# 协议标准

该项目演示了如何使用Model Context Protocol (MCP)服务器与多种LLM代理框架集成，包括Google ADK、LangGraph、OpenAI Agents和Pydantic-AI，通过标准化接口连接不同LLM提供商，并使用Logfire进行追踪和可视化。

这是一个基于Spring Boot的MCP服务器示例，用于与AI模型交互，提供标准化接口访问实时数据和服务。

Awesome MCP Servers 是一个精选的Model Context Protocol (MCP)服务器列表，MCP是一种开放协议，使AI模型能够通过标准化的服务器实现安全地与本地和远程资源交互。该列表聚焦于生产就绪和实验性的MCP服务器，这些服务器通过文件访问、数据库连接、API集成和其他上下文服务扩展了AI能力。

MCP Tools是一个实现Model Context Protocol（MCP）的自定义服务器，为Claude Desktop等LLM客户端提供文件系统和命令执行工具，扩展了LLM的本地系统交互能力。

Awesome MCP Servers 是一个社区维护的精选MCP服务器集合，支持多种编程语言和服务类型，旨在扩展AI能力。

Okta MCP Server是一个基于模型上下文协议(MCP)的创新工具，使AI模型能够直接与Okta环境交互。它为IAM工程师和安全团队提供标准化的AI集成方案，支持用户管理、组操作等核心功能，目前处于Alpha测试阶段。

Awesome-MCP-ZH 是一个专为中文用户打造的 MCP（模型上下文协议）资源合集，包含 MCP 的基础介绍、玩法、客户端、服务器和社区资源，帮助用户快速上手 MCP。

该项目展示了Model Context Protocol（MCP）的示例实现，MCP是一种标准化协议，用于增强AI助手的能力，通过自定义工具和数据源扩展其功能。项目包含多个MCP服务器示例，如任务管理器、文件浏览器和天气服务，并提供了如何设置和使用这些服务器的指南。

HubSpot推出MCP服务器测试版，使AI客户端能无缝操作HubSpot数据和功能，支持多种MCP客户端配置接入。

MCP服务器项目提供了一种标准化的工具与代理集成通信协议，便于AI应用快速调用各种工具服务。

awesome-mcp 是一个收集 Model Context Protocol (MCP) 服务器/客户端的项目，旨在通过标准化协议简化大型语言模型与外部系统的集成。

Home Assistant MCP是一个标准化协议服务器，为AI助手提供与智能家居系统交互的桥梁，支持设备控制、状态查询和自动化管理，具有模块化架构和多种传输协议。

模型上下文协议(MCP)是一个开源协议，为大语言模型提供标准化连接外部数据源和工具的方法，支持资源、提示词、工具、采样等功能，本文重点介绍了如何开发和使用MCP工具服务。

该项目是一个包含多种Model Context Protocol (MCP)服务器的集合，用于扩展AI助手的功能，支持Claude对话中直接使用外部工具和服务。

MCP服务器是一个基于Model Context Protocol标准的交互系统，结合IPFS分布式存储和Claude AI处理能力，实现模型、代理与上下文数据的高效交互。

MCP项目是一个用于增强AI模型上下文理解能力的标准化协议，通过结构化方式提供环境信息、用户偏好和对话历史，解决AI系统记忆有限的问题。项目包含安装指南、环境配置及多个实验性案例。

该项目是关于Model Context Protocol (MCP)服务器的开发者文档，详细介绍了如何构建、运行和集成MCP服务器，以实现AI模型与实时数据、工具和业务逻辑的安全连接。

该项目展示了GenAIScript的MCP服务器功能，支持与AI模型通信，包括本地模型，并遵循Anthropic的MCP协议标准。

Model Context Protocol SDK 是一个TypeScript实现的标准化工具，用于分离LLM交互中的上下文提供与实际交互，支持客户端和服务端开发。

AWS MCP Servers是一套基于Model Context Protocol的专用服务器，提供多种AWS相关功能，包括文档检索、知识库查询、CDK最佳实践、成本分析、图像生成等，旨在通过标准化协议增强AI应用与AWS服务的集成。

Portainer MCP是一个实现模型上下文协议(MCP)的开源项目，通过标准化接口将AI助手与Portainer容器管理平台连接，支持查询和管理Docker/Kubernetes环境。

Top Rank Agent 是一个专为中文用户打造的 MCP（模型上下文协议）资源合集，提供 MCP 的基础介绍、玩法、客户端、服务器和社区资源，帮助用户快速上手这个 AI 界的“万能插头”。

Cisco NSO MCP服务器是一个基于Python的模型上下文协议(MCP)实现，为Cisco网络服务编排器(NSO)提供AI驱动的网络自动化能力，支持通过自然语言交互操作网络设备。

本实验指导用户如何部署MCP服务器并将其集成到Microsoft Copilot Studio中，通过标准化协议连接AI模型与数据源，实现实时数据访问和笑话生成功能。

Props Labs提供的MCP服务器集合，用于AI模型与外部工具和服务的标准化交互，目前包含Fireflies.ai API的MCP服务器。

A2A-MCP官方网站展示多智能体协作协议的技术愿景、核心优势和应用场景，采用现代化前端技术栈构建。

一个轻量级的MCP服务器，通过结合网络搜索和内容解析，从LangChain、LlamaIndex和OpenAI等流行AI库中检索相关文档内容，为语言模型提供动态查询最新文档的功能。

Flex MCP Agent是一个多功能代理项目，集成了天气数据获取、Confluence交互和邮件发送功能，采用Model Context Protocol（MCP）标准化AI模型与数据源的交互。

Perses MCP Server是一个本地化的模型上下文协议服务器，用于标准化LLM主机与Perses应用之间的交互。

一个基于Python的MCP服务器示例项目，展示了如何创建自定义工具（如便签管理）并与AI助手（如Claude）集成，实现外部数据交互和操作。