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一个基于 Go 语言构建的、A2A 协议原生、声明式配置的 AI 代理平台，支持多代理编排、工具集成、内存管理和 JSON-RPC 通信。

基于 Laravel 框架构建的模型上下文协议 (MCP) 服务器和 OpenAI 兼容应用的开发入门套件。

Deco CMS提供了一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的AI原生应用后端框架，用于管理AI资源、工具、工作流及会话，支持Cloudflare Worker部署。

一个基于LangChain和FastAPI的生产级应用模板，提供MCP协议兼容的动态工具集成、RAG、Agent工作流及其他AI能力。

Plugged.in是一个将AI对话转化为持久化组织知识的智能内容管理系统，提供统一的MCP代理服务接口，用于连接、管理并向LLM客户端提供丰富的AI工具、上下文资源和Prompt模板。

这是一个AWS官方提供的工具包，用于简化AI Agent应用在Amazon Bedrock AgentCore上的开发、部署和管理，包括MCP服务器的配置。

一个基于 Azure Container Apps 的 MCP 服务器快速部署解决方案，提供了可扩展的上下文信息和工具服务。

一个基于Model Context Protocol的示例服务器，展示了如何托管资源、工具，并与多种LLM代理框架集成。

一个基于MCP协议的后端服务器示例，提供图像搜索等多种工具服务，并演示与AI代理的集成。

基于Spring Boot支持MCP/A2A协议的Docker化AI研究助手后端。

通过 MCP 协议，动态集成 Azure 扩展能力的统一服务器框架。

用于构建 Model Context Protocol (MCP) 服务器的 Ruby 库，提供工具、Prompt 和资源管理。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的 Blender 插件，将 Blender 暴露为 AI 可控制的工具集，实现通过自然语言进行 3D 创建和编辑。

一个用Haskell语言实现的Model Context Protocol (MCP) 服务器框架。

开源AI代理平台，作为兼容MCP/A2A协议的后端提供代理服务及工具集成。

一个基于Google A2A协议，集成MCP协议以调用外部工具和服务的智能体服务器框架。

提供一个基于Python MCP SDK的标准容器化基础镜像和工具，用于快速构建和部署Model Context Protocol (MCP) 服务器。

一个开发者平台，用于可视化构建、管理和部署Model Context Protocol (MCP) 服务器，将您的工具安全地连接到AI。

基于Model Context Protocol (MCP) 的Rust后端框架，提供工具、资源、Prompt管理和LLM交互能力。

基于Model Context Protocol (MCP)，提供Go语言实现，用于构建标准化的AI应用后端，连接应用与AI模型。

灵活的AI Agent开发库，可集成多种数据源和工具，并支持作为MCP服务器对外提供能力。

Agentic MCP Client是一个包含嵌入式MCP服务器的智能体运行器，支持AI智能体利用MCP工具，通过Claude、Bedrock和OpenAI API与外部系统安全交互。

ACI.dev 是一个开源平台，通过统一的 MCP 服务器和 Python SDK，为 AI Agent 提供安全、可扩展的工具集成和上下文服务。

一个使用Python实现的MCP服务器基础示例，演示了如何通过工具和资源为LLM提供上下文信息和功能扩展。

MCP Gateway 是一个轻量级、高可用的网关服务，旨在通过配置将现有 API 服务转换为 MCP 服务器，为 LLM 应用提供上下文服务。

轻量级后端服务器，用于连接和管理多个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，简化 LLM 应用的上下文服务集成。

GLUE框架是一个用于构建多模型AI应用的强大框架，它集成了MCP服务器功能，支持资源、工具和Prompt模板管理，为LLM客户端提供上下文服务。

Viam MCP SDK 是一个 Rust 库，用于简化 MCP 服务器组件的开发，支持工具注册、调用和标准化的 JSON-RPC 通信。

Micro.mcp 是一个轻量级的 Python MCP 服务器框架，帮助开发者快速构建和部署符合 Model Context Protocol 标准的应用后端，用于管理资源、工具和 Prompt，为 LLM 应用提供上下文服务。

Nexus是一个轻量级Python框架，用于构建和管理多智能体系统，并支持通过MCP协议集成外部工具服务，扩展LLM应用能力。

CoorAgent 是一个 AI 协作社区平台，支持通过 MCP 协议扩展和集成外部工具与资源，为 LLM 应用提供上下文服务。

Kuri 是一个 Rust 框架，用于构建符合 Model Context Protocol (MCP) 协议的服务端应用，专注于提供工具和 Prompt 功能。

一个基于 JavaScript 开发的 MCP 服务器，用于管理资源、工具和 Prompt，为 LLM 应用提供上下文服务。

Project AIRI是一个基于Web技术构建的AI VTuber框架，可以作为MCP服务器的基础设施，支持资源管理、工具注册和Prompt模板渲染等核心功能。

基于 OpenAPI 规范的 MCP 服务器，提供资源和工具管理，通过标准输入输出与客户端通信。

一个基于MCP协议的服务器，提供Whistler Blackcomb滑雪胜地的实时天气信息，包括山区和村庄的天气预报。

Speelka Agent 是一个通用的 LLM Agent，基于 Model Context Protocol (MCP) 构建，能够利用来自其他 MCP 服务器的工具，为 LLM 客户端提供上下文服务。

AJ-MCP 是一个轻量级的 Java SDK，用于构建 MCP 客户端和服务器，提供资源管理、工具注册和 Prompt 模板等核心 MCP 功能，支持 Stdio 和 SSE 传输协议。

连接AI应用与Azure PostgreSQL数据库的MCP服务器，提供数据查询、管理工具及表结构资源访问。

基于ArcBlock平台的演示MCP服务器，提供资源、工具和Prompt模板，用于LLM应用上下文管理。

基于ALAPI API的MCP服务器，为AI应用提供丰富的API资源和工具，如天气查询、热榜信息等。

基于 Model Context Protocol 的服务器启动器，帮助开发者快速搭建本地 MCP 服务器，集成自定义工具，为 AI 助手提供上下文服务。

Specifai MCP Server是一个基于Model Context Protocol的应用后端，为Specifai项目集成和自动化提供上下文信息和工具能力。

