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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，通过 HTTP 的 JSON-RPC 提供资源、工具和提示模板等能力给 LLM 客户端进行上下文查询与功能调用，核心与后台容器生命周期、网络/镜像等能力集成在一个可扩展的 MCP 服务端中。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，向大模型客户端提供资源、工具、Prompts 等上下文服务，并通过 JSON-RPC/SSE/HTTP 协议进行通信与协作。该仓库实现了 MCP 服务端核心逻辑、工具注册、知识查询等能力。

使用FastAPI和Server-Sent Events (SSE) 构建的远程MCP服务器示例，允许客户端通过HTTP访问服务器端工具。

MCP Connect 桥接云端应用与本地 Stdio MCP 服务器，实现 HTTP/HTTPS 到 Stdio 协议的转换，安全便捷地扩展本地 MCP 能力至云端。

用于在 AWS Lambda 函数中构建 MCP 服务器的 Middy 中间件，简化与 API Gateway 的集成，支持基于 HTTP 的 MCP 协议。

基于 RESTful API 的 MCP 服务器传输层实现，支持通过 HTTP 协议接收和发送 MCP 消息。

基于Flask的文件查找服务器，通过HTTP接口搜索文件系统，JSON格式返回文件信息，可作为Cline MCP服务器使用。

该项目是一个MCP服务器，允许LLM客户端通过工具调用发送HTTP请求，连接和利用外部REST API。

基于HTTP协议的MCP服务器简单示例，演示了资源、工具和Prompt管理等核心功能，用于学习和理解MCP协议。