基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，利用 Effect-TS 构建，为大语言模型客户端提供上下文资源、可注册工具以及可渲染的 Prompt 模板等能力，并通过标准化的 API 入口暴露模式检索、模式详情、代码分析、生成等功能。该仓库实现了包含健康检查、模式检索/获取、代码分析/审阅、生成代码等多项 MCP 相关接口的后端服务，提供安全鉴权、版本化中间件和测试框架，面向 AI 助手的上下文服务场景。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，利用 Effect-TS 构建，为大语言模型客户端提供上下文资源、可注册工具以及可渲染的 Prompt 模板等能力，并通过标准化的 API 入口暴露模式检索、模式详情、代码分析、生成等功能。该仓库实现了包含健康检查、模式检索/获取、代码分析/审阅、生成代码等多项 MCP 相关接口的后端服务，提供安全鉴权、版本化中间件和测试框架，面向 AI 助手的上下文服务场景。