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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，向大语言模型客户端提供 Overseerr 集成的上下文信息、工具和提示模板，通过 JSON-RPC 进行通信，并支持 STDIO、SSE/HTTP 等传输通道，便于在 AI 应用中进行资源检索、请求管理与媒体详情查询等功能的上下文服务。

将 Google Gemini 模型能力封装为 MCP 服务器，提供文本生成、对话、函数调用、文件处理和缓存等工具，方便 LLM 客户端调用。

基于Momento云服务的MCP服务器，为LLM应用提供数据存储和访问工具，实现上下文信息的管理和利用。

这是一个基于Model Context Protocol的内存缓存服务器，通过高效缓存数据减少LLM交互过程中的Token消耗。

该项目是一个MCP服务器，通过内存缓存机制，为LLM应用提供数据缓存服务，减少重复数据传输，从而降低Token消耗。