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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，提供资源管理、工具执行与 Prompt 渲染相关的数据接口，面向 LLM 客户端以 JSON-RPC 方式获取使用统计、模型使用、成本分解等信息，并支持将分析器数据聚合为统一的 MCP 响应。该实现包含服务器端逻辑、统计聚合、以及对分析器数据的集成与暴露。
通过MCP协议为AI助手提供PinMeTo平台的位置数据和业务洞察，支持Google、Facebook和Apple等多平台的指标分析
基于 Kwil 框架构建的 TRUF.NETWORK 核心数据库层，为 AI 客户端提供上下文数据访问、工具调用及 Prompt 模板服务。
一个轻量级的MCP服务器，提供聚合式深度联网搜索能力，支持多种搜索引擎和搜索策略，作为LLM的外部工具。
mcp-jobs 是一个基于 MCP 协议的职位聚合服务，支持从多个招聘网站抓取职位信息，为大模型提供结构化职位数据。
MongoDB MCP Server提供对MongoDB数据库的只读访问，允许LLM客户端检查集合模式并执行聚合管道操作。
kiliczsh_mcp-mongo-server 是一个 MCP 服务器，它允许大型语言模型 (LLM) 通过工具查询和分析 MongoDB 数据库中的数据集合，并提供集合结构和数据的 Prompt 分析能力。