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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供资源管理、工具注册与执行、以及 Prompt/模板渲染等能力，面向 LLM 客户端以标准化 JSON-RPC 方式提供上下文与功能服务，支持会话管理、记忆处理与多工具协作。当前实现采用 Go 语言，通过 STDIO 传输实现 MCP 服务端。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，面向大模型客户端提供任务管理、资源访问、工具调用与提示渲染等能力，并通过 JSON-RPC/传输协议与客户端进行交互，支持会话记忆与多用户隔离。该仓库实现了完整的 MCP 服务端组件与工具集，能够作为 AI 应用的上下文和能力服务入口。
为Claude代码助手提供代码检查点管理服务，支持创建、列出、恢复版本，安全地进行代码实验和追踪开发历史。
Memory Bank MCP服务器为AI助手提供跨会话记忆管理，支持资源存储、工具调用和Prompt模板，构建上下文感知应用后端。
基于本地知识图谱的持久化记忆服务器，为LLM提供跨会话记忆和错误学习能力。