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基于 Model Context Protocol 的后端服务器实现，向大型语言模型客户端提供 Google Workspace 的资源、工具和 Prompt 模板，支持多服务整合、认证管理与可扩展的上下文服务。

基于 Model Context Protocol 的服务器端实现，作为后端上下文服务向大型语言模型客户端提供资源、工具与提示模板等能力，支持多传输协议（如 STDIO、HTTP、WebSocket），通过 JSON-RPC 与客户端进行交互，包含会话管理、能力声明与工具/资源模板的注册与渲染。

基于 FastMCP 的 MCP 服务器实现，为 MyCourseVille 提供上下文资源、工具执行和提示模板的后端服务，面向与 LLM 客户端的标准化上下文服务。

基于 Model Context Protocol 的企业级 MCP 服务器实现，提供资源、工具、以及环境/组织/工作区管理等能力，支持 OAuth2.1 认证保护，并通过 JSON-RPC 风格的 MCP 传输与 LLM 客户端交互，为 AI 助手提供统一的上下文数据和外部功能入口。