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基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供资源管理、工具注册与执行、以及可渲染的 Prompt 模板，统一通过 JSON-RPC/HTTP 方式向本地或嵌入式的 LLM 客户端提供上下文服务与推理支持。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，为大语言模型客户端提供 MDN 文档、浏览器兼容性数据与搜索等资源，并通过 JSON-RPC 的 MCP 协议进行交互，支持工具注册、日志与错误上报等扩展能力。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 实现的日记应用后端，提供资源管理、工具调用和Prompt模板功能，并支持AI聊天中的UI交互。

基于 Spring AI 框架，提供 MCP 服务器的 Stdio 和 SSE 实现示例，支持工具调用。

连接 CloudGlue 平台与 AI 助手，为 LLM 提供视频内容理解、分析和管理工具。

火山引擎MCP服务器市场，提供丰富的云服务和第三方工具集成，支持多种部署模式，助力开发者快速构建AI大模型应用。

此项目为钉钉AI助手提供本地化部署的MCP工具服务，支持自定义功能扩展和多模型配置，无需远程服务器即可运行。

AIVK-QQ 是一个集成 MCP 服务器的智能 QQ 机器人框架，为大语言模型提供上下文服务和功能扩展，并具备便捷的 CLI 工具和 Napcat.Shell 启动器。

用于快速创建 Model Context Protocol (MCP) 服务器应用程序的脚手架工具，简化 MCP 服务器的初始化和开发流程。

easyMcp是一个轻量级的MCP服务器框架，旨在帮助开发者快速构建可扩展的MCP后端应用，支持通过工具扩展功能，并提供STDIO和SSE两种运行模式。

基于MCP协议构建的校园服务Agent，提供校园信息系统API和Python/JS脚本工具扩展。

提供工具和提示的MCP服务器，扩展大型语言模型能力，支持多种工具和提示模板，简化LLM应用开发。

这是一个使用 WebAssembly 运行 MCP 服务器的运行时，支持任何语言编写的 WASM MCP 服务，并提供跨平台、沙箱化和易于使用的 MCP 服务。

基于MCP协议的示例服务器，提供加密货币价格查询、Telegram通知、Sui链交互和简单的开门密码验证等功能。

一个用于Unity编辑器环境的MCP服务器示例，允许LLM客户端通过工具调用与Unity编辑器进行交互，扩展编辑器功能。

Ollama Desktop API 为桌面应用提供 AI 模型服务，集成 MCP 协议，支持工具扩展和会话管理。

使用 Azure Functions 和 TypeScript 快速构建和部署远程 MCP 服务器，提供代码片段管理和示例工具。

一个 MCP 服务器实现，用于连接思源笔记，为 LLM 提供笔记数据访问和操作能力。

基于Model Context Protocol的Glif MCP服务器，提供Glif工作流、Bot管理和元数据访问功能，支持工具扩展和Prompt定制。

此项目是一个 MCP 服务器的概念验证实现，旨在通过文档检索和 Web 抓取工具增强 AI 助手的功能。

AIlice是一个自主AI代理平台，可以作为MCP服务器，为LLM应用提供资源、工具和Prompt管理等上下文服务。

Gosling 是一个 Android 平台的智能体框架，它通过移动端 MCP 协议的变体，允许 Android 应用作为工具扩展 Gosling 的功能，实现跨应用的任务自动化。

基于 Deno 的 MCP 服务器模板，提供资源和工具管理能力，简化 LLM 应用后端开发。

基于 Model Context Protocol 的服务器实现，提供工具注册和执行能力，并通过标准协议与 LLM 客户端通信。

这是一个基于 Model Context Protocol 的服务器模版，用于扩展 Claude 等 LLM 的功能，支持自定义工具集成。

基于Quarkus框架构建的MCP服务器集合，提供JDBC数据库、文件系统、JavaFX图形和Kubernetes集群等多种上下文信息和功能扩展。

本仓库提供了一个MCP服务器模板，用于为Cursor IDE创建自定义工具，包括网页内容抓取、心情检测、图像生成和Figma设计数据获取等功能。

基于Model Context Protocol的服务器模板，使用TypeScript开发，提供工具注册、调用和测试功能，帮助开发者快速构建MCP后端应用。

WASImancer是一个基于Node.js开发的MCP服务器，创新性地使用WebAssembly插件扩展工具功能，提供高性能和安全的上下文服务。

Modex 是一个使用 Clojure 语言开发的 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，旨在帮助开发者为 AI 模型扩展工具、资源和 Prompt 功能。

console-chat-gpt 是一个命令行 AI 聊天工具，内置 MCP 服务器，可扩展 AI 模型的功能，支持工具注册和调用。

llm-functions是一个轻量级的工具和Agent框架，通过函数调用扩展LLM能力，并实现了MCP服务器，允许LLM客户端通过标准协议调用bash、Python、JavaScript等语言编写的工具和Agent。

Model Context Protocol (MCP) 的 TypeScript SDK，用于简化 MCP 服务器和客户端的开发，提供资源、工具和 Prompt 管理等核心功能。

Toolhouse MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器，它将 Toolhouse 的工具能力集成到兼容 MCP 协议的 LLM 客户端，例如 Claude Desktop App。

本仓库是Cloudflare Workers上的MCP服务器概念验证实现，允许Claude Desktop等MCP客户端通过Cloudflare Workers调用云服务功能，例如发送邮件、网页截图等。

mcp-framework是一个用于构建Model Context Protocol (MCP) 服务器的TypeScript框架，提供工具、Prompt模板和资源管理等核心功能，简化MCP服务器开发流程。

JarvisJr MCP Server是一个Node.js实现的MCP服务器，提供任务管理、日历操作、网页搜索等工具，增强LLM应用的功能。

该项目是Model Context Protocol (MCP) 协议的服务器端Go语言实现，专注于向支持MCP协议的LLM客户端安全地暴露和管理工具 (Tools) 功能。

该仓库实现了一个基于JSON-RPC 2.0协议的MCP服务器，用于管理笔记，并提供Prompt模板和工具扩展功能，是一个轻量级的MCP服务器示例。

aiservers仓库提供了一系列基于Model Context Protocol (MCP) 的参考服务器实现，涵盖文件系统、GitHub、Google服务、数据库、Slack等多种数据源和工具集成。

Unity编辑器MCP工具，允许Cursor等代码编辑器通过MCP协议调用Unity编辑器中的静态方法作为工具。

Dojo MCP Server是一个基于Go语言实现的MCP服务器，提供资源管理、工具注册和Prompt模板渲染等功能，旨在为LLM应用提供上下文服务。

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。

提供网页、PDF内容提取和命令执行工具的MCP服务器实现，扩展LLM客户端能力。

Systemprompt MCP Core 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，用于创建、管理和扩展 AI 代理，提供强大的 Prompt 和工具管理系统。

Server Commands 是一个 MCP 服务器，允许 LLM 客户端通过工具调用在服务器端执行操作系统命令和脚本，并支持将命令输出作为 Prompt 消息插入对话历史。