基于模型上下文协议（MCP）的后端服务，实现资源、工具及提示模板的注册、执行与管理，提供 JSON-RPC 通信能力，便于让大语言模型客户端通过 MCP 调用 Databricks 作业等功能。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，提供资源管理、工具注册与执行，以及 Prompt 模板渲染等能力，通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行规范化交互，支持多种传输与会话管理，作为 LLM 应用的上下文与功能后端。
基于模型上下文协议（MCP）的后端服务，实现资源、工具及提示模板的注册、执行与管理，提供 JSON-RPC 通信能力，便于让大语言模型客户端通过 MCP 调用 Databricks 作业等功能。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，提供资源管理、工具注册与执行，以及 Prompt 模板渲染等能力，通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行规范化交互，支持多种传输与会话管理，作为 LLM 应用的上下文与功能后端。