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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，向大语言模型（如 Claude、ChatGPT）提供 DA（Document Authoring）资源、工具调用和提示模板等上下文能力，通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端通信，并支持云端部署（Cloudflare Workers）、流式传输与简单的令牌鉴权。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，提供对 CATS API v3 的资源访问、工具注册与执行能力，并支持多传输模式（STDIO/HTTP）以便与大型语言模型（LLM）进行标准化交互，具备按需加载大量工具集、健康自检、结构化日志等特征，适合作为 LLM 的上下文与功能服务端。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，提供抖音视频的解析、无水印下载、信息查询等工具和资源，让大语言模型客户端以标准化方式访问并执行相关功能。