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基于 Model Context Protocol 的后端服务实现，提供对资源、工具和提示模板的统一管理与暴露，支持 STDIO 与 HTTP 两种传输方式，通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行交互，用于对 Control4 设备的查询、控制、历史与自动化调度等场景的上下文服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，暴露 5 个AI nurse相关工具（分析生命体征、知识库查询、HITL 提问、风险评估、药物提醒），供外部LLM客户端通过JSON-RPC/管道方式调用与协作，实现统一的上下文服务、资源管理与工具执行能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，作为 SlimClaw 的内部 MCP 服务端，向 LLM 客户端以标准化的 JSON-RPC 形式提供资源管理、工具注册与调用、以及提示模板渲染等能力；通过标准的传输（如 stdin/stdout）与容器化执行环境进行交互，支撑多组会话、任务调度与分组上下文管理等功能。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的多租户后端服务器，提供对 OAST 回调、任务调度、以及代理加载与管理等能力的上下文服务，并通过 MCP SSE/JSON-RPC 与 AI 客户端进行安全通信，支持跨区域部署与审计追踪。

基于 Argus 网关实现的 MCP 服务器，提供稳定的 JSON-RPC 交互，向 MLP/LLM 客户端暴露资源、工具、提示模板等能力，并通过会话级授权实现隔离化访问，同时集成 Telegram 机器人入口与后台任务调度/心跳机制，实现资源管理、工具调用与 prompts 的统一管理和渲染。

一个基于 MCP（Model Context Protocol）的后端服务，提供资源、工具与提示模板的标准化管理，并通过 JSON-RPC 与 Claude Code Studio 客户端交互，支持会话管理、技能/资源渲染以及远程执行等多种能力。

Ghost MCP服务器提供AI助手集成，用于通过标准化协议管理Unix系统上的后台进程，实现任务的运行、监控、停止和日志查看等功能。

一个轻量级系统，用于在Tmux终端中管理和协调多个AI代理会话，通过其内置的MCP服务器实现多代理协作和任务编排。

CodeLens是专为Claude Code设计的MCP服务器，提供项目分析、任务管理和自动化文档生成服务。

基于 FastMCP 协议的待办事项 (Todo) 及经验总结 (Lesson Learned) MCP 服务器，提供数据管理和工具调用能力。

Telegram AI Connector 是一个基于Telegram的AI助手，它利用工具扩展了LLM的能力，例如提供提醒、文件操作和系统信息查询等功能，使用户可以通过Telegram与AI进行更丰富的交互。

DolphinScheduler MCP Server是基于FastMCP构建的MCP服务器，旨在通过标准化的MCP协议，将Apache DolphinScheduler的工作流管理能力开放给AI Agent。

Crawlab MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的应用后端，旨在为 AI 应用提供访问 Crawlab 功能的标准化接口，支持资源管理和工具注册。

crawlab-mcp-server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的应用后端，为 Crawlab 爬虫平台提供标准化的 AI 应用上下文服务接口。

通过 Model Context Protocol 协议，将 Airflow 任务调度平台的功能以工具形式提供给 LLM 客户端调用的 MCP 服务器。