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基于模型上下文协议（MCP）的后端服务器实现，提供对知识 vault 的资源管理、工具调用与提示模板渲染等能力，通过 JSON-RPC 方式与 LLM 客户端交互，支持标准的文本/向量检索、注释日志、手动与自动化操作等场景，并以标准的 stdio 传输启动 MCP 服务，方便与 Claude Code 等工具链对接。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，提供内存资源管理、工具执行以及提示模板渲染等能力，通过 JSON-RPC 在标准输入输出（STDIO）与 LLM 客户端进行通信，支持多种内部传输与会话管理，用于向 LLM 客户端提供可访问的上下文信息与功能。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地知识检索后端服务器，向大语言模型客户端暴露知识源查询与源信息工具，支持项目级/全局知识库、向量检索以及本地嵌入计算，便于在本地环境中实现私有化、可控的知识上下文服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，用于向 LLM 客户端提供持久化记忆、工具执行和 Prompt 模板渲染等上下文服务；通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持内存资源管理、工具注册/执行、Prompt 渲染，以及会话管理，具备本地向量检索、离线嵌入和多种传输能力的服务端实现。