基于 Model Context Protocol（MCP）的后端实现，向被训练的大型语言模型（LLM）客户端提供标准化的上下文资源、主机工具以及提示模板的访问与执行能力。该仓库实现了一个主机端 MCP 服务，暴露了 git 信息、读取密钥、GitHub API 调用以及主机端审批等工具，并通过嵌入式运行时实现了端到端的 MCP 服务能力，支持多通道接入（如 Discord、CLI），并有内存/日志等辅助能力，符合 MCP 服务器的核心职责：资源、工具、Prompt 的管理与渲染，以及 JSON-RPC 形式的请求/响应通信。