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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，实现对资源、工具和提示模板的注册与暴露，供 LLM 客户端通过 JSON-RPC 与之通信，从而向客户端提供可验证的代码上下文、外部功能调用与自定义提示渲染能力，并支持流式传输的 MCP 应用接口。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，用于向大型语言模型（LLM）客户端暴露私有代码资源、可执行工具和可渲染的 Prompt 模板等上下文服务，并通过 JSON-RPC 方式进行通信，支持 STDIO 和 HTTP 两种传输通道。

tenets 是一个用于AI编码助手的MCP服务器，能够自动查找、排序和聚合代码库中最相关的文件，为LLM提供实时、精确的上下文信息。

mcp-skillset是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，为AI代码助手提供动态的、由RAG驱动的上下文感知“技能”，支持运行时技能发现、自动推荐和按需加载。

KIRI 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，用于从 Git 仓库智能提取代码上下文信息，并通过标准化工具提供给大型语言模型 (LLM) 客户端。

为AI助手提供高性能Protocol Buffer定义索引、搜索和类型解析服务，通过MCP协议无缝集成。

doc-bot是一个智能MCP服务器，通过管理项目文档和API参考，为AI助手（如Claude、Cursor）提供深度项目理解和上下文能力。

为AI助手提供代码上下文理解的MCP服务器，通过代码分析构建知识图谱并暴露查询工具和资源。

为AI编程助手提供文件操作和本地文档查询功能的MCP服务器集合。

为LLM应用提供项目代码分析和上下文获取的MCP工具服务器。

基于MCP协议将Git代码仓库转化为AI可理解的上下文，为AI助手提供智能代码搜索、建议和分析能力。

一个MCP服务器，用于从JavaScript在线bundle中提取错误堆栈位置附近的上下文代码，辅助LLM分析。

通过MCP协议连接AI客户端与CodeAlive代码平台，为AI提供深度代码库上下文。

将NPM、Go Modules和PyPi包的Markdown文档作为MCP服务器的资源或工具提供，为LLM应用提供代码上下文。

Code2Prompt作为MCP服务器，将代码库转换为结构化Prompt，为LLM提供代码上下文，支持资源管理和Prompt模版定制。

通过MCP协议为LLM客户端提供访问和管理Cursor规则的功能，支持规则的列表、搜索和获取。

Code2Prompt MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器，它能够从代码库中提取上下文信息，并以结构化的Prompt形式提供给LLM，帮助AI更好地理解和处理代码。

一个MCP服务器，提供 Rust crate 文档查询工具，方便 LLM 理解 Rust 代码上下文。

该项目提供代码上下文分析MCP服务器，支持目录和文件分析，并内置代码分析Prompt，为LLM提供代码库上下文信息。

该项目实现了一个 MCP 服务器，用于将 Godot 编辑器中的脚本信息提供给 LLM 客户端，例如 Claude。

该项目是一个MCP服务器，为LLM客户端提供跨多种编程语言的软件包文档抓取服务，无需API密钥。

Project Content Server是一个MCP服务器，允许LLM客户端通过工具访问指定项目目录中的文件内容。