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基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务器实现，能够通过 MCP 客户端以标准化方式读取路由状态、修改路由设置、管理 ACL/端口映射等，并通过远程控制端口与 ESP32 NAT Router 的远程命令界面进行交互，支持多种传输方式（stdio、SSE、HTTP流式等）。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供持久化的交互式终端会话、命令执行与历史管理，以及工具调用能力，适配多种传输方式以为 AI 客户端提供可扩展的上下文服务

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，使用 FastMCP 提供 Multipass 实例的资源、工具与信息给大语言模型（LLM）客户端，实现与 Multipass 的交互与上下文服务。

Station是开源的AI代理基础设施运行时，提供MCP服务器以托管资源、工具和提示模板，赋能LLM自动化运维和管理。

提供基于Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，通过模拟 Jira 和 Azure DevOps 数据，为LLM应用提供上下文和工具调用能力。

通过AI代理管理RabbitMQ消息队列，提供消息收发、队列管理和集群监控等功能。

Stakpak Agent 的 MCP 服务器组件，提供企业级安全增强的运维和开发工具，通过标准化协议为 LLM 客户端提供上下文和功能。

为Terrakube平台提供MCP接口，通过LLM实现工作空间、变量、模块和组织管理。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 的TypeScript服务器，将NinjaONE RMM平台功能暴露给LLM客户端，提供设备管理、补丁管理、系统监控等工具。

一个全面的MCP服务器，提供OpenStack云平台集群的管理、监控和自动化操作能力，内置安全控制。

基于MCP协议为LLM客户端提供多集群Kubernetes管理工具和上下文，实现智能运维与自动化。

基于 MCP 协议，用于通过 Terragrunt 管理 Google Cloud Platform (GCP) 基础设施的应用后端。

通过MCP协议连接大型语言模型客户端与Novita AI平台，实现云端GPU资源管理和自动化操作。

基于 MCP 协议的 RabbitMQ 后端服务，将 RabbitMQ 管理 API 封装为工具供大型语言模型调用。

将JumpServer API封装为MCP工具， enabling AI/LLM clients to interact with JumpServer功能。

一个轻量级的MCP服务器，将Cloudflare API功能暴露为LLM可调用的工具。

智能化的 Kubernetes 资源管理与故障诊断平台，通过自然语言交互简化云原生运维操作。

SRE Agent是一个基于MCP协议的服务器实现，用于监控应用和基础设施日志，诊断问题并通过Slack和GitHub等工具进行报告和处理。

NetSensei 是一个 MCP 服务器，为网络管理员提供网络管理工具，例如 ping、traceroute、Nmap 扫描、数据包嗅探和 SSH。

基于MCP协议，为LLM应用提供Nomad集群管理工具和资源访问能力。

基于 MCP 协议的 SSH 服务器，允许 AI 助手通过标准接口执行远程 SSH 命令，安全操作远程服务器。

Xata Agent是一个开源AI PostgreSQL专家，提供数据库监控、问题排查和优化建议，可作为MCP服务器提供数据库上下文和工具能力。

一个Kubernetes MCP服务器，通过自然语言与Kubernetes集群交互，管理和操作Kubernetes资源。

该项目是一个基于 MCP 协议的服务器，允许 LLM 通过工具调用来管理和操作 Kubernetes 集群资源。

ops-mcp-server 是一个提供服务器和网络设备巡检监控功能的MCP服务器，通过工具集提供系统资源、服务状态、网络安全等多方面的运维能力。

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。

基于MCP协议的SSH客户端服务器，提供安全的SSH连接和命令执行功能，并集成安全代理进行命令安全检测。

Firefly MCP服务器是一个基于Model Context Protocol的应用后端，用于连接Firefly平台，提供云和SaaS资源发现、管理和IaC codify功能。

通过Model Context Protocol (MCP) 协议，连接 Claude AI 和 Honeycomb，实现可观测性数据交互和自动化运维。

一个MCP服务器，通过工具和资源将AWS CLI命令能力集成到LLM应用中，实现云资源的智能化管理。

基于Model Context Protocol (MCP) 构建的 Harbor 容器仓库管理服务器，通过工具提供项目、仓库、镜像和 Helm Chart 的管理能力，简化 LLM 应用与 Harbor 的集成。

一个轻量级的MCP服务器，允许AI助手通过AWS CLI执行AWS命令，提供AWS资源管理和信息查询能力。

通过Model Context Protocol协议，使LLM能够安全可控地与Kubernetes集群交互的应用后端。

Coolify MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器，旨在通过工具集成 Coolify API，使 LLM 能够管理 Coolify 实例中的服务器、服务和应用。

mcpserver是一个基于FastAPI构建的应用后端，旨在作为LLM客户端的上下文服务，提供项目管理、系统监控和DigitalOcean云平台控制等工具，通过Telegram机器人进行交互。

该项目是一个 MCP 服务器的实现，集成了 DigitalOcean API，允许 LLM 通过 MCP 协议管理 DigitalOcean 云资源，例如云服务器的创建和管理。

该仓库提供了 Ansible Automation Platform (AAP) 和 Event-Driven Ansible (EDA) 的 MCP 服务器实现，允许用户通过 Claude Desktop 等 MCP 客户端，利用 LLM 与 Ansible 环境进行交互，实现自动化任务管理和信息查询。

该项目是一个MCP服务器，通过Spring AI MCP框架，为LLM应用提供与Spring Application Advisor集成的能力，允许LLM调用工具分析和升级Spring应用。

Netskope NPA MCP服务器通过LLM客户端提供工具，用于管理Netskope网络私有访问(NPA)基础设施，实现自动化运维和策略配置。

Netlify MCP Server 通过 Model Context Protocol 协议，提供站点部署、DNS配置、函数管理等Netlify服务管理工具。

Azure MCP是一个MCP服务器，旨在桥接Claude Desktop与Azure云平台，通过自然语言实现Azure资源的管理和查询。

Kubernetes MCP Server为LLM客户端提供访问和管理Kubernetes集群资源的能力，包括查看配置、操作Pod和通用Kubernetes资源等功能。