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基于模型上下文协议（MCP）的后端实现，提供资源、工具与 Prompt 的管理与渲染，通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行通信，支持多传输模式（如 Stdio、SSE、WebSocket）以及会话与能力声明，并可通过 MCP 客户端接入扩展能力。该仓库在后端 Go 语言实现了核心服务，并在 README 提供了配套的 MCP 客户端服务（MCP 服务器端 bundles/示例及接入文档）。

基于 Model Context Protocol 构建的后端服务实现，作为 MCP（Model Context Protocol）服务器向大型语言模型客户端提供结构化的资源管理、工具注册与执行、以及可自定义的 Prompt 模板渲染能力；通过 JSON-RPC 进行通信，并支持 HTTP/STDIO 等传输模式与会话管理、能力声明与访问控制等安全特性。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现（集成于 Edda 框架），通过 JSON-RPC/多传输协议向 LLM 客户端暴露 durable workflows、资源和工具，并支持 Prompts 渲染，方便 AI 助手与后端工作流进行长期上下文交互和功能调用。

基于模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）的后端服务器，向大型语言模型（LLM）客户端以标准化方式提供资源数据、工具执行能力和可渲染的提示模板，支持多租户、会话管理以及通过 JSON-RPC 与客户端通信的上下文服务框架，适用于广告投放场景的自动化协作与执行。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供资源/工具/提示模板的托管与管理，并通过 MCP 协议向 LLM 客户端暴露上下文服务、数据访问与外部功能调用能力。支持多种传输方式（HTTP/JSON-RPC、SSE、WebSocket/流式）以及多用户隔离。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供统一的资源管理、工具注册/执行以及 Prompt 模板的定义和渲染，能够通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行交互，并支持多传输协议（如 Stdio、SSE、WebSocket）与会话管理、能力声明及健康监控等扩展能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，面向 LLM 客户端提供统一的上下文资源、可注册的工具以及可渲染的 Prompt 模板。通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持会话管理、能力宣告，以及多传输协议（如 Stdio、SSE、WebSocket）等扩展能力，适配 Claude 等 AI 助手的上下文服务需求。