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基于 Flux 的 MCP（Model Context Protocol）服务器实现，提供标准化的资源管理、工具执行以及基于模板的提示渲染能力，以 JSON-RPC 方式与客户端交互，支持多传输（如 Stdio、HTTP/SSE），可为 LLM 客户端提供上下文和外部功能调用能力。

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 Hadoop JobHistory Server REST API 的 MCP 服务器实现，向大语言模型（LLM）客户端提供作业历史查询、任务与日志获取等工具，支持本地 STDIO 和 HTTP 传输模式，便于将 Hadoop 作业数据以标准化的 MCP 形式暴露给 AI 助手。

基于 Symfony + Sulu CMS 的 MCP（Model Context Protocol）服务器实现，能向 LLM 客户端提供资源、工具、以及可渲染的 Prompt，支持通过 JSON-RPC 等协议进行交互并实现会话与权限等后端能力。该仓库不仅包含服务端核心组件，还提供了 MCP 工具、测试用例及集成示例，表明其为完整的 MCP 服务器实现，而非仅仅是客户端示例。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务端实现，面向大模型客户端提供 Rancher 多集群管理的资源访问、工具执行与提示模板渲染，通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持 stdio、HTTP/SSE 等传输模式，提供可扩展的上下文和能力服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的数据平台后端服务器，提供资源管理、工具注册与执行、提示模板渲染等核心能力，并通过 JSON-RPC 风格的 MCP 协议与客户端通信，支持多种传输方式（stdio、SSE、WebSocket），用于向大型语言模型（LLM）提供上下文、能力与工具入口。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，向大语言模型客户端以标准化方式提供 GitHub Actions 的上下文信息、工具和提示模板，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持以 Stdio 传输模式运行，便于在 Claude Desktop 等环境中集成使用。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现。该服务器托管并管理资源、注册并执行工具、定义并渲染 prompts，通过 MCP 协议与客户端进行 JSON-RPC 通信，支持将多代理代码搜索能力整合为一个可扩展的后端服务（当前实现以标准输入传输（stdio）为主，未来可扩展到 SSE/WebSocket 等传输方式）。

一个将 LangChain 代理与 MCP 服务器整合的后端平台，包含可运行的 MCP 服务器示例（Mock），用于向大模型客户端提供资源、工具和提示模板等上下文信息，并提供完整的服务端框架以注册、管理 MCP 服务器和工具权限，支持实时通信与安全认证等能力。

基于模型上下文协议(MCP)的后端服务器，在 Langfuse 文档站点中暴露 MCP 服务，提供工具注册、与客户端的 JSON-RPC 通信，以及为 LLM 客户端提供文档检索与页面获取等能力。

基于 FastAPI 和 fastapi-mcp 库实现的仓库订单管理 MCP 服务器示例，通过 MCP 协议提供订单管理能力。

GPT Computer Assistant (GCA) 是一个开源框架 acting as an MCP server, enabling vertical AI agents to interact with and control computers via resources and tools.