基于FastMCP框架实现的高性能ShotGrid MCP服务器，为LLM应用提供访问和管理ShotGrid资产数据的能力。

NGCBot MCP Server 是一个基于 NGCBot 微信机器人框架实现的 MCP 服务器，旨在为 LLM 应用提供微信相关的上下文信息和功能调用能力。

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。

一个基于MCP协议实现的RAG聊天机器人后端，提供PDF文档问答和邮件发送等工具能力，支持LLM客户端通过MCP协议进行功能调用。

一个集成了多种AI模型和MCP工具的聊天应用，内置可定制的MCP服务器，方便用户扩展AI功能。

一个命令行工具，可以将 Markdown 文档转换为自包含的 MCP 服务器，以便 AI 助手可以访问和利用这些文档。

基于FastAPI构建的MCP服务器，提供资源管理、工具注册和SSE通信能力，为LLM应用提供上下文服务。

一个Python库，用于扩展Click命令行应用以支持Model Context Protocol (MCP)，使AI智能体可以与命令行工具交互。

基于Foobara框架构建的MCP服务器，将Foobara命令作为工具提供给LLM客户端。

Botanika Desktop内置MCP服务器，为本地LLM客户端提供工具和上下文服务，支持Google搜索、Spotify等功能集成。

Union MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器，旨在将Union AI的任务、工作流和应用作为工具提供给LLM客户端，实现对Union AI计算能力的便捷访问和调用。

Binja Lattice MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器实现，它桥接了 Binary Ninja 强大的二进制分析能力和 LLM 应用，允许 LLM 通过标准 MCP 协议访问和操作 Binary Ninja 的分析结果，实现代码理解、漏洞分析等高级应用。

Zendesk MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的后端实现，旨在通过工具集成 Zendesk 服务，为 LLM 应用提供访问和操作 Zendesk 工单的能力。

基于Kubernetes的AI Agent云原生编排平台，支持长时Agent、异步工具调用和人工审批，通过MCP集成工具扩展Agent能力。

基于Next.js构建的AI聊天机器人平台，集成了Model Context Protocol (MCP) 功能，提供资源访问和工具执行能力。

Obsidian MCP Server 插件在本地运行一个MCP服务器，通过标准接口连接AI助手等外部应用，实现对Obsidian Vault的访问和操作。

Letta MCP服务器是一个基于Model Context Protocol的后端实现，旨在为LLM客户端提供资源管理、工具执行和Prompt模板服务，构建安全可扩展的上下文服务框架。

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。

Cangjie Magic 是一个用于构建智能Agent应用的框架，支持 Prompt 定义、工具集成和资源管理，可以作为 MCP 服务器使用。

基于 Hyperf 框架实现的 MCP 服务器，提供资源、工具和 Prompt 管理，支持 SSE 和命令行交互。

非官方 Razorpay MCP 服务器，通过工具提供对 Razorpay API 数据的访问，使 LLM 能够安全地与 Razorpay 服务交互。

提供多种预配置的MCP服务器 Nix 包，方便用户快速部署和使用，扩展 LLM 应用的功能。

QueryPie MCP Server为LLM应用提供数据访问和工具能力，通过标准MCP协议与客户端通信。

一个基于 Model Context Protocol 的服务器，用于连接和管理 MongoDB Atlas 服务，提供集群和项目信息的访问能力。

cpp-mcp 框架是一个用 C++ 编写的 MCP 服务器实现，提供资源管理、工具注册和 Prompt 模板等核心功能，并通过 JSON-RPC 协议与客户端通信。

基于Next.js构建的MCP服务器示例，提供资源管理、工具注册和Prompt模板功能，支持LLM应用获取上下文信息和调用外部功能。

AnyAgent是一个Python库，旨在统一多种Agent框架的接口，并支持Model Context Protocol (MCP) 服务器的集成，为LLM应用提供灵活的工具和上下文管理能力。

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。

Heurist Mesh Agent 服务器是基于 Heurist Agent Framework 构建的 MCP 服务器实现，旨在为 LLM 客户端提供资源、工具和 Prompt 服务。

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。

PHP SDK，用于构建 MCP 服务器和客户端，为 LLM 应用提供标准化的上下文服务框架，支持资源、工具和 Prompt 管理。

基于 OpenAI Agents SDK 的 AI 智能体框架，通过 MCP 文件服务器实现文件操作，支持任务规划、工具集成和浏览器自动化等功能。

基于Bun构建的MCP服务器脚手架，提供资源、工具和Prompt模板管理功能，支持SSE协议，快速搭建LLM应用后端。

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。

AgentX平台是一个基于MCP协议构建的智能对话系统，旨在提供资源、工具和Prompt模板管理等核心上下文服务。

基于Go语言实现的MCP服务器，专注于为LLM应用提供学术资源上下文和工具支持。

基于Epic Stack构建的MCP服务器示例，展示如何通过工具和SSE为LLM提供上下文信息。

.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。

AutoMCP 是一个轻量级、可配置的 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，用于构建 LLM 应用的上下文服务后端。

