基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器，向大型语言模型客户端提供对 Azure Logic Apps 的资源、工具与工作流定义的标准化访问，使用 JSON-RPC 进行请求/响应，并通过标准的 Stdio 传输实现本地集成与扩展能力。
基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器，提供对 The Blue Alliance (TBA) 数据的资源访问与工具调用能力，供 LLM 客户端通过标准化的 JSON-RPC 接口进行交互与上下文注入。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供资源（Resources）、工具（Tools）和提示模板（Prompts）等能力，并通过 JSON-RPC 形式与 LLM 客户端交互，支持多种传输方式（如 STDIO、HTTP）。
mcp-server-diceroll 是一个实现了 Model Context Protocol (MCP) 协议的简单服务器，提供了一个“roll_dice”工具，允许语言模型客户端调用该工具来模拟掷骰子并获取结果。
Jupyter MCP Server是一个MCP服务器实现，它允许LLM客户端与本地JupyterLab环境中的notebook进行交互，执行代码、添加Markdown和下载地球科学数据。
连接JIRA与大语言模型的MCP服务器，提供JQL查询和获取JIRA issue详情工具，方便LLM应用访问JIRA数据。