servers
by modelcontextprotocol
Model Context Protocolの参照実装サーバ群。公式SDKで実装されたFetch・Filesystem・Git等のMCP機能を示す
主な機能
データ取得・変換
Webコンテンツを取得し、LLMが効率的に利用できるように変換する機能を提供します。
バージョン管理操作
Gitリポジトリの読み取り・検索・操作を行うツールを提供し、リポジトリの内容へアクセスできます。
逐次推論・思考フロー
動的で反省的な思考シーケンスを用いて問題解決や推論の流れを管理する機能を提供します。
ファイル操作
安全なファイル操作を行い、可変のアクセス制御設定でファイルへのアクセスを制御する機能を提供します。
知識・メモリ管理
知識グラフに基づく永続的なメモリシステムを提供し、情報の保存と再利用を可能にします。
時間操作
時刻およびタイムゾーンの変換機能を提供し、時間関連の処理を支援します。
使用例
🔎ウェブコンテンツ取得と要約
“このURLのページを取得して、重要なポイントを3つにまとめ、引用すべき箇所を示して。”
Fetchサーバーを使ってウェブページを取得・変換し、LLMが効率的に要約・抜粋できる形でコンテンツを提供します。外部ページの情報を安全かつ最適化された形式で参照できます。
🧾リポジトリ検索とコード操作
“このリポジトリ内でユニットテストに失敗している箇所を探し、修正案となるパッチを提案して。”
Gitサーバー経由でリポジトリの読み取り・検索・差分作成が可能になり、AIがコードの解析・修正案作成・変更の適用手順を支援します。
📁安全なファイル操作
“プロジェクトのドキュメントフォルダから設計仕様を開いて、要件の矛盾点を指摘してほしい。アクセスが必要なら教えて。”
Filesystemサーバーによりアクセス制御されたファイルの読み書きが行え、機密ファイルを含むドキュメントを安全に検索・編集・要約させることができます。
🧠永続メモリ（知識グラフ）による文脈保持
“これまでの会話やプロジェクトの決定事項を記録して、次回以降の提案に反映してほしい。過去の仕様を参照して説明して。”
Memoryサーバーを使ってユーザーやプロジェクトの情報を知識グラフとして永続化し、LLMが長期的な文脈を参照して一貫した、パーソナライズされた応答を生成できます。
🧭順序立てた思考と反省（Sequential Thinking）
“この複雑な設計課題を段階的に分解して、各ステップでの検討と反省を繰り返しながら最終案を作ってください。”
Sequential Thinkingサーバーにより思考ステップを動的に生成・評価でき、AIが段階的・反復的に問題解決や計画立案を行う際のトレース可能な思考過程を提供します。
導入方法
1. リポジトリを確認し、src 配下の各参照サーバーのディレクトリを参照します。
2. 利用したい参照サーバーを選び、そのディレクトリ内の README やドキュメントに従って実装例を確認します。
3. 必要に応じて該当する言語の MCP SDK（README に列挙）を参照して統合します。
具体的なビルド・実行手順は各サーバーのドキュメントを参照してください。詳細はリポジトリを参照してください。
参考: npm パッケージ名
npm install @modelcontextprotocol/servers※ 実際のインストール方法は上記ガイドを参照してください
注意事項
- このリポジトリはステアリンググループが管理する参照実装を収めることが目的です。公開されている MCP サーバーの包括的一覧は MCP Registry を参照してください。
- README 内のサードパーティサーバーリストは保守されておらず、将来的に削除される可能性があります。
- アーカイブされたサーバー群は別リポジトリ（servers-archived）に移されています。詳細はリポジトリを参照してください。
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