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基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务器实现，提供账户、市场数据、推送等资源和工具，供大语言模型客户端以 JSON-RPC 方式交互获取上下文信息与执行外部功能。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，用于为大语言模型客户端提供规范化的上下文服务。核心功能包括托管与管理资源（Resources）、注册与执行工具（Tools）、定义与渲染 Prompt 模板（Prompts），并通过 JSON-RPC 与客户端进行通信。服务器负责会话管理、能力声明，支持多传输协议（例如 Stdio、SSE、WebSocket），实现对云日志的上下文化访问与功能扩展。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的通用后端服务，实现向 LLM 客户端暴露 Agents、Chains、Scaffolds 等资源和工具，支持通过 MCP 协议进行资源读取、工具调用与提示模板渲染等核心功能，采用标准化的 JSON-RPC 风格通信与多传输能力（当前以 STDIO 作为传输实现），用于为 LLM 应用提供可扩展的上下文服务框架。

基于 MCP 的服务器实现，提供工具接口供 LLM 客户端通过 JSON-RPC 调用，控制 Blinkit 的购物流程（登录、搜索、下单等），并通过浏览器自动化实现实际操作。支持不同传输协议（如 SSE/StdIO），并实现会话管理与状态持久化。

连接AI助手与Fizzy项目管理工具的MCP服务器，提供47个工具实现完整的API覆盖

将 Fastify 框架的 API 路由自动转换为 MCP 工具，供 LLM 客户端调用。

基于MCP协议，提供远程访问的马克思主义理论大语言模型助手服务。