基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供资源管理、工具注册与执行、以及 Prompt 模板的定义与渲染，通过 JSON-RPC 与 客户端通信，支持多种传输通道，面向让大语言模型客户端高效获取上下文、能力和工具的后端服务。
基于 Crackerjack 的 MCP（Model Context Protocol）服务器实现，提供资源托管与管理、工具注册与执行、以及可渲染的 Prompt 模板等核心能力，通过 JSON-RPC 与客户端通信，并支持多种传输方式（如 WebSocket、StdIO、SSE），为 LLM 客户端提供安全、可扩展的上下文服务框架。