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基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，为 AI Agent 提供长时记忆、工具执行和资源管理能力，并通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行交互，支持多种传输通道（如 StdIO、SSE、WebSocket）。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供对用户文档资源的语义检索、文档元数据与内容访问等能力，并通过 JSON-RPC/流式 HTTP 与 LLM 客户端进行交互，适配多用户场景和嵌入向量服务的后端数据服务。
这是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的本地知识库检索增强生成（RAG）服务器，为大型语言模型（LLM）客户端提供私有文档的语义搜索、内容检索和定制化报告生成能力。
RAGex是一个高性能MCP服务器，为LLM（如Claude）提供代码库的语义和正则搜索能力，实现代码模式的智能发现与复用。
连接大型语言模型与 Telnyx 通信API的本地MCP服务器。
HexDocs MCP服务器是一个为AI应用设计的后端服务，提供Elixir Hex包文档的语义搜索功能，并通过MCP协议与客户端通信。
一个基于MCP协议的服务器，通过AI Embeddings API实现内容存储和语义搜索功能，为LLM应用提供知识库服务。
LanceDB MCP Server为LLM应用提供向量数据库服务，支持向量数据存储、相似性搜索和管理。
Code Embeddings仓库实现了一个基于MCP协议的代码知识库工具，能够通过向量嵌入技术管理和检索代码知识，并作为RAG上下文提供器集成到RooCode/Cline等IDE中。