Discover Awesome MCP Servers

stack-exchange-mcp

StackExchange サイト (StackOverflow など) とやり取りするための MCP サーバー

Entity Identificationn

2つのデータセットが同じエンティティからのものかどうかを認識します。

Claude MCP Tools

Claudeの機能を拡張するためのMCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーのコレクション

ModelContextProtocolServer

MCPサーバーでツールを提供する

TaskBoardAI

AIエージェントが複数ステップのタスクを追跡するためのカンバンボード。HIL Web UIとMCPサーバーを含む。

Memory

知識グラフに基づく永続メモリシステム (Chishiki gurafu ni motozuku eizoku memori shisutemu)

Gmail Mcp Client Server

MCPクライアントとサーバーを使って、ClaudeをGmailに接続する。

MyIP MCP Server

LLM にあなたのグローバル IP アドレスを提供する Model Context Protocol (MCP) サーバー

Claude MCP Server TestClaude MCP Server Test

テスト用のシンプルな「近日公開」ウェブサイト

MCP Servers Collection

MCPサーバーで機能を拡張する

Pyro2 MCP Server

複数のプロジェクトにわたって会話の継続性を維持するための、PythonベースのMCPサーバー実装

Summary

PoC: OpenAPI スペックを使用してツールを生成する MCP サーバー

Trello MCP Server (TypeScript)

鏡 (Kagami)

Tribal - Knowledge Service

Claude がプログラミングのエラーを記憶し、学習するのを支援する MCP サーバー実装。エラーを完全なコンテキストとともに保存、検索、類似エラーの発見を可能にします。

tavily-search MCP server

鏡 (Kagami)

GitHub CLI MCP服务器

GitHub CLI 上の MCP サーバーを使用すると、プライベートリポジトリにアクセスできます。

mcp-dutch-postal-codes

オランダの郵便番号を照会するためのMCPサーバー

Workers + Stytch TODO App MCP Server

Workers + Stytch TODO App MCP Server (ワーカーズ + Stytch TODO アプリ MCP サーバー)

ElevenLabs MCP Server

鏡 (Kagami)

🤗 Hugging Face MCP Server 🤗

Claudeや他のLLMにHugging Face Hub APIへの読み取り専用アクセスを提供するModel Context Protocolサーバー。自然言語を通じて、モデル、データセット、スペース、論文、コレクションとのインタラクションを可能にする。

Open MCP Server

多数のサードパーティ製ソフトウェアおよびサードパーティ製APIに対応するモデルコンテキストプロトコル（MCP）。一度デプロイすると、このサービスはあなたのAIプラットフォームに対するサポートを強化できます。例えば、Dofiを使用してプラットフォームを完成させることが可能になります。

GitHub PR MCP Server

Github と Linear 連携機能付きの Claude MCP サーバー

MCP Google Custom Search Server

Googleカスタム検索APIに対して検索を行うMCPサーバー

Weik.io Integration Expert: MCP Server

Apache Camel ベースの Weik.io インテグレーションプラットフォーム用 MCP サーバー

Notion MCP Server

鏡 (Kagami)

Model Context Protocol

AnthropicのMCP SDKを使って実装されたシンプルなMCPサーバー

raindrop-mcp

雨滴のMCP (Amedaki no MCP)

