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基于 Model Context Protocol (MCP) 的轻量级后端服务器，提供对 LLM 客户端的上下文服务（资源、工具、提示等），通过 JSON-RPC 进行通信，支持以标准化方式读取资源、注册并执行工具、渲染 Prompt 模板，核心实现包含服务器端的请求/响应处理、会话管理与多传输协议支持（以 stdio 为核心的实现，具备行分隔及 Content-Length framing 方式）。

为AI助手提供SQL Server数据库连接和自然语言查询功能的MCP服务器

dspy-cli是一个命令行工具，用于将DSPy程序部署为HTTP API，并可选择启用Model Context Protocol (MCP) 服务器以供LLM客户端调用。

这是一款智能命令行个人助理，通过AI自然语言理解和Model Context Protocol (MCP) 集成，帮助用户高效管理联系人、笔记和日程。

为LLM客户端提供强大的关键词提取能力，支持从文本文件中安全、准确地抽取关键信息。

提供一个基于Model Context Protocol (MCP) 的RDKit化学信息学工具服务器，使语言模型能通过自然语言调用RDKit功能。

为Attio CRM提供全面的Model Context Protocol（MCP）服务器，使AI助手能通过自然语言管理CRM数据和工作流程。

Gorev是一个功能强大的Go语言MCP服务器，为AI助手提供高效的任务管理、项目组织和上下文服务。

SQLsaber是一个开源的智能SQL助手，能够将自然语言请求转换为SQL查询，并分析结果。

基于 MCP 协议连接 Salesforce，提供自然语言交互和开发管理能力。

利用自然语言和Terraform实现多云基础设施的AI智能配置。

Doris MCP Server是一个基于Python的服务框架，通过自然语言处理将查询转换为SQL，为LLM应用提供数据访问能力。

为AI助手提供论文和代码的检索和阅读能力，增强科研领域的上下文理解。

一个基于MCP协议的服务器，提供将自然语言转换为SQL查询语句的功能，使LLM能够便捷地与数据库进行交互。

提供韩语拼写检查工具 (`fix_korean_spell`)，通过 Model Context Protocol (MCP) 协议为 LLM 应用提供韩语文本校对能力。

本示例项目展示了如何使用MCP服务器集成AWS Bedrock和数据库，实现通过自然语言查询数据库的功能。

基于MCP协议，将Dify Workflow工作流作为工具提供给LLM客户端的服务器，支持 Claude 等客户端连接。

Text2Sim MCP服务器是一个基于Model Context Protocol的后端应用，为LLM提供离散事件模拟能力，支持自然语言驱动的复杂系统建模与分析。

一个将Google日历集成到AI助手中的MCP服务器，支持自然语言操作日历事件。

Floword是一个用于构建自然语言工作流的后端服务，通过MCP协议连接和管理各种工具服务，为LLM应用提供可扩展的上下文服务框架。

基于MCP协议构建的文档分析服务器，提供文档处理、信息提取和摘要等功能，通过Claude 3 Opus驱动。

该项目为 Claude AI 提供了一个 MCP 服务器，使其能够通过自然语言与 QGIS 交互，执行 QGIS 命令并进行地理空间分析。

基于GTD待办事项应用，通过MCP协议提供任务管理功能，支持创建和查询任务，作为LLM客户端的任务管理后端。

一个模块化的研究助手MCP服务器，集成了LLM提供商、NLP工具和知识图谱管理，为上下文感知的应用提供后端服务。

legal-text-analysis项目是一个基于MCP服务器实现的法律文本分析后端，提供法律文本预处理、特征工程和数据库查询等功能，旨在为LLM应用提供法律领域知识的上下文支持。

Hypernym MCP Server通过Hypernym AI API提供语义文本分析和压缩工具，并基于Model Context Protocol与客户端通信。

Perspective MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器，提供文本毒性分析和评分建议工具，利用 Google Perspective API 帮助 LLM 理解文本内容安全。

iCal Server 是一款 MCP 服务器，它将 macOS 日历功能与自然语言处理结合，让用户可以通过对话的方式管理和查询日历事件。