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基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务实现，提供资源与工具的注册与管理、集成管理、OAuth 授权流以及面向 LLM 客户端的上下文与能力服务，支持多提供商体系与可扩展的服务器端特性。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端网关，提供资源与工具注册/执行、Prompt 渲染与上下文服务，并通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端进行安全、可扩展的通信。

将自然语言的安全需求转化为可验证、可测试的Cerbos YAML策略，为AI代理和应用提供零信任治理。

WAGS是一个用于构建和增强MCP服务器的Python工具包，它通过提供可定制的中间件（如访问控制、参数引导和任务追踪）来提升LLM与外部工具和数据的交互体验。

提供基于Model Context Protocol (MCP) 的Keycloak管理接口，通过标准化工具操作用户、领域、客户端等资源。

这是一个示例项目，展示了如何构建一个 MCP 服务器，通过访问控制为 AI 提供对内容管理系统 API 的能力。

Minibridge作为MCP服务器的安全桥梁，增强代理与服务器通信安全，提供认证、策略控制和SBOM完整性检查。

SpiceDB MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器实现，它将 SpiceDB 权限管理系统连接到 LLM，提供访问控制和审计相关的上下文信息。