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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。

将 Moleculer.js 微服务动作自动暴露为 AI 工具，提供给 LLM 客户端使用的 MCP 服务器。

一个 Python 应用，聚合多个后端 MCP 服务器的能力，通过统一的 SSE 端点提供给 LLM 客户端。

一个将银行服务操作暴露为工具，通过 MCP 协议提供给 LLM 客户端的示例服务器实现。

基于Model Context Protocol (MCP) 的用户和房产管理API服务器，为LLM应用提供用户认证、用户管理和房产管理等工具能力。

Appwrite MCP Server是一个为LLM客户端设计的MCP服务器，它将Appwrite后端服务封装为可在LLM中调用的工具，方便LLM应用访问和管理Appwrite资源，如数据库、用户等。

Redis MCP Server是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的应用后端，它提供了一系列工具，使LLM客户端能够通过标准化的方式与Redis数据库进行交互，实现数据存储、检索和管理等功能。