基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，向 LLM 客户端以标准化方式提供资源、工具与 Prompt 的注册、执行及渲染能力，并通过 JSON-RPC 进行通信，支持会话管理与多传输协议的后端上下文服务。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，提供资源托管与管理、注册与执行工具、以及 Prompt 模板的定义与渲染，面向大型语言模型（LLM）客户端，通过 JSON-RPC 与客户端通信，并支持会话管理、能力声明以及多种传输协议（如 Stdio、SSE、WebSocket）以实现安全、可扩展的上下文服务框架。
基于模型上下文协议（MCP）的后端服务器实现，专注为大语言模型客户端提供标准化的上下文服务：托管资源、注册并执行工具、定义和渲染Prompt模板；通过 JSON-RPC 进行通信，具备会话管理与能力声明，并支持多种传输通道，以实现安全、可扩展的上下文服务框架。
基于 Model Context Protocol(MCP) 的后端服务，作为本地大模型应用的上下文提供者。该服务器托管与管理 Resources（数据资源）、Tools（可注册并供 LLM 调用的外部功能）以及 Prompts（Prompt 模板渲染），通过 JSON-RPC 与客户端通信，完成会话管理、能力声明以及跨传输协议（如 Stdio、SSE、WebSocket）的上下文服务，方便编辑器、IDE 以及本地模型进行组合式推理与扩展。仓库中明确包含 MCP 集成组件、启动脚本及相关文档，具备对 MCP 客户端的完整支持能力。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的多模型上下文服务后端，向 LLM 客户端提供资源管理、工具注册与执行、Prompt 模板渲染等核心能力；通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持会话管理并兼容多种传输协议（STDIO/SSE/WebSocket），为 AI 应用提供可扩展、安全的上下文服务框架。
一个基于模型上下文协议（MCP）的后端服务器，提供结构化的上下文记忆、资源管理、工具注册与执行，以及 Prompt 模板渲染，面向 AI 客户端以 JSON-RPC 方式进行交互。