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基于 Model Context Protocol (MCP) 的可插拔企业级后端服务器框架，向 LLM 客户端提供资源管理、工具执行与 Prompt 渲染等上下文能力，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持结构化日志、监控与多种传输协议的扩展能力。仓库实现了 MCP 相关协议适配、工具注册与执行、资源/向量检索以及多模块协作的核心组件，形成可扩展的对话式知识背景服务。
标准MCP服务器，使AI代理能可靠管理本地开发Shell（如服务器、构建、测试）的状态和日志。
Papaya 是一个 MCP 服务器，为 Python Web 应用提供实时可观测性，通过 MCP 客户端可获取应用运行日志，辅助监控和问题诊断。