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基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地化后端，作为 MCP 服务器提供上下文资源、工具执行与提示模板管理等能力。通过 JSON-RPC 与 AI 客户端通信，支持多种传输方式（如 Stdio、HTTP、SSE/WebSocket），实现对代码语义索引、工具调用和提示渲染的标准化服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，作为本地开发助手的后端服务，向 AI 客户端以标准化的 JSON-RPC 方式暴露“资源、工具与提示模板”的上下文能力。服务器内置数据存储、权限与速率限制、工具路由、工作流与时间机器等模块，支持多种传输通道（当前以 stdio 为主），并具备多实例管理、后台进程执行与可扩展的 MCP 功能集合。