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基于 Model Context Protocol (MCP) 的 Helm MCP 服务器实现，提供以标准化 JSON-RPC 方式向 LLM 客户端暴露 Helm 资源、工具与提示模板，并支持多传输模式（stdio、HTTP、SSE）与可扩展的容错与安全特性。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的开源后端实现，提供对资源、工具、提示模板等的托管与管理，通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端通信，支持多传输协议（如 stdio、TCP）、策略评估、审计日志和热加载等特性，旨在为大语言模型（LLM）场景中的上下文服务提供安全、可扩展的后端支持。

基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务器实现，提供资源与工具的托管与管理、提示模板渲染、以及对外部 MCP 客户端的工具注册与执行能力；同时内置认证、秘密管理、Docker 隔离等安全与扩展特性，支持多传输协议（HTTP/SSE、stdio、WebSocket 等）并通过 JSON-RPC 与客户端通信，形成面向 LLM 场景的上下文服务框架。

使用OpenAPI规范将API endpoint 转换为LLM可调用的MCP工具

为LLM应用提供BurpSuite安全测试工具的MCP服务器，支持代理、扫描和日志功能。

Fiberflow MCP 网关是一个桥接工具，允许 MCP 客户端通过 Stdio 或 SSE 协议连接到后端的 MCP 服务器。它简化了本地应用与云端 MCP 服务的集成。

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。

MCP-proxy 是一个 SSE 代理服务器，用于桥接基于 stdio 的 MCP 后端服务，使其能够通过 SSE 协议与客户端通信，实现基于 Web 的 MCP 应用。

基于MCP协议的Brave搜索服务器，通过代理访问Brave搜索API，提供网络和本地搜索工具。

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。