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基于 Model Context Protocol 的 MVP MCP 服务器实现，提供知识分析、沉淀与存储能力，通过标准化的 JSON-RPC 交互向 LLM 客户端提供资源、工具和提示模板等能力，支持标准的 STDIO 通信模式，适合作为后端知识上下文服务。

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，提供内存管理、工具调用和提示模板等能力，通过 JSON-RPC 与客户端交互，支持本地存储、上下文管理与任务化协作的上下文服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器端实现，提供对资源、工具与提示模板的统一管理与渲染，通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行通信，支持会话管理、能力声明以及多种传输方式，用于在代码分析与开发场景中提供可扩展的上下文服务。

基于 MCP 的本地内存型服务器，提供知识图谱持久化、工具执行与上下文管理，以 JSON-RPC 形式对接 LLM 客户端。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，支持多代理协同的会话管理、工具执行和提示渲染，面向 LLM 客户端提供标准化的上下文服务。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供对资源、工具和提示模板的管理与执行，并通过 JSON-RPC 与客户端进行通信，支持本地化持久化与多代理会话协作。该仓库包含完整的服务端实现代码，而非仅为示例。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，向 MCP 客户端提供标准化的资源访问、工具执行和 Prompt 模板渲染等能力，支持多传输协议和会话管理，适配 Claude Desktop 等 MCP 客户端的上下文服务需求。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地秘密管理与上下文服务服务器，提供秘密资源的托管、工具注册与执行，以及可渲染的 Prompt 模板，供本地的 AI 编码助手安全地获取上下文与功能。所有敏感密钥仅存于本地，AI 客户端通过 JSON-RPC 与服务器交互读取资源、调用工具并渲染 Prompts。

mcp-wasm 是一个运行在 WebAssembly (WASM) 环境中的 MCP 服务器概念验证实现，展示了在浏览器环境中集成 MCP 工具和资源的能力。