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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供对用户文档资源的语义检索、文档元数据与内容访问等能力，并通过 JSON-RPC/流式 HTTP 与 LLM 客户端进行交互，适配多用户场景和嵌入向量服务的后端数据服务。
基于模型上下文协议（MCP）的 Rust 实现，提供服务器端与客户端的完整 MCP 功能，包括资源、工具、提示的托管与管理，以及通过 JSON-RPC 的请求/响应处理，支持多传输通道（stdio、TCP、HTTP SSE）与会话管理，面向在 AI 应用中提供上下文与功能的后端服务。
基于 Rust 的 MCP（Model Context Protocol）服务器实现，整合 vLLM.rs 引擎，提供资源托管、工具注册与执行、Prompt 模板渲染等核心 MCP 功能，通过 JSON-RPC 风格通信与 MCP 客户端协同工作，支持多种传输场景并具备会话管理能力。