基于Azure Functions构建的远程MCP服务器，提供代码片段管理和示例工具，支持与LLM客户端进行上下文交互。

Agentical是一个Python框架，用于构建基于MCP协议的LLM应用，提供工具集成、多服务器连接和灵活配置等功能。

用于托管和运行AI Agent的运行时环境，支持通过gRPC接口调用Agent，并能作为MCP客户端集成外部MCP服务器以扩展工具能力。

基于Quarkus和MCP协议构建的智能助手应用后端，集成多种工具，提供上下文服务。

提供Bun和Python两种语言实现的MCP服务器示例，用于演示如何构建和运行支持资源与工具管理的MCP后端服务。

Saiku MCP服务器是基于Model Context Protocol的后端实现，旨在为LLM客户端提供资源、工具和Prompt模板管理等核心上下文服务。

mcpo是一个轻量级代理，将MCP工具转换为OpenAPI接口，使MCP工具能无缝集成到支持OpenAPI的LLM应用和工具链中。

演示食谱和天气信息MCP服务器，提供资源管理、工具执行和Prompt模板渲染，为LLM应用提供上下文服务。

Blaxel Python SDK 提供了一套用于构建和部署 MCP 服务器的工具，旨在简化大型语言模型（LLM）与外部上下文和功能集成的过程。

MCPhoenix是一个使用Elixir Phoenix框架构建的轻量级MCP服务器实现，简化了上下文信息和工具的集成。

Flock是一个低代码工作流平台，通过MCP协议集成外部工具，扩展LLM应用的功能和上下文处理能力。

轻量级、高性能的自动化工作流平台，支持MCP协议，为AI助手提供工具。

AIGNE Framework 提供了一系列示例，展示了如何基于 Model Context Protocol (MCP) 构建和集成各种功能强大的服务器，如Puppeteer、SQLite和GitHub服务器。

StepWise MCP服务器是一个基于.NET框架构建的、代码优先、事件驱动的工作流引擎，能够将工作流转化为可被LLM客户端调用的MCP服务。

一个基于Model Context Protocol的服务器，通过工具提供漫威漫画和角色数据的访问能力，并支持生成HTML展示页面。

基于.NET 9.0实现的MCP服务器示例，提供猴子信息查询和简单的回声工具，演示MCP服务器的基本功能。

该项目是一个MCP服务器，提供FTP文件管理工具，允许LLM客户端通过标准协议访问和操作FTP服务器上的文件资源。

基于Momento云服务的MCP服务器，为LLM应用提供数据存储和访问工具，实现上下文信息的管理和利用。

用于构建 Model Context Protocol (MCP) 服务器的 PHP SDK，提供资源、工具和 Prompt 模板管理的核心框架与传输层实现。

GemCP Chat是一款桌面应用程序，它利用Model Context Protocol (MCP) 框架为谷歌Gemini AI模型提供无缝聊天界面，并通过外部工具扩展其能力。

gumloop MCP Server 是一个模块化的 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，支持多种服务集成，为 LLM 应用提供上下文服务。

Koding.js MCP服务器是一个基于Node.js实现的Model Context Protocol (MCP) 服务器，它提供资源管理和工具执行能力，通过JSON-RPC协议与LLM客户端进行通信。

go-modelcontextprotocol是一个Go语言库，用于构建符合模型上下文协议（MCP）的服务端应用，提供资源管理、工具注册和Prompt模板定义等核心功能。

基于Effect框架构建的MCP服务器实现，提供资源、工具和Prompt模板管理，并通过SSE协议与LLM客户端通信。

基于GenAIScript框架，提供Azure、Power Platform API访问能力的MCP服务器，支持LLM应用获取云服务上下文和执行操作。

Neva 是一个 Rust 语言开发的 MCP 服务器 SDK，旨在帮助开发者快速构建符合 Model Context Protocol 标准的服务端应用。

基于Fastify框架构建的Telegram机器人，通过集成MCP服务扩展LLM能力，实现智能对话和工具调用。

Higress 是一个云原生 AI 网关，支持托管 MCP 服务器，为 LLM 客户端提供统一的上下文和功能访问入口。

MCP Router是一个MCP协议代理服务器，用于管理和路由客户端与后端MCP服务器的连接，简化MCP客户端集成。

精选的 Model Context Protocol (MCP) 服务器资源列表，涵盖多种应用场景，帮助开发者快速发现和使用 MCP 服务器。

该项目展示了如何使用FastMCP框架构建MCP服务器，集成多种工具如网页搜索、YouTube视频摘要、数学计算和天气查询，并通过Stdio和SSE协议与客户端通信。

基于LlamaCloud的本地MCP服务器，通过RAG工具为LLM客户端（如Claude Desktop）提供最新的私有信息访问能力。

一个基于Model Context Protocol的服务器，为AI助手提供LinkedIn API集成能力，实现LinkedIn数据访问和功能调用。

基于Deno构建的MCP服务器模板，用于快速搭建支持资源、工具和Prompt的LLM应用后端。

Workflows MCP 是一个 MCP 服务器，允许用户通过 YAML 文件灵活编排和管理 Prompt 工作流，并集成多种 MCP 工具。

一个轻量级 Agent 框架，通过 MCP 协议集成外部工具和服务，扩展 LLM 应用能力。

Auto-MCP是一个工具，旨在简化MCP服务器的创建，通过自动化转换函数、工具和代理为符合MCP协议的服务端，加速LLM应用开发。

基于MCP协议的服务器，通过工具提供随机用户信息，可与聊天机器人和Claude集成。

ModelContextProtocol.jl 是一个用 Julia 语言实现的 MCP 服务器，旨在为大型语言模型提供标准化的上下文信息和功能访问能力。

Smithery MCP Server Framework 是一个用于构建 Model Context Protocol (MCP) 服务器的 Typescript 框架，专注于简化工具、资源和 Prompt 的集成与管理。

一个用于构建和编排基于MCP服务器的智能体的框架，提供Agent和Orchestrator等核心组件，并包含可运行的MCP服务器示例。

Ragie TypeScript MCP服务器是一个基于Model Context Protocol的应用后端，为LLM应用提供资源管理、工具注册和Prompt模板服务。

