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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) 的后端服务，提供资源管理、工具注册/执行、Prompts 定义与渲染，并通过 JSON-RPC 向 MCP 客户端提供标准化的上下文和功能接口。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器端实现，作为 MCP 客户端与后端 MCP 服务之间的桥接层，提供对 Tools 的发现、调用和输入/输出模式的支持，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持本地 STDIO 与 Streamable HTTP 等传输方式的接入。

Spacebot 的 MCP 服务器实现，提供资源管理、工具注册与执行、以及 Prompt 模板渲染等能力。通过 MCP 标准协议与客户端进行 JSON-RPC 通信，支持本地 stdio 与 HTTP 传输，并在配置中实现对 MCP 服务器的注册、监控与热重载，作为多进程/多任务 AI 应用的上下文与工具服务后端。

Haira 的 MCP 服务器实现，基于 Model Context Protocol（MCP）提供资源与工具的管理、以及将工作流暴露为外部工具的能力，服务器通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持多种传输方式（如标准输入输出stdio 和 SSE），并与 Haira 内部运行时紧密集成以实现对上下文、工具执行和提示模板的标准化服务。

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 LLM 客户端进行通信，支持多种传输协议并实现会话管理与能力声明。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供资源与工具管理、提示渲染、以及通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持 STDIO 与 SSE 传输并集成认证/授权与会话管理等完整后端能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器端实现，将 Mage Remote Run CLI 的命令注册为 MCP 工具，通过 TCP/STDIO 或 SSE 支持的传输协议向 LLM 客户端提供资源、工具执行能力与 Prompts 渲染等上下文服务。

本仓库提供基于 MCP 的服务器实现示例，包含 JavaScript 与 Java 两种实现，展示如何注册工具、提供能力、以及通过标准化的 JSON-RPC 与 LLM 客户端交互，支持多种传输协议并进行会话与能力声明管理。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务端实现，负责与 MCP 客户端通过 JSON-RPC 协议通信，注册并执行外部工具、管理资源与提示模板，并支持多种传输方式（如 STDIO、HTTP SSE），提供会话管理、能力声明及外部工具的接入能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器端实现示例，展示如何通过 JSON-RPC 提供资源管理、工具执行与 Prompt 模板渲染等核心能力，并支持通过标准输入输出 (stdio) 的传输模式与客户端进行通信，适合作为学习和实验用途的 MCP 服务器实现。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器端实现，提供资源管理、工具注册与执行、以及 Prompt 模板渲染等能力；通过 JSON-RPC 形式与客户端通信，支持多传输协议（StdIO、HTTP、SSE）以向大型语言模型（LLM）客户端提供上下文信息与功能，便于搭建可扩展的 MCC（MCP）后端服务。