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基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务器集合，向大型语言模型客户端以标准化方式提供上下文信息与功能，包括托管资源、注册与执行工具，以及定义/渲染提示模板；支持多种传输协议（Stdio、SSE、HTTP），通过 JSON-RPC 与客户端通信，适用于 Claude Code 等工作流场景。

基于 Veritas Kanban 的 MCP 服务器实现，提供以 JSON-RPC 方式向 AI 助手/客户端暴露资源、工具、提示模板等上下文能力的后端服务，并支持多传输通道与会话管理。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供资源、工具与 Prompt 模板的注册、管理、执行与渲染，并通过 JSON-RPC 与客户端进行通信，支持多种传输方式与会话管理，便于 LLM 客户端获取上下文信息与外部功能。

基于 Farnsworth 的 Model Context Protocol(MCP) 服务端实现；通过 MCP 协议向 MCP 客户端暴露资源管理、工具注册/执行以及提示模板等能力，支持多传输协议（如 Stdio、SSE、WebSocket），并实现会话管理与能力声明，提供一个安全、可扩展的上下文服务后端。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供 MCP 的核心能力：注册并执行工具（Tools）、托管资源与数据，以及通过 JSON-RPC 风格的交互向 LLM 客户端提供上下文与功能，支持多传输协议（stdio 与 HTTP/SSE）以便与不同的 AI 客户端对接。项目中包含可运行的 MCP 服务器代码和 HTTP/SSE 传输实现，适合作为对接大模型代理的后端服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，向大模型客户端提供资源、工具注册与执行、以及可渲染的提示模板等上下文服务，并通过 JSON-RPC 与客户端交互，具备会话管理、审计与记录等能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的 BoxLang 后端服务器实现，提供对 Resources、Tools 与 Prompts 的注册、管理与暴露，并通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端进行通信，支持多传输协议（如 STDIO、SSE、WebSocket），为 LLM 客户端提供标准化的上下文服务、会话与能力声明。

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 (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。