mcp-servers

Okay, here are a few ways to make an AI agent more general, along with explanations and considerations: **1. Broaden the Training Data:** * **Explanation:** The most fundamental way to make an AI agent more general is to expose it to a wider variety of data during training. This helps it learn more robust and less specific patterns. * **How to do it:** * **Increase the volume of data:** More data is often better, especially if it covers a wide range of scenarios. * **Increase the diversity of data:** This is crucial. If your agent is trained only on data from one source or one type of situation, it will likely perform poorly in other situations. Think about: * Different languages (if applicable) * Different demographics (if applicable) * Different environments * Different types of inputs * Different types of outputs * **Data Augmentation:** Create new training examples by modifying existing ones. For example: * Rotating images * Adding noise to audio * Paraphrasing text * **Considerations:** * **Data Quality:** Garbage in, garbage out. Ensure your training data is accurate and representative. * **Bias:** Be aware of potential biases in your data and take steps to mitigate them. Biased data can lead to biased AI agents. * **Cost:** Gathering and processing large, diverse datasets can be expensive and time-consuming. **2. Use More General Architectures and Algorithms:** * **Explanation:** Some AI architectures are inherently more general-purpose than others. Similarly, some algorithms are better at learning from diverse data. * **How to do it:** * **Consider Transformer-based models:** Transformers (like those used in large language models) have shown remarkable generalization capabilities across various tasks. They are good at learning relationships between different pieces of information. * **Explore Meta-Learning (Learning to Learn):** Meta-learning algorithms are designed to learn how to learn new tasks quickly and efficiently. This can make your agent more adaptable to new situations. * **Use Reinforcement Learning with General Reward Functions:** If you're using reinforcement learning, design reward functions that encourage general skills rather than specific behaviors. For example, reward exploration and learning. * **Avoid Overfitting:** Overfitting occurs when your model learns the training data too well and performs poorly on unseen data. Use techniques like regularization, dropout, and early stopping to prevent overfitting. * **Considerations:** * **Complexity:** More general architectures can be more complex and require more computational resources. * **Interpretability:** Complex models can be harder to understand and debug. * **Task-Specific Performance:** A more general model might not perform as well on a specific task as a model that is specifically designed for that task. There's often a trade-off between generality and specialization. **3. Implement Transfer Learning:** * **Explanation:** Transfer learning involves using knowledge gained from solving one problem to solve a different but related problem. This can significantly improve generalization. * **How to do it:** * **Pre-train on a large, general dataset:** Train your model on a massive dataset of diverse data (e.g., ImageNet for images, a large corpus of text for language). * **Fine-tune on your specific task:** Then, fine-tune the pre-trained model on your specific task with a smaller dataset. This allows the model to leverage the general knowledge it gained during pre-training. * **Considerations:** * **Availability of Pre-trained Models:** Fortunately, many pre-trained models are available for various tasks (e.g., image recognition, natural language processing). * **Domain Similarity:** Transfer learning works best when the source and target domains are