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基于 Model Context Protocol（MCP）的本地后端，作为后台服务端组件，统一管理资源、工具与提示词等上下文相关对象，支持多应用场景（Claude、Codex、Gemini）在本地进行 MCP 服务器的创建、导入、配置与同步，并通过数据库作为单一数据源实现 SSOT，帮助本地 LLM 客户端获得一致的上下文服务能力与快速切换能力。

基于模型上下文协议（MCP）的服务器实现组件，作为 Polar 电子应用的一部分，提供工具定义查询、工具执行与健康检查等核心接口，通过 HTTP 端点与客户端通信，并通过 Electron 渲染进程 IPC 与后台工具 definition/执行能力对接，从而向 LLM 客户端暴露资源、工具与提示渲染能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供对资源、工具和提示模板的管理与执行，支持通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端通信，并具备标准化的服务器端会话管理和多传输模式能力（如 StdIO）。

Simona AI助手项目中的一个简单的Todo MCP服务器示例，提供基本的待办事项管理功能，可以通过MCP协议与LLM客户端进行交互。

一个本地运行的MCP服务器，提供基于RAG（检索增强生成）的网页搜索工具，帮助LLM获取最新信息。

Botanika Desktop内置MCP服务器，为本地LLM客户端提供工具和上下文服务，支持Google搜索、Spotify等功能集成。

基于MCP协议的任务管理服务器，使用SQLite存储，提供项目和任务的创建、查询、更新等工具接口。

Obsidian MCP Server 插件在本地运行一个MCP服务器，通过标准接口连接AI助手等外部应用，实现对Obsidian Vault的访问和操作。

MCP Connect 桥接云端应用与本地 Stdio MCP 服务器，实现 HTTP/HTTPS 到 Stdio 协议的转换，安全便捷地扩展本地 MCP 能力至云端。

基于MCP协议构建，提供天气查询、谷歌搜索和摄像头控制等本地工具服务的MCP服务器实现。

MoLing (魔灵) 是一个轻量级、易于部署的本地MCP服务器，旨在通过操作系统API扩展LLM能力，提供文件系统访问、命令行执行和浏览器控制等功能，无需复杂配置，即装即用。

一个本地运行的MCP服务器示例，提供城市天气查询工具。

Cue macOS 应用内置 MCP 服务器，为本地 AI Agent 提供上下文管理、工具注册和 Prompt 模板服务，支持模型环境配置和工具集成。

Obsidian MCP REST Server 是一个 MCP 服务器实现，允许 AI 助手通过标准化的 MCP 协议访问和管理本地 Obsidian 知识库，实现笔记的读取、写入、搜索和元数据获取等功能。

基于MCP协议实现的餐厅搜索和预订助手，通过工具集成Resy API和视频搜索功能，为LLM客户端提供餐厅上下文信息和操作能力。

convex-mcp-server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，提供笔记管理功能，允许LLM客户端通过资源访问和工具调用来管理和创建文本笔记。

MySQL MCP 本地数据库服务是一个轻量级应用，通过 MCP 协议为 LLM 提供本地 MySQL 数据库的访问能力，支持查询执行、表结构获取等功能。

一个简单的MCP服务器，为AI助手提供文件删除能力，支持安全地删除本地文件，增强AI的文件管理功能。