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基于 Model Context Protocol 的 VerifiMind-PEAS MCP 服务器实现，提供 X-Z-CS RefleXion Trinity 的多模型评审、资源与工具管理，并通过 JSON-RPC 的 MCP 协议与客户端通信。

基于 Model Context Protocol 的独立版 MCP 服务器，提供对威胁情报资源、工具和提示模板的标准化访问，允许本地开发和云端部署的 LLM 客户端通过 JSON-RPC/SSE 等传输方式获取上下文信息与外部功能。

基于 Model Context Protocol 的简易计算器 MCP 服务器示例，展示如何定义工具、暴露给客户端调用，以及通过 Streamable HTTP 传输进行通信的服务器实现。

基于 GraphQL 架构，能够从 GraphQL 模式自动提取 Query/Mutation，生成一组 MCP 工具并通过 JSON-RPC 暴露，供大模型客户端查询、操作数据以及执行外部功能。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的 MCP 服务器实现，旨在为 LLM 客户端提供标准化的上下文服务：托管资源、注册和执行工具，以及定义与渲染提示模板，并通过 HTTP JSON-RPC 与客户端进行交互，支持会话管理与多传输模式（如 HTTP/StdIO）。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，提供 CPT/ICD-10/HCPCS 等医学编码的查询、验证、以及相关工具调用，支持统一的 JSON-RPC 通信，面向多租户的资源与工具管理，并内置权限、速率限制与审计日志机制。可作为 LLM 客户端的后台编码服务。

基于 FastMCP 的 Redmine MCP 服务器实现，提供资源、工具和提示的标准化上下文服务，并通过 Redmine 的 OAuth2.0 验证实现安全访问，支持 Streamable HTTP 等传输协议。

基于 Model Context Protocol 的超轻量 MCP 服务器，提供网页资源托管、工具执行及提示模板渲染等能力；通过 stdio 与 MCP 客户端通信，并通过本地 WebSocket 桥接实现与 Chrome 扩展的网页上下文访问与操作。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，向 MCP 客户端提供 Gong 数据资源、工具执行接口以及格式化输出，通过 JSON-RPC 进行通信，支持标准的资源、工具和提示相关交互。