Votars MCP服务器是一个应用后端，基于MCP协议为LLM客户端提供Votars平台的录音转写资源访问和工具调用能力，支持SSE和Stdio两种通信模式。

OpenResponses API 统一了多种 LLM 提供商的接口，并集成了工具支持，简化了 LLM 应用开发，提升了应用功能。

基于AWS的模块化MCP服务器集群，为LLM应用提供可扩展的上下文服务和工具集成。

一个用于实验和理解MCP协议的服务器，提供工具、资源和Prompt模板，支持LLM工具调用。

本仓库提供了一套示例脚本，用于在 Morph Cloud 上快速搭建和部署 Model Context Protocol (MCP) 服务器的开发环境，并包含客户端示例。

一个演示如何将ActionKit的Slack actions集成到Claude Desktop的MCP服务器，扩展LLM的功能。

基于 Hyperf 框架实现的模型上下文协议 (MCP) 服务器，支持通过 SSE 协议与 LLM 客户端通信，提供工具注册、调用等核心 MCP 功能。

一个MCP服务器，通过工具集成Pinecone Assistant，为LLM应用提供来自Pinecone知识库的上下文信息检索能力。

这是一个基于Server-Sent Events (SSE) 的Model Context Protocol (MCP) 服务器示例，展示了如何使用SSE协议构建支持工具和资源的Web应用后端。

Cline是一款AI助手VSCode扩展，通过MCP协议扩展功能，支持自定义工具和资源，提升代码开发效率。

StrawMCP Dart SDK 提供 MCP 协议的 Dart 实现，用于构建 LLM 应用的上下文服务后端。

基于NestJS框架，快速构建Model Context Protocol (MCP) 服务器的模块，简化资源、工具和Prompt的管理与暴露。

一个模块化的MCP服务器，提供GitHub、GitLab、Google地图、内存存储和网页自动化等多种工具集成。

MCP Suite 是一个系统托盘应用程序，用于管理和运行一系列 Model Context Protocol (MCP) 服务器，旨在增强 AI 代理的能力，使其能够无缝访问各种外部服务和 API。

一个MCP服务器，允许LLM访问和操作Discord数据，提供工具从Discord频道检索消息。

快速为 Claude 和 Cursor 等 LLM 应用添加 MCP 功能，支持 RAG、Dify 和 Web Search 等工具，并自动生成配置。

该项目提供了一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器端示例，集成了天气查询和随机用户生成工具，演示了如何向LLM客户端提供上下文信息和功能调用能力。

KubeChain 是一个云原生AI Agent编排平台，它通过 Kubernetes Operator 管理 Agent、Tool 和 Task，并支持通过 MCP Server 集成外部工具，实现 Agent 的功能扩展。

Muppet是一个用于构建Model Context Protocol (MCP) 服务器的开源工具包，旨在标准化LLM应用后端的开发流程。

一个基于 Unity 和 TypeScript 的 MCP 服务器示例，展示如何在 Unity 环境中通过 MCP 协议执行工具，实现与 LLM 的交互。

Pollinations MCP 服务器是一个开源实现，旨在为 AI 助手提供上下文和功能，支持资源管理、工具执行和 Prompt 模板渲染，并通过 JSON-RPC 协议进行通信。

AgentScope是一个灵活的多智能体平台，集成了MCP服务器功能，为LLM应用提供标准化的上下文服务框架。

PHP实现的Model Context Protocol SDK，用于构建MCP客户端和服务器，标准化LLM上下文处理。

Docling MCP服务器提供文档处理能力，包括PDF转换JSON结构化数据和文档生成Markdown等功能，为LLM应用提供文档上下文服务。

为 Claude 桌面应用提供天气查询、LinkedIn 个人资料抓取等外部功能的 MCP 服务器示例集合。

Cursor MCP 服务器安装器是一个用于在 Cursor IDE 中安装和配置其他 MCP 服务器的工具，方便用户扩展 Cursor的功能。

go-mcp 是一个用 Go 语言实现的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，旨在为 LLM 应用提供资源、工具和 Prompt 管理等上下文服务。

一个轻量级的框架，用于构建和编排基于模型上下文协议（MCP）的AI Agent，支持创建分层 Agent 系统，实现任务委派、能力共享和协作。

基于Quarkus和LangChain4j构建的简易Agentic应用MCP服务器，集成多种工具，提供上下文服务。

generator-mcp 是一个 Yeoman 生成器，用于快速搭建基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，预置工具注册和标准通信框架。

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。

一个简单的MCP服务器示例，提供问候资源、助手Prompt和Echo工具，演示MCP服务器的基本功能。

Memory Bank MCP Server 是一个应用后端，基于 Model Context Protocol 构建，用于管理项目文档和上下文，为 LLM 客户端提供资源访问和工具调用能力。

演示如何使用Amazon Bedrock模型，通过Model Context Protocol (MCP) 协议集成外部工具和知识库，构建增强型聊天机器人应用。

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。

Model Context Protocol (MCP) Python SDK 提供了一套全面的工具，用于构建兼容 MCP 协议的服务器和客户端应用，简化 LLM 应用的上下文管理。

用于构建MCP服务器和工具的Go SDK，提供连接LLM客户端与外部资源和功能的框架。

基于FastMCP框架构建的MCP服务器示例，演示了如何通过资源、工具和Prompt模板为LLM应用提供上下文服务。

演示了基于 Model Context Protocol 构建的计算器和天气信息MCP服务器，可扩展LLM应用后端能力。

Memory Bank MCP服务器为AI助手提供跨会话记忆管理，支持资源存储、工具调用和Prompt模板，构建上下文感知应用后端。

Go SDK，用于构建 Model Context Protocol (MCP) 服务器，为 LLM 应用提供外部数据和工具的桥梁。

Floword是一个用于构建自然语言工作流的后端服务，通过MCP协议连接和管理各种工具服务，为LLM应用提供可扩展的上下文服务框架。

MyMCP是一个实现了Model Context Protocol (MCP) 的服务器，旨在为LLM应用提供资源、工具和Prompt模板等上下文服务。

一个MCP服务器示例，提供创建Azure DevOps项目的工具，演示了服务器端工具的执行能力。

MB-MCP是一个Python包，通过模型上下文协议连接多种服务，为LLM应用提供统一的上下文服务和工具接口。

基于PHP实现的MCP服务器，提供Prompt模板、Tool工具和Resource资源的管理与访问功能，为LLM应用提供上下文服务。

基于MCP协议，提供SQL Server和Jira集成的工具服务，为LLM应用提供数据访问和外部功能调用能力。

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的简单服务器实现，提供基础的 Prompt 模板和 Tool 工具，用于 LLM 应用的上下文服务。

