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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，为 LLM 客户端提供桌面上下文信息和操作能力，核心功能包括截图与 OCR、鼠标/键盘输入、窗口管理、模板匹配等工具的注册与执行，以及基于 JSON-RPC 的通信。服务器当前通过标准输入输出（stdio）作为传输通道，设计目标支持多种传输协议（如 Stdio、SSE、WebSocket），以为本地桌面应用的智能化对话与操作提供低延迟、可扩展的后端能力。

基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务器，提供对 Tiller Money Google Sheets 数据的只读访问，并通过工具暴露账户、交易、分类等资源给大语言模型客户端，用于自然语言查询与分析。

gbox 是一个自托管的沙箱和 MCP 服务器，使 AI 客户端能够安全地在本地执行命令。

该项目是一个MCP服务器，通过安全沙箱环境执行Python代码，为LLM应用提供代码解释器工具。