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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，将 LLM 客户端对资源、工具、Prompt 等的标准化请求通过 JSON-RPC 转发给 nucleus-tool-proxy，并返回相应的 JSON-RPC 响应，支持审批、会话标识等能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供会话日志记录、资源与工具的注册与执行、以及对话 Prompts 的渲染与管理，并通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端进行通信，支持本地环境下的 Stdio 传输（并具备扩展到其他传输协议的设计）。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，面向 LLM 客户端提供本地资源、可注册与执行的工具、以及可渲染的 Prompt 模板等上下文服务，采用 JSON-RPC 形式通信，默认通过 stdio 渠道运行并具备多平台扩展能力与会话管理。该仓库实现了完整的 MCP 服务器端逻辑和工具集合，支持资源托管、工具调用、Prompt 渲染等核心功能。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，向 LLM 客户端提供资源管理、工具执行和提示模板等上下文服务，支持多传输协议、会话管理与本地历史记录，为 AI 驱动的安全挑战赛场景提供后端支撑。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的 MCP 服务器实现，暴露 Perplexity WebUI 的查询能力给大语言模型客户端，通过 FastMCP 提供工具接口，支持会话、模型映射与网页检索等能力。

连接LLM客户端与Membase去中心化内存网络，存储和检索AI会话历史及知识。