Tyler是一个用于构建AI代理的Python框架，它兼容MCP协议，支持多模态输入、工具集成和上下文管理，旨在简化生产级AI应用的开发。

MUXI框架是一个用于构建具备记忆和MCP服务器集成的AI代理平台，旨在简化上下文感知LLM应用的开发。

Webscraper MCP服务器为Claude等LLM客户端提供网页内容、YouTube字幕和PDF文档抓取工具。

基于FastAPI框架实现的MCP服务器，提供工具、资源和Prompt管理，集成SkySQL API。

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。

LYRAIOS是一个基于MCP协议构建的AI智能体操作系统，旨在扩展AI应用功能，集成金融和区块链网络，提供资源、工具和Prompt管理能力。

LocalMCP是一个开源项目，旨在提供一套易于部署和管理的本地化MCP服务器解决方案，支持多种社交平台和本地模型集成，并提供Web界面监控和管理。

Authed MCP服务器集成方案，为AI Agent提供安全认证的Model Context Protocol服务。

Composio MCP 提供生产就绪的工具集，用于构建 AI Agent，连接到 MCP 服务器以获取上下文和工具能力。

基于MCP协议的代理服务器，为LLM应用提供对Bitte AI服务和扩展工具的标准化访问接口。

为 Claude 等 LLM 提供访问 PI Dashboard API 的标准化工具和资源，实现数据查询、分析和管理功能。

AgentRPC是通用RPC层，提供MCP服务器连接AI Agent与跨网络和语言的函数工具。

基于MCP协议构建的智能思考服务器，提供多维推理、知识记忆和工具集成等功能，增强LLM上下文理解和问题解决能力。

Hello-MCP 简化了 Claude 桌面应用与外部工具的集成，通过 MCP 协议提供便捷的工具配置和扩展能力。

基于Brave Search API的MCP服务器，提供网页搜索和本地搜索工具，为LLM应用提供信息检索能力。

MCP Go SDK 是一个用于构建 Model Context Protocol (MCP) 服务器和客户端的 Go 语言工具包，旨在为 LLM 应用提供标准化的上下文服务。

该项目提供了一个基于FastMCP框架的简单MCP服务器示例，演示了如何定义和注册工具(Tool)和资源(Resource)，为LLM应用提供基础的上下文服务能力。

Storm MCP Server是基于Model Context Protocol的服务器实现，旨在连接LLM应用和Sionic AI Storm Platform，提供RAG数据源和工具集成，支持上下文共享、工具调用和文件管理等功能，特别为Claude Desktop等MCP客户端设计。

GenAIScript是一个基于JavaScript的框架，用于编程式构建Prompt，协调LLM、工具和数据，为LLM应用提供上下文服务，并支持模型上下文协议(MCP)工具。

此仓库提供了一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，通过集成 Perplexity API，为 Claude 等大型语言模型客户端提供实时的网络搜索能力，作为一个可调用的工具。

本仓库提供了一个基于LangChain和LangGraph的教程，演示如何构建和使用MCP服务器连接Trello，实现AI驱动的任务管理和工作流自动化。

该项目是一个使用TypeScript开发的自定义MCP服务器，提供了资源、工具和Prompt模板的管理功能，旨在扩展大型语言模型的能力。

用于快速搭建MCP服务器的模板项目，支持通过标准输入输出和HTTP协议与客户端通信，并可扩展资源、工具和Prompt模板功能。

Agentics Edge Functions提供了一个基于Supabase Serverless平台的Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，用于管理AI Agent的资源和工具。

一个MCP服务器，通过工具集成Shortcut API，为LLM提供项目管理上下文和操作能力。

基于ServiceStack构建的MCP服务器示例，提供笔记管理功能，包括资源访问、创建工具和摘要Prompt，演示MCP核心概念。

MCP-server-template 是一个用于构建 Model Context Protocol (MCP) 服务器的综合模板，基于 TypeScript/Node.js，提供标准化结构和最佳实践。

该仓库servers提供了一系列参考MCP服务器实现，演示了如何通过MCP协议为LLM提供工具和数据访问能力。

all_servers仓库提供多种MCP服务器参考实现，演示如何通过MCP协议安全地将工具和数据源连接到LLM客户端，扩展LLM的功能。

datetime-mcp-server 是一个简单的MCP服务器示例，它实现了笔记管理功能，允许用户通过工具添加笔记，并使用 Prompt 模板总结笔记内容。

一个基础的MCP服务器示例，提供笔记存储、总结和添加工具，演示了如何构建符合Model Context Protocol的应用后端。

TeamRetro MCP Server 是一个非官方的 MCP 服务器，用于将 TeamRetro 平台的功能集成到支持 Model Context Protocol 的 LLM 应用中，目前主要提供团队信息查询工具。

cosense-mcp-server 是一个 MCP 服务器，允许 LLM 客户端访问和操作 cosense 知识库中的页面资源，并提供页面检索和列表工具。

一个简单的MCP服务器实现，将Dify工作流作为工具暴露给LLM客户端，使其能够利用Dify的功能。

该仓库提供了一组基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，包括 GitHub 工具服务器和本地文件搜索服务器，并提供了一个管理这些服务器的管理器。

