基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务器，提供标准化的资源管理、工具注册与调用、以及 Prompt 模板渲染等能力，并通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行通信。该服务器以 Jira 数据为驱动，通过数据摄取、分析管线与 Monte-Carlo 模拟为 AI 助手提供可控、可扩展的上下文服务，支持会话管理、能力声明以及多传输协议接入，适用于将自然语言查询转换为可落地的分析、图表与预测。
基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务器，提供标准化的资源管理、工具注册与调用、以及 Prompt 模板渲染等能力，并通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行通信。该服务器以 Jira 数据为驱动，通过数据摄取、分析管线与 Monte-Carlo 模拟为 AI 助手提供可控、可扩展的上下文服务，支持会话管理、能力声明以及多传输协议接入，适用于将自然语言查询转换为可落地的分析、图表与预测。