数据库与文件

基于 Model Context Protocol (MCP) 的 PostgreSQL 后端服务器实现，向大语言模型客户端提供数据库资源、可调用工具、以及可渲染的 Prompt，支持多种传输协议（stdio、HTTP/SSE），并内置认证、会话管理与安全策略。

基于模型上下文协议（MCP）的后端服务器，向大语言模型客户端提供对 PostgreSQL 数据库的上下文信息、工具执行与数据访问能力，通过 JSON-RPC 进行通信，支持查询、表/视图与约束描述、索引、慢查询分析等多种工具的统一调用。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，使用 ChromaDB 作为后端存储与语义检索，提供实体与关系的管理、查询以及图谱相关功能的 MCP API 服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，将 Org-mode 知识库作为资源进行托管与管理，提供数据访问、工具执行、以及基于 Org-mode 的内容处理、节点预览、搜索和链接遍历等能力，支持通过 JSON-RPC 风格的 MCP 客户端进行交互，具备会话管理、能力声明和多传输协议支持的能力。

基于模型上下文协议（MCP）的后端服务器实现，提供对 S3 兼容存储的资源管理、工具注册与执行、以及输出的提示模板等能力，支持多连接、可扩展中间件/拦截器与多传输协议，面向让大语言模型客户端以标准化方式访问对象存储与相关功能。

基于 PHP 实现的 MCP（Model Context Protocol）服务器，提供对 MariaDB/MySQL 的只读上下文服务、工具调用与查询审计，支持通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端交互。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，使用 PHP 搭建，提供对 MariaDB/MySQL 的只读上下文服务、工具注册与执行、以及提示模板渲染等能力，并通过 JSON-RPC 与客户端通信以支持 LLM 的上下文获取与外部功能调用。

基于 MCP 协议的后端服务，提供 BM25 缓存的创建、查询、刷新及统计等功能，用于加速知识检索工作流（依赖 Oracle 向量存储与本地缓存）。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，为 Paprika Recipe Manager 数据提供资源、工具与提示模板，通过 JSON-RPC 方式与客户端通信，并支持标准传输通道（如 stdio），用于向大型语言模型提供可检索的配方数据与外部工具调用能力。