somewhat similar. * **Catastrophic Forgetting:** Fine-tuning can sometimes cause the model to "forget" the knowledge it gained during pre-training. Techniques like elastic weight consolidation can help mitigate this. **4. Design for Modularity and Compositionality:** * **Explanation:** Break down the AI agent into smaller, more manageable modules that can be combined and reused in different ways. * **How to do it:** * **Use a modular architecture:** Design your agent with distinct modules for perception, planning, action, etc. * **Develop reusable components:** Create components that can be used in multiple tasks or environments. * **Implement a clear interface between modules:** This makes it easier to swap out modules or add new ones. * **Considerations:** * **Complexity:** Designing a modular system can be more complex than building a monolithic one. * **Communication Overhead:** Communication between modules can introduce overhead. **5. Incorporate Common Sense Reasoning:** * **Explanation:** Humans rely heavily on common sense knowledge to understand the world and make decisions. AI agents often lack this crucial ability. * **How to do it:** * **Use knowledge graphs:** Knowledge graphs (like ConceptNet or Wikidata) store facts and relationships about the world. You can use these graphs to provide your agent with common sense knowledge. * **Train on datasets that require common sense reasoning:** There are datasets specifically designed to test common sense reasoning abilities. * **Develop algorithms that can reason about implicit information:** This is a challenging area of research, but progress is being made. * **Considerations:** * **Knowledge Representation:** Representing common sense knowledge in a way that is useful for AI agents is a difficult problem. * **Scalability:** Knowledge graphs can be very large and difficult to manage. **6. Implement Active Learning:** * **Explanation:** Active learning allows the AI agent to select the data points that it wants to be trained on. This can be more efficient than passively training on a fixed dataset. * **How to do it:** * **Use uncertainty sampling:** The agent selects the data points that it is most uncertain about. * **Use query by committee:** Train multiple models and have them vote on which data points to label. * **Considerations:** * **Exploitation vs. Exploration:** Balancing the need to exploit existing knowledge with the need to explore new data points is crucial. **7. Regularly Evaluate and Adapt:** * **Explanation:** Continuously evaluate the agent's performance in different environments and adapt its behavior as needed. * **How to do it:** * **Use a diverse set of evaluation metrics:** Don't rely on a single metric to assess performance. * **Test in a variety of environments:** Expose the agent to different situations to see how well it generalizes. * **Implement a feedback loop:** Use the evaluation results to improve the agent's design and training. * **Considerations:** * **Cost of Evaluation:** Evaluating an AI agent in a variety of environments can be expensive. * **Defining Success:** It can be difficult to define what constitutes "success" in a general-purpose AI agent. **In summary, making an AI agent more general is a complex and ongoing process that requires a combination of techniques. The best approach will depend on the specific task and the available resources. Focus on diverse data, robust architectures, and continuous evaluation and adaptation.** Now, let's translate this into Japanese: **AIエージェントをより汎用的にする方法** AIエージェントをより汎用的にするためには、いくつかの方法があります。以下に、説明と考慮事項を合わせてご紹介します。 **1. 学習データの幅を広げる:** * **説明:** AIエージェントをより汎用的にするための最も基本的な方法は、学習時に幅広い種類のデータに触れさせることです。これにより、より堅牢で、特定の状況に偏らないパターンを学習できます。 * **方法:** * **データ量を増やす:** 特に、幅広いシナリオをカバーする場合は、データが多いほど良いことが多いです。 * **データの多様性を増やす:** これは非常に重要です。エージェントが1つのソースまたは1つのタイプの状況からのデータのみでトレーニングされている場合、他の状況ではパフォーマンスが低下する可能性があります。以下を検討してください。 * 異なる言語（該当する場合） * 異なる人口統計（該当する場合） * 異なる環境 * 異なる種類の入力 * 異なる種類の出力 * **データ拡張:** 既存のものを変更して、新しいトレーニング例を作成します。 例： * 画像の回転 * オーディオへのノイズの追加 * テキストの言い換え * **考慮事項:** * **データの品質:** 質の悪いデータからは、質の悪い結果しか得られません。トレーニングデータが正確で代表的であることを確認してください。 * **バイアス:** データ内の潜在的なバイアスに注意し、軽減するための措置を講じてください。 バイアスのあるデータは、バイアスのあるAIエージェントにつながる可能性があります。 * **コスト:** 大規模で多様なデータセットの収集と処理には、費用と時間がかかる場合があります。 **2. より汎用的なアーキテクチャとアルゴリズムを使用する:** * **説明:** 一部のAIアーキテクチャは、本質的に他のアーキテクチャよりも汎用性が高くなっています。 同様に、一部のアルゴリズムは、多様なデータから学習するのに適しています。 * **方法:** * **Transformerベースのモデルを検討する:** Transformer（大規模言語モデルで使用されているものなど）は、さまざまなタスクにわたって優れた汎化能力を示しています。 さまざまな情報の関係を学習するのが得意です。 * **メタ学習（学習方法の学習）を検討する:** メタ学習アルゴリズムは、新しいタスクを迅速かつ効率的に学習する方法を学習するように設計されています。 これにより、エージェントは新しい状況に適応しやすくなります。 * **一般的な報酬関数を使用した強化学習を使用する:** 強化学習を使用している場合は、特定の行動ではなく、一般的なスキルを奨励する報酬関数を設計します。 たとえば、探索と学習に報酬を与えます。 * **過学習を避ける:** 過学習は、モデルがトレーニングデータを過剰に学習し、見慣れないデータでパフォーマンスが低下する場合に発生します。 正則化、ドロップアウト、早期停止などの手法を使用して、過学習を防ぎます。 * **考慮事項:** * **複雑さ:** より一般的なアーキテクチャは、より複雑になり、より多くの計算リソースを必要とする場合があります。 * **解釈可能性:** 複雑なモデルは、理解してデバッグするのが難しい場合があります。 * **タスク固有のパフォーマンス:** より一般的なモデルは、特定のタスク向けに特別に設計されたモデルほど、特定のタスクで優れたパフォーマンスを発揮しない場合があります。 汎用性と専門性の間には、トレードオフがあることがよくあります。 **3. 転移学習を実装する:** * **説明:** 転移学習とは、ある問題を解決することで得られた知識を、別の関連する問題を解決するために使用することです。 これにより、汎化が大幅に向上します。 * **方法:** * **大規模な汎用データセットで事前トレーニングする:** 大量の多様なデータセット（画像の場合はImageNet、言語の場合はテキストの大規模なコーパスなど）でモデルをトレーニングします。 * **特定のタスクで微調整する:** 次に、事前トレーニングされたモデルを、より小さなデータセットを使用して特定のタスクで微調整します。 これにより、モデルは事前トレーニング中に得られた一般的な知識を活用できます。 * **考慮事項:** * **事前トレーニング済みモデルの可用性:** 幸いなことに、さまざまなタスク（画像認識、自然言語処理など）で利用できる事前トレーニング済みモデルは多数あります。 * **ドメインの類似性:** 転移学習は、ソースドメインとターゲットドメインが多少類似している場合に最適に機能します。 * **破滅的忘却:** 微調整により、モデルが事前トレーニング中に得られた知識を「忘れてしまう」ことがあります。 弾性重み統合などの手法は、これを軽減するのに役立ちます。 **4. モジュール性と構成可能性を考慮した設計:** * **説明:** AIエージェントを、さまざまな方法で組み合わせて再利用できる、より小さく、より管理しやすいモジュールに分割します。 * **方法:** * **モジュール式アーキテクチャを使用する:** 知覚、計画、行動などの個別のモジュールを使用してエージェントを設計します。 * **再利用可能なコンポーネントを開発する:** 複数のタスクまたは環境で使用できるコンポーネントを作成します。 * **モジュール間の明確なインターフェースを実装する:** これにより、モジュールの交換や新しいモジュールの追加が容易になります。 * **考慮事項:** * **複雑さ:** モジュール式システムの設計は、モノリシックなシステムを構築するよりも複雑になる可能性があります。 * **通信オーバーヘッド:** モジュール間の通信により、オーバーヘッドが発生する可能性があります。 **5. 常識推論を組み込む:** * **説明:** 人間は、世界を理解し、意思決定を行うために、常識的な知識に大きく依存しています。 AIエージェントは、多くの場合、この重要な能力を欠いています。 * **方法:** * **知識グラフを使用する:** 知識グラフ（ConceptNetやWikidataなど）は、世界に関する事実と関係を保存します。 これらのグラフを使用して、エージェントに常識的な知識を提供できます。 * **常識推論を必要とするデータセットでトレーニングする:** 常識推論能力をテストするために特別に設計されたデータセットがあります。 * **暗黙的な情報を推論できるアルゴリズムを開発する:** これは研究の難しい分野ですが、進歩が見られています。 * **考慮事項:** * **知識表現:** AIエージェントにとって有用な方法で常識的な知識を表現することは、難しい問題です。 * **スケーラビリティ:** 知識グラフは非常に大きく、管理が難しい場合があります。 **6. アクティブラーニングを実装する:** * **説明:** アクティブラーニングを使用すると、AIエージェントはトレーニングに使用するデータポイントを選択できます。 これは、固定されたデータセットで受動的にトレーニングするよりも効率的です。 * **方法:** * **不確実性サンプリングを使用する:** エージェントは、最も不確実なデータポイントを選択します。 * **クエリバイコミッティを使用する:** 複数のモデルをトレーニングし、ラベル付けするデータポイントについて投票させます。 * **考慮事項:** * **搾取 vs. 探索:** 既存の知識を利用する必要性と、新しいデータポイントを探索する必要性のバランスを取ることが重要です。 **7. 定期的に評価し、適応する:** * **説明:** さまざまな環境でエージェントのパフォーマンスを継続的に評価し、必要に応じてその動作を適応させます。 * **方法:** * **多様な評価指標を使用する:** パフォーマンスを評価するために単一の指標に依存しないでください。 * **さまざまな環境でテストする:** エージェントをさまざまな状況にさらし、汎化がどの程度優れているかを確認します。 * **フィードバックループを実装する:** 評価結果を使用して、エージェントの設計とトレーニングを改善します。 * **考慮事項:** * **評価のコスト:** さまざまな環境でAIエージェントを評価するには、費用がかかる場合があります。 * **成功の定義:** 汎用AIエージェントで「成功」を構成するものを定義するのは難しい場合があります。 **要約すると、AIエージェントをより汎用的にすることは、複数の手法の組み合わせを必要とする複雑で継続的なプロセスです。 最適なアプローチは、特定のタスクと利用可能なリソースによって異なります。 多様なデータ、堅牢なアーキテクチャ、継続的な評価と適応に焦点を当ててください。** This translation aims to be accurate and understandable. It uses common Japanese terms for AI and machine learning concepts. Let me know if you have any questions or would like me to refine it further!

MCP Argo Server

Argoワークフローを実行するための、Go言語で書かれたMCPサーバー