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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，用于向大型语言模型（LLM）客户端暴露私有代码资源、可执行工具和可渲染的 Prompt 模板等上下文服务，并通过 JSON-RPC 方式进行通信，支持 STDIO 和 HTTP 两种传输通道。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，提供资源、工具、Prompts 的注册、管理与渲染，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持会话管理、能力声明以及多传输协议接入，面向 LLM 的上下文服务与功能扩展。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的高性能本地后端服务器实现，提供资源管理、工具注册与执行、以及基于模板的 Prompt 渲染，支持 JSON-RPC 标准交互、会话管理和多传输协议（如 STDIO、SSE、WebSocket），用于本地化的代码上下文理解与分析场景。内置多语言代码解析、符号与引用检索、调用图与安全分析等工具集，面向离线/隐私安全的 LLM 客户端提供丰富上下文服务。

Dolphin 是一个为 AI 接口提供语义代码搜索和知识管理的 MCP 服务器，通过托管资源、注册工具和定义 Prompt 模板，以标准化方式向 LLM 客户端提供上下文信息和功能。

一个为LLM应用提供高效上下文管理、语义检索和外部工具调用能力的后端服务，支持Claude Code (MCP) 集成。

MemMachine 是一个通用AI记忆层，通过MCP协议为AI Agent提供持久化、个性化的短期和长期记忆管理服务。

Vectra MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器，用于连接和查询Vectra知识库，提供知识库管理和查询工具。

一个基于AI的YouTube内容增强MCP服务器，提供视频搜索、转录和语义检索等工具，无需官方API。

一个基于Model Context Protocol的服务器，提供YouTube视频搜索、转录和语义检索工具，增强LLM对YouTube内容的理解和应用能力。

Pixeltable MCP 服务器提供多模态数据索引和查询服务，支持音频、视频、图像和文档等多种数据类型。

imessage-mcp 是一个本地 iMessage 消息检索 MCP 服务器，允许 LLM 客户端通过语义相似性搜索用户的 iMessage 消息历史记录，提供上下文信息。

连接大型语言模型与Rememberizer知识库，提供文档搜索、检索和数据集成等功能，作为MCP协议服务器为LLM应用提供上下文服务。

RAG Docs 是一个 MCP 服务器，它允许用户通过语义搜索，在文档库中检索信息，支持从URL或本地文件添加文档，并使用向量数据库Qdrant进行存储和检索。

Rememberizer MCP服务器将您的Rememberizer知识库连接到LLM客户端，提供文档搜索、知识检索和账户管理等工具。