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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，为 LLM 客户端提供资源管理、工具注册与执行、以及可自定义的 Prompt 模板渲染等上下文服务，支持 JSON-RPC 通信及多传输协议（如 STDIO、HTTP/SSE/WebSocket）以实现安全、可扩展的后端上下文服务。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 后端，为大语言模型提供上下文资源、工具调用和提示模板渲染等能力，支持 JSON-RPC 通信及多传输协议扩展，内置浏览器自动化与会话/缓存等核心模块。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器端实现，提供 PatternFly 的资源、工具与文档的统一上下文服务，支持多传输协议（STDIO、HTTP/WebSocket 等）、会话管理与能力声明，水平扩展以供 LLM 客户端获取资源、执行工具和渲染 Prompt 模板等上下文信息。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，向 AI 客户端以标准化方式提供资源管理、工具注册与执行，以及提示模板渲染等功能，采用 JSON-RPC 与客户端通信并支持多种传输通道。

InfoMosaic 提供基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器端实现框架，能够托管资源、注册并执行工具、定义并渲染提示模板，并通过多种传输方式对外提供上下文服务与能力声明。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，承载资源、工具和提示模板，并通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行标准化交互，支持多种传输模式，便于向 LLM 客户端提供统一的上下文信息和功能入口。

基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务，提供资源管理、工具注册/执行与提示模板渲染等能力，并通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行标准化通信，支持多种传输协议与会话管理以实现安全、可扩展的上下文服务。

基于模型上下文协议（MCP）的后端服务器实现，提供资源（Resources）托管与访问、工具（Tools）的注册与执行，以及提示模板（Prompts）的定义与渲染，支持通过 JSON-RPC 与客户端通信，并具备会话管理与多传输协议（如 Stdio、SSE、WebSocket）扩展能力，为大语言模型（LLM）应用提供安全、可扩展的上下文服务框架。