该项目是基于 Model Context Protocol 的服务器实现，用于管理资源、工具和 Prompt 模板，为 LLM 应用提供上下文服务。

此仓库演示了如何使用LibreChat设置MCP服务器，包含Brave搜索、网页内容抓取、简单数学计算、Factorio游戏服务器控制和智能门锁控制等工具示例。

Claude-MCP仓库为Claude桌面应用提供了文件系统、GitHub和Brave搜索功能的MCP服务器，扩展了Claude的能力边界。

mcp-kit 是一个开源工具包，用于构建基于 Model Context Protocol (MCP) 的应用后端，提供资源管理、工具集成和Prompt模板等功能，旨在简化LLM应用后端开发。

LibreChatMCPServers仓库提供了一系列基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器示例，旨在通过Supergateway桥接，为LibreChat扩展工具和资源集成能力。

基于Model Context Protocol的Superface工具服务器，为LLM客户端提供工具发现和调用能力。

okta-mcp-server 是一个 MCP 服务器，它通过提供工具使 Claude 能够与 Okta 用户管理系统交互，目前主要提供检索 Okta 用户信息的功能。

Claude Code Python Edition 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的应用，它不仅是一个强大的 LLM 驱动的 CLI 软件开发工具，同时也能作为 MCP 服务器为 Claude Desktop 等客户端提供上下文服务，并具备成本管理和实时工具可视化等增强功能。

该项目是一个MCP服务器模板，旨在帮助开发者快速搭建自定义MCP服务器，以便为Cursor或Claude Desktop等LLM客户端提供上下文信息和工具能力。

OpenWebUI-server 是一个 MCP 服务器，它为 Cline 客户端提供 OpenWebUI 的知识库访问和工具集成能力，例如文件上传和基于 RAG 的对话功能。

eMCP是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器，扩展了LiteMCP的功能，增加了内置身份验证和自定义中间件支持。

该项目是一个MCP服务器，旨在通过Model Context Protocol (MCP) 协议，将AWS S3云存储服务中的文件和对象以资源和工具的形式提供给LLM客户端使用。

Elroy仓库是一个可脚本化、具有长期记忆的AI个人助理，它通过MCP服务器功能，可以将对话记忆等资源以标准化的方式提供给其他工具或LLM客户端使用，实现上下文共享和功能扩展。

mcp_sse 是一个 Elixir 库，用于构建基于 Server-Sent Events (SSE) 的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，为 LLM 应用提供上下文服务后端。

该Ruby库提供了一个实验性的Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，允许开发者使用Ruby构建兼容MCP协议的后端服务。

mcp-rb 是一个 Ruby 框架，用于构建 MCP 服务器，便捷地定义和管理资源与工具，为 LLM 应用提供上下文服务后端。

claude-mcp-setup仓库提供了一键部署和配置多种MCP服务器的工具，旨在简化用户为Claude等LLM应用搭建后端服务的流程。

ModelContextProtocol.NET 是一个C# SDK，用于构建基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，提供工具集成、资源管理和 Prompt 系统等功能，并支持标准I/O和WebSocket通信。

基于Rust开发的MCP服务器模板，提供资源、Prompt和工具管理功能，可用于构建LLM应用后端。

easy-mcp 是一个使用 TypeScript 开发的 MCP 服务器框架，旨在简化资源、工具和 Prompt 的定义与管理。

claude-code-mcp仓库提供了一系列基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，旨在扩展Claude等LLM模型的功能，使其能够与外部世界进行交互，例如进行网络搜索、操作GitHub仓库、访问本地文件系统、管理Docker容器、操作数据库、进行Slack通信和管理研究论文等。

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。

Dive是一款开源桌面应用，作为MCP Host，无缝集成和管理MCP服务器，为具备函数调用能力的LLM提供工具和数据访问能力。

iMCP 是一款 macOS 应用程序，作为 MCP 服务器，旨在连接用户的数字生活与人工智能，通过工具向支持 MCP 协议的客户端提供日历、联系人、消息等个人数据访问能力。

轻量级MCP服务器框架，用于构建和管理LLM上下文服务。

一个用于构建模型上下文协议（MCP）服务器的TypeScript框架，提供工具、资源和Prompt的自动发现、多种传输协议和身份验证等功能，简化MCP服务器的开发流程。

MCP-Bridge是一个桥接OpenAI API与MCP工具的服务器，方便开发者通过OpenAI API接口使用MCP工具。

LangChain MCP Adapters库提供将MCP工具集成到LangChain和LangGraph的适配器，并包含基于FastMCP的简易数学和天气MCP服务器示例，用于演示和测试MCP服务器的搭建与使用。

FastMCP是一个Python库，旨在简化Model Context Protocol (MCP) 服务器的构建，使开发者能够快速创建和部署为大型语言模型提供上下文信息和工具的应用后端。

mcp-go 是 Model Context Protocol (MCP) 的 Go 语言实现，旨在帮助开发者构建连接 LLM 应用和外部数据源及工具的后端服务。

mcp-agent是一个用于构建基于Model Context Protocol (MCP) 的AI代理的轻量级框架，它简化了MCP服务器的连接和管理，并提供了构建强大代���应用的工作流模式。

Upsonic框架是一个可靠性优先的应用后端，通过模型上下文协议(MCP)提供工具和上下文，支持构建生产级LLM应用。

基于 Model Context Protocol 的 Python SDK，用于构建 MCP 客户端和服务器，便捷地为 LLM 应用提供上下文服务。

该项目是一个MCP服务器，它集成了Everything Search Engine，为LLM应用提供本地文件快速检索能力。

riza-io_mcp-go 是一个 Go 语言实现的 Model Context Protocol (MCP) SDK，提供构建 MCP 服务器和客户端的能力，支持资源、工具和 Prompt 管理，并通过 Stdio 等传输协议与 LLM 客户端通信。

