具注册、参数验证和类型安全等特性，助力快速搭建LLM应用后端。

提供网页下载、在线搜索和日期查询等MCP服务器示例，演示如何构建基于MCP协议的工具服务。

用于AI助手与Microsoft Office应用交互的MCP服务器，支持PowerPoint和Excel操作。

Azure DevOps MCP Server为AI助手提供标准化的接口，安全访问和操作Azure DevOps资源，实现DevOps流程的自动化。

Dreamatron Agent 是一个虚幻引擎插件，它实现了 Model Context Protocol (MCP) 服务器，允许外部AI智能体通过标准协议控制虚幻引擎，实现场景操作、工具调用和扩展功能。

一组MCP服务器，为AI集成提供工具，包括Yelp Fusion、随机思维和清晰思维过程支持。

μMCP-php 是一个超轻量级的PHP库，用于构建基于HTTP协议的Model Context Protocol (MCP) 服务器，专注于为LLM提供工具调用能力。

EVM MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器，旨在为AI Agent提供访问EVM区块链网络的统一接口，支持多链数据查询、交易和智能合约交互等功能。

本仓库提供多种MCP服务器的实现示例和开发指南，帮助开发者快速构建连接AI工具与外部服务的桥梁。

一个用于学习 Model Context Protocol (MCP) 服务器开发的示例项目，提供简单的问候工具，帮助开发者快速上手 MCP 服务器的构建与集成。

PHP SDK，用于构建Model Context Protocol (MCP) 客户端和服务器，为LLM应用提供标准化的上下文服务。

一个简单的MCP服务器实现，提供查询心情的工具和访问文本资源的能力，演示MCP协议的基本用法。

构建分层AI代理网络的框架，实现了模型上下文协议MCP，用于LLM应用中的工具和资源管理。

BLAH MCP 服务器是一个开源项目，实现了 Model Context Protocol (MCP) 协议，用于管理和执行 AI 智能体工具。

一个基于Python的MCP服务器，用于向LLM客户端提供Unifai动态工具，实现函数调用和上下文增强。

oterm项目包含的MCP服务器示例，用于演示MCP工具集成和客户端测试。

ResearchMCP服务器是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，为LLM客户端提供网络搜索和研究能力。

Qt MCP 服务器是一个基于 Qt 框架实现的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，提供资源管理、工具执行和 Prompt 模板处理等核心功能，用于构建模型驱动的应用后端。

基于Model Context Protocol的示例服务器，演示了如何定义和执行工具，并通过Stdio与客户端通信，实现GitHub用户数据获取功能。

n8n Nabi MCP Server 是一个将 n8n 工作流自动化平台与 Model Context Protocol (MCP) 服务器集成的项目，旨在为 AI 代理提供可调用的 n8n 工作流工具。

一款基于MCP协议的服务器，使LLM客户端能够通过WebDAV进行文件管理和操作。

一个简单的MCP服务器模板，演示了如何使用MCP协议构建工具服务，并与LLM客户端集成。

WildFly AI Feature Pack为Jakarta EE应用提供实验性的Model Context Protocol (MCP) 服务器功能，简化AI集成。

SwiftMCP是一个Swift库，旨在简化MCP服务器的开发，通过宏和工具自动化JSON-RPC接口生成和工具注册过程。

基于Model Context Protocol的支付系统示例，演示如何构建可与AI模型集成的应用后端，提供支付处理、欺诈检测和货币汇率等功能。

Discourse MCP Server是一个Node.js应用，通过Model Context Protocol (MCP) 协议为LLM客户端提供Discourse论坛的搜索功能，允许LLM利用工具搜索论坛帖子内容。

Solana Dev MCP是一个演示性质的MCP服务器，为Solana开发者提供账户信息查询、余额查询、交易查询等工具，以及Solana文档资源和开发相关的Prompt模板，方便LLM进行Solana应用开发。

mcp-server-deepseek 是一个 MCP 服务器，它将 DeepSeek-R1 的推理能力封装为 MCP 工具，供其他 LLM 客户端调用，以增强其推理能力。

