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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，实现对资源、工具与提示模板的标准化暴露，支持 HTTP 流式传输与 stdio 传输等多种传输方式，供各类 LLM 客户端（如 Claude Desktop、VS Code Copilot、OpenWebUI 等）进行工具调用与上下文查询。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，作为 MCP 服务器向 LLM 客户端暴露 Helicone 的数据资源与工具，并通过 JSON-RPC 进行通信；当前实现注册了若干工具（如 query_requests、query_sessions、use_ai_gateway），实现了通过标准输入/输出的传输（Stdio）运行方式，以供 LLM 客户端调用与交互。

一个面向大型语言模型的 MCP 服务器模板仓库，提供多达17种独立的 MCP 服务器及底层核心组件，支持资源管理、工具注册与执行、Prompt 模板渲染，并通过 JSON-RPC 与客户端进行通信，适合本地自托管和容器化部署。

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，为 AI 助手（如 Claude）提供 ChromaDB 向量数据库的远程访问和语义搜索能力。

revect 是一个自托管的个人记忆和知识库，支持语义搜索，并可通过 MCP 协议与 AI 工具无缝集成。

连接自托管 Supabase 实例的应用后端，为 LLM 客户端提供数据库、认证、存储等操作能力。

MetaMCP App提供自托管GUI，用于管理和配置多个MCP服务器，支持资源、工具和Prompt模板，作为MCP客户端代理入口。

通过Docker在macOS上快速搭建可查询Supabase PostgreSQL数据库的MCP服务器，简化LLM应用的数据访问。