FastMCP是一个TypeScript框架，用于快速构建MCP服务器，支持工具、资源和Prompt定义，并提供多种传输协议和实用工具。

modelcontextprotocol_python-sdk 是一个Python SDK，用于构建 Model Context Protocol (MCP) 服务器，方便开发者为LLM应用提供标准化上下文服务。

mcp-server-hello 是一个基于 Rust 的 MCP 服务器模板，实现了资源、Prompt 和工具的基本管理功能，可作为构建 MCP 服务器的起点。

LiteMCP是一个用于构建MCP服务器的TypeScript框架，简化了工具、资源和Prompt的定义和管理，方便LLM应用集成上下文能力。

一个MCP服务器实现，允许LLM客户端通过工具与Salesforce进行交互，包括执行SOQL查询和检索Salesforce对象元数据等功能。

一个基于Rust实现的MCP服务器，提供资源管理、工具调用（包括echo、memory、fetch）和Prompt模板功能，支持Stdio和WebSocket传输协议，用于连接LLM客户端。

AWS MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器实现，提供对AWS S3和DynamoDB服务的工具，并记录所有操作到审计日志中。

LLMling MCP服务器是一个YAML配置驱动的MCP服务器实现，旨在为LLM应用提供资源、工具和Prompt管理功能，支持多种传输协议和配置热更新。

mcp-golang 是一个使用 Go 语言开发的 MCP 服务器库，旨在帮助开发者快速构建兼容 Model Context Protocol 的应用后端，支持工具、Prompt 和资源的管理与调用。

该项目是一个MCP服务器，旨在为MCP客户端提供访问Bluesky社交网络数据的能力，通过预设工具可以检索用户资料、帖子、关注者和动态等信息。

Perplexity MCP Server 是一个Node.js实现的MCP服务器，它允许 Claude 等 MCP 客户端通过工具调用 Perplexity AI 的强大语言模型，实现聊天对话和快速提问等功能。

ivo-toby_mcp-openapi-server 是一个 MCP 服务器实现，它将 OpenAPI 规范转换为 MCP 工具，使 LLM 能够调用 REST API。

Gentoro MCP Server 是一个基于 Node.js 的 MCP 服务器实现，它作为 Gentoro 服务的桥梁，允许 LLM 客户端（如 Claude）安全地访问和调用 Gentoro 平台上的工具和服务。

该MCP服务器提供了一个工具，用于查询本地聊天数据库中的聊天记录，使LLM能够访问和利用用户的聊天历史作为上下文信息。

Phabricator MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器，允许LLM客户端通过标准化的JSON-RPC接口与Phabricator项目管理工具进行交互，实现任务和项目信息的查询。

Kagi Server 是一个 MCP 服务器，它集成了 Kagi 搜索 API，为 LLM 客户端提供使用 Kagi 搜索进行网页搜索的功能。

MCP代理服务器，聚合多个后端MCP资源服务器，通过统一接口向客户端提供资源、工具和Prompt服务。

本仓库提供了一个基于Python和MCP库的Claude MCP服务器开发指南和基础实现示例，帮助开发者快速搭建可与Claude客户端集成的MCP服务器。

search-fetch-server-mcp 是一个基于 TypeScript 的 MCP 服务器，提供笔记管理、网页内容抓取和 DuckDuckGo 搜索等功能，演示了资源、工具和 Prompt 的核心概念。

一个简单的MCP服务器模板，用于管理文本笔记，演示了如何使用资源、工具和Prompt向LLM客户端提供上下文信息和功能，可作为开发MCP服务器的起点。

该仓库提供了一个基于Model Context Protocol (MCP) 的天气服务器示例，展示了如何构建可被LLM客户端调用的工具服务。

MCP Kotlin SDK 提供构建和运行 MCP 服务器及客户端的能力，示例代码展示了资源和工具管理功能。

该仓库提供多种Model Context Protocol (MCP) 服务器的参考实现，演示如何为LLM提供工具和数据访问能力。

Readwise Chat 📚💬 是一个 MCP 服务器，允许您使用 Claude Desktop 与您的 Readwise Reader 文档库进行交互，通过工具和资源管理扩展 LLM 的上下文能力。

安全的文件系统MCP服务器，允许LLM在限定目录内进行文件读写、编辑和管理操作。

原型MCP服务器，集成Red Hat Developer Hub，提供访问和查询RHDH目录中资源、API和推理服务器的工具。

pokemon-mcp 是一个使用 Go 语言实现的 MCP 服务器，它演示了如何通过 MCP 协议将外部 Pokemon API 集成到 Claude 等 LLM 客户端，提供宝可梦信息查询和比较工具。

Spidy是一个MCP服务器，为LLM客户端提供网页抓取和笔记摘要功能，支持资源管理、Prompt模板和工具调用。

一个简单的MCP服务器实现，提供笔记存储、总结和管理功能，演示了如何通过MCP协议扩展LLM应用的能力。

一个简单的MCP服务器，实现了笔记管理功能，允许LLM客户端创建、读取、总结笔记，并通过工具添加新笔记。

servers仓库是Model Context Protocol (MCP) 服务器的参考实现集合，包含Brave Search、Filesystem、GitLab等多种实用工具，旨在演示MCP协议的功能和扩展性，为LLM应用提供安全可控的工具与数据访问能力。

fp-mcp 是一个基于 TypeScript 的 MCP 服务器，它使用 Fireproof 数据库实现了一个简单的笔记系统，演示了如何通过资源、工具和 Prompt 模板向 LLM 客户端提供笔记功能。

convex-mcp-server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，提供笔记管理功能，允许LLM客户端通过资源访问和工具调用来管理和创建文本笔记。