提供工具管理功能的serverless MCP服务器实现，支持通过内存或标准IO进行客户端连接。

go-mcp 是 Model Context Protocol (MCP) 的 Go 语言实现库，提供构建 MCP 服务器和客户端的基础框架，支持资源、工具和 Prompt 管理，以及 SSE 和 Stdio 传输。

workers-mcp-server 是一个基于 Cloudflare Workers 的 MCP 服务器概念验证项目，旨在扩展 Claude Desktop 的功能，允许 Claude 调用部署在 Cloudflare Worker 上的自定义函数，例如生成随机数、网页截图和发送邮件等。

MCPSharp是一个.NET库，用于构建符合Model Context Protocol (MCP) 标准的服务器和客户端，简化AI模型工具和服务集成。

Spring AI MCP仓库为Java开发者提供了构建Model Context Protocol (MCP) 服务器和客户端的SDK及Spring框架集成方案。

mcp-golang是一个Go语言库，用于快速构建Model Context Protocol (MCP) 服务器和客户端，支持多种传输协议和类型安全的工具定义。

exa-mcp-server 是一个 MCP 服务器，它使 AI 助手（如 Claude）能够使用 Exa AI 搜索 API 执行网络搜索，安全可控地获取实时网络信息。

ruvnet_federated-mcp 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 规范的联邦式 AI 服务运行时系统，支持边缘计算能力，旨在简化 AI 系统与各种数据源的集成，并实现跨多个 MCP 服务器的上下文信息共享和工具调用。

该项目为LLM提供文件系统访问能力的MCP服务器，允许安全地读取、写入和管理指定目录下的文件。

此项目为Home Assistant MCP服务器，通过MCP协议使LLM能够控制智能家居设备，如灯光、气候、门锁和安防系统。

Gemini MCP Server：使Claude Desktop能够通过Model Context Protocol协议与Google Gemini模型进行交互的后端服务。

一个简单的MCP服务器示例，演示了如何创建Markdown文件，通过模板和用户输入，展示工具注册和执行。

该项目是一个本地文件系统MCP服务器示例，允许AI代理通过资源和工具访问和操作本地文件。

mcp-go 是一个 Go 语言 SDK，用于简化 Model Context Protocol (MCP) 服务器的开发和构建。

该项目是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的文件系统服务器，允许LLM客户端安全访问和操作服务器指定目录下的文件。

该项目是一个MCP服务器，旨在连接AI智能体与远程TMF620产品目录管理API，实现产品目录和产品的管理与查询功能。

基于MCP协议的Tavily搜索代理服务器，为LLM提供AI驱动的网络搜索能力，支持代理配置。

该项目是一个简单的MCP服务器实现，演示了如何通过工具扩展AWS Bedrock模型的功能，使其可以获取网页内容。

Beamlit MCP Gateway桥接Beamlit CLI与LLM客户端，通过Model Context Protocol协议，使AI模型能安全访问和利用Beamlit的功能与资源。

DeepSeek MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器，它将 DeepSeek API 封装成 MCP 接口，使得 Claude Desktop 等 MCP 客户端可以便捷地使用 DeepSeek 的强大语言模型，并支持模型选择、参数配置和多轮对话等功能。

该仓库提供了一个基于SSE（Server-Sent Events）的MCP服务器示例，用于提供天气信息查询工具，并包含一个与之交互的MCP客户端。

Filesystem Server 是一个 MCP 服务器，通过 Model Context Protocol 协议，为 LLM 提供本地文件系统的访问和管理能力，支持在限定目录内进行文件读写、目录操作和文件搜索等功能。

Exa MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器，它使AI助手能够通过Exa AI搜索API进行网络搜索，并以结构化方式返回搜索结果。