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基于 Model Context Protocol 的后端服务，提供可运行的 MCP 服务，包含 SSH 连接管理、命令执行、SFTP、服务器配置管理、凭证存储与审计日志等工具，并通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端交互，支持多连接、安全锁定与自动重连等特性，为 LLM 应用提供安全、可扩展的上下文服务框架。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供对内存、阴影沙箱与审计日志等核心资源与工具的统一访问，供大语言模型（LLM）客户端通过 MCP 接口进行上下文获取、任务托管、工具调用与日志记录。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供对资源、工具和提示模板的注册、执行和渲染能力；通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端通信，支持本地密钥管理、会话管理、策略审核和完整审计日志，适用于在本地或受控环境中为 AI Agent 提供上下文和外部 API 访问能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供工具拦截、策略评估、人工同意、凭证注入与审计日志等核心能力，并通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端进行通信，支持与上游 MCP 服务器协同工作及多种交互通道（如终端、Telegram、Webhook）。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端网关，提供资源与工具注册/执行、Prompt 渲染与上下文服务，并通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端进行安全、可扩展的通信。

基于模型上下文协议（MCP）的后端服务器实现，提供资源管理、工具注册/执行、提示模板等核心能力，支持 JSON-RPC 通过 WebSocket/HTTP 与客户端通信，内置量子安全加密（Ed25519 与 Dilithium 的混合模式）、W3C DID 身份、审计日志和会话管理，满足企业级的可扩展上下文服务需求。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，用于作为后端上下文服务向大语言模型客户端提供资源管理、工具执行和提示模板渲染等能力，支持通过 JSON-RPC 方式与客户端交互并管理会话与安全策略。

零信任MCP网关和保险库，为AI代理提供安全的工具和数据访问服务

一套模型上下文协议(MCP)工具，包含用于代理和增强其他MCP服务器的代理服务器，以及其他独立功能的MCP工具。

Descope MCP Server为LLM客户端提供访问Descope管理API的接口，支持用户和审计日志的搜索、用户创建与邀请等工具，以增强LLM在Descope项目管理方面的能力。

一个安全的MCP服务器，允许LLM应用（如Claude）执行系统命令，并提供安全验证、用户确认和审计日志等功能。

AWS资源管理器MCP服务器，允许LLM客户端通过工具调用管理和操作AWS S3和DynamoDB服务，并提供操作审计日志。

Descope MCP Server 作为一个桥梁，连接 Claude 等 LLM 应用与 Descope 后端服务，通过工具提供用户和审计日志的管理能力。