基于模型上下文协议(MCP)的后端服务，用于向大型语言模型（LLM）客户端提供规范化的上下文信息和功能。核心职责包括托管和管理资源（Resources）、注册与执行工具（Tools）、以及定义和渲染 Prompt 模板（Prompts）。服务器通过 MCP 规范与客户端以 JSON-RPC 形式进行通信，支持会话管理、能力声明，并可扩展到多种传输通道（如 StdIO、SSE、WebSocket 等）。该实现以 Python 编写，包含对 Census 数据资源的访问、工具注册与调用、以及基于知识库的 Pragmatics 指引，适用于 LLM 场景中的上下文服务框架。
基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供对 GitHub、GitLab、Gitea、Bitbucket 等代码托管平台的工具访问能力，面向向量化的大语言模型客户端提供统一的上下文和功能接口。