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基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务器，向大模型客户端提供资源管理、工具注册/执行和提示渲染等能力，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持多种传输模式与会话管理。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的示例后端，展示如何在 Harbor 生态中托管、暴露 MCP 服务、工具及数据资源，支持通过 SSE/HTTP 等传输方式与 LLM 客户端进行资源访问、工具执行与提示模板渲染等上下文服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供资源、工具、提示模板的注册、执行与渲染，支持多传输模式（stdio、SSE、双传输），通过 JSON-RPC 与客户端通信以向 LLM 客户端提供可访问的上下文信息和外部功能接口。

一个生产级MCP服务器实现基础框架，提供工具调用、上下文服务和SSE传输能力。

一个智能问卷系统后端，集成AI能力并支持MCP协议，为LLM提供问卷相关的工具和上下文服务。

提供一个框架，用于启动和管理多个 MCP 服务器，通过统一网关暴露为 SSE 服务，供 LLM 客户端调用工具和访问上下文。

基于.NET实现的MCP服务器示例，通过工具管理员工假期，支持Stdio和SSE两种传输方式。

提供基础数学计算工具，并通过Model Context Protocol (MCP)以SSE模式暴露服务，供LLM客户端调用。

将gRPC服务转换为MCP工具的代理服务器，支持SSE和STDIN传输协议。

基于Epic Stack构建的MCP服务器示例，展示如何通过工具和SSE为LLM提供上下文信息。

go-modelcontextprotocol是一个Go语言库，用于构建符合模型上下文协议（MCP）的服务端应用，提供资源管理、工具注册和Prompt模板定义等核心功能。

基于OpenAI Agents SDK的MCP示例服务器，提供工具注册和SSE传输功能，演示MCP协议后端实现。

fastify-mcp 是一个 Fastify 插件，用于快速构建基于 SSE 传输的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，简化 Fastify 应用与 MCP 的集成。

mcp-ectors 是一个高性能的 MCP SSE 服务器，使用 Rust 和 Actors 构建，旨在为 LLM 提供工具、资源和 Prompt 模板的集成和管理能力。

MCP-Nest是一个NestJS模块，用于快速构建基于Server-Sent Events (SSE) 传输的MCP服务器，简化工具的注册、发现和执行。

一个简单的MCP服务器实现，演示了基于SSE传输和基本身份验证的工具执行功能。