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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，提供 Roslyn 代码分析、资源/工具/提示模板的托管与管理，并通过 JSON-RPC 规范化与 Claude 类的 LLM 客户端对接，向其提供可读的上下文信息和可执行外部功能。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，提供对足球知识图谱的资源访问、工具执行与图分析能力，通过 MCP 协议向客户端提供标准化的上下文服务和分析工具。

通过MCP协议提供GitHub协作数据收集、图构建和分析能力，赋能大模型理解开发者社交网络。

基于 Graphistry，为大型语言模型提供 GPU 加速的图可视化、分析和模式发现功能。