一个Rust实现的MCP服务器，提供资源管理、工具调用和Prompt模板功能，支持STDIO和SSE传输协议，用于构建LLM应用的上下文服务后端。

一个基于MCP协议的服务器，允许LLM客户端探索和执行本地命令行工具，并以资源形式提供命令行工具的结构化信息。

一个用Python编写的MCP服务器示例，提供笔记管理、摘要生成和笔记添加工具，演示了MCP协议的基本功能实现。

Simplaix是一个以智能Agent为核心的平台，通过MCP协议集成各种软件功能，提供自然语言交互和决策驱动的工作流体验。

一个MCP服务器，作为Claude Desktop客户端与Ollama LLM服务之间的桥梁，提供模型问答工具。

该仓库提供了一个基于Node.js的最小化MCP服务器实现，用于上下文管理和工具执行，并包含一个集成了Langchain和Ollama的客户端示例。

Home Assistant MCP Server通过MCP协议将智能家居控制能力集成到LLM应用中，实现对灯光、气候、安防等设备的语音或自然语言控制。

将Dify工作流应用转化为MCP工具，为LLM客户端提供通过MCP协议调用Dify工作流的能力。

一个简单的MCP服务器，提供网页内容抓取和服务器状态查询工具，专为Cursor IDE集成设计。

一个MCP服务器，为LLM应用提供与Jenkins CI/CD服务器交互的工具，支持查询构建状态、触发构建和获取构建日志。

此仓库实现了一个MCP服务器，允许Claude通过工具调用方式与本地ChatGPT桌面应用交互，实现提问、查看对话历史等功能。

基于SearXNG的MCP服务器，提供网页搜索和引擎信息查询工具，方便LLM调用SearXNG搜索功能。

Dify AI MCP服务器是一个工具服务器，通过MCP协议将Dify AI的聊天能力和餐厅推荐工具集成到LLM客户端。

LLMling Server是一个YAML配置驱动的MCP服务器，为LLM应用提供资源、工具和Prompt管理功能，支持Stdio和SSE等多种传输协议。

Perplexity MCP Server 是一个 Node.js 实现，为 Claude 等 MCP 客户端提供 Perplexity AI 的聊天和查询工具，实现与 Perplexity 语言模型的交互。

Redis MCP Server: 通过MCP协议将Redis数据库功能作为资源和工具提供给LLM，实现上下文信息的获取和数据操作。

Jira MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器，可以连接到Jira并提供Jira数据的访问和操作能力，为LLM应用提供Jira上下文信息。

Langfuse Prompt Management MCP Server为LLM客户端提供Langfuse平台上的Prompt管理服务，支持Prompt检索和动态渲染。

Notion MCP Server是一个允许LLM客户端通过标准化工具与Notion工作空间交互的后端服务，支持页面和数据库的搜索、读取、创建和更新等操作。

MCP Obsidian服务器将Obsidian知识库与LLM连接，提供笔记搜索、读取和写入工具，增强LLM的上下文感知能力。

Obsidian MCP服务器，为LLM提供Obsidian知识库的上下文访问能力。

提供多种基于Model Context Protocol (MCP) 的参考服务器实现，演示如何为LLM提供工具和数据访问能力。

MCP Server Starter Template：一个用于构建MCP服务器的生产就绪型模板，使用TypeScript编写，支持工具注册和Claude Desktop集成。

DigitalFate是一个企业级AI Agent框架，通过MCP工具集成、任务编排和多LLM支持，简化LLM应用开发和部署，提供可扩展和安全的上下文服务。

Columbia MCP Servers仓库是为LLM应用构建的后端服务，基于Model Context Protocol (MCP) 提供资源管理、工具注册和Prompt模板服务，支持Docker部署和高可用架构。

Brave Search MCP Server 是一个基于 MCP 协议的服务端实现，它将 Brave Search API 的网络搜索和本地搜索功能封装成工具，供支持 MCP 协议的 AI 客户端调用，扩展 AI 的信息检索能力。

Salesforce MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器，允许 LLM 应用通过工具安全地访问和操作 Salesforce 数据，例如执行 SOQL 查询、获取对象元数据等。

Apify Actors MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器实现，它将Apify Actors作为工具集成，使AI应用能够利用Apify强大的网络爬取和数据提取能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 协议实现的 Phabricator 服务器，允许 LLM 客户端通过标准接口获取 Phabricator 任务信息。

Twitch MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器，允许 LLM 客户端通过工具调用访问 Twitch API 的各种功能，例如获取频道、直播、游戏和聊天信息。

DigitalFate是一个企业级AI代理框架，提供MCP兼容的服务器，用于高效编排LLM调用、工具和任务，支持生产环境部署和多客户端处理。

MyMCP Server是一个多功能MCP服务器，集成了GitLab、Jira、Confluence、Gmail等常用工具，为LLM应用提供上下文数据访问和工具调用能力，提升开发和工作效率。

Swiss MCP是一个轻量级的MCP服务器，旨在通过工具集成和任务编排，简化复杂AI工作流程的构建与执行。

Enhanced SSH 仓库提供基于MCP协议的增强型SSH服务器和工具集合，支持安全远程命令执行、上下文感知工具调用和统一上下文管理，为LLM应用提供可扩展的后端服务框架。

基于 Integration App 平台的 MCP 服务器，将 Integration App Actions 作为工具提供给 LLM 客户端，实现工具的注册、查询和调用。

本项目是 Toolhouse 社区开发的 MCP 服务器，旨在将 Toolhouse 平台的工具集成到兼容 MCP 协议的 LLM 客户端，扩展客户端的功能。

一个简单的MCP服务器，提供日期和时间格式化工具，支持多种预设格式，方便LLM客户端获取各种时间字符串。

MCP Server Starter是一个基于TypeScript的模板，用于快速构建MCP服务器，方便AI智能体与各种工具和数据源集成。

Agentico MCP Server通过外观模式简化了MCP服务器的构建，方便开发者轻松创建和注册工具，为LLM应用提供上下文服务。

Linear MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器，通过集成 Linear API，为 AI 智能体提供项目和任务管理的工具集。