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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，Graph-It-Live 提供完整的资源管理、工具注册与执行、以及可渲染的 Prompt 模板，面向 LLM 客户端以 JSON-RPC 方式提供依赖分析、符号图、调用图等能力，并支持多传输协议实现安全、可扩展的上下文服务。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供资源管理、工具执行（渲染、导出、分析、模型管理等）以及会话与缓存等能力，方便将 OpenSCAD 的渲染上下文和功能暴露给 LLM 客户端，通过 JSON-RPC 风格的消息进行资源读取、工具调用与模板渲染等交互。
基于模型上下文协议（MCP）的后端服务，向大语言模型客户端提供依赖分析、风险评估、工具执行和提示渲染等能力。通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持资源管理、工具注册、Prompts 定义与多种传输通道（如 Stdio），实现对后端分析流程的标准化上下文服务。
CKB是一个智能代码理解后端，通过MCP协议向AI助手提供代码库的结构化信息、依赖分析和变更影响评估。
一个基于Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，旨在提供软件供应链安全状态检查的工具和上下文信息。
KIRI 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，用于从 Git 仓库智能提取代码上下文信息，并通过标准化工具提供给大型语言模型 (LLM) 客户端。
为AI助手提供代码上下文理解的MCP服务器，通过代码分析构建知识图谱并暴露查询工具和资源。
VulnZap 是一个实时漏洞扫描工具，通过 Model Context Protocol (MCP) 协议无缝集成 AI 辅助 IDE，确保 AI 生成代码的安全性。
为LLM应用提供项目代码分析和上下文获取的MCP工具服务器。
kit 的 MCP 服务器为 LLM 提供标准化接口，用于访问代码信息、执行分析工具及获取代码摘要。
CodeLogic MCP服务器为AI编程助手提供代码和数据库依赖影响分析工具，增强代码修改的安全性和可控性。
基于MCP协议的安全分析服务器，集成OSV.dev和AI模型，提供代码漏洞检测和安全分析能力，辅助开发者提升代码安全性。
基于MCP协议的PyPI客户端与服务器，为LLM应用提供Python包信息查询、依赖分析等工具服务。
Archai MCP服务器提供静态代码分析能力，专注于Java代码的架构和依赖问题检测，为LLM应用提供代码质量分析工具。
nuanced-mcp 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，它利用 nuanced 库为大型语言模型 (LLM) 提供代码调用图分析功能，帮助LLM理解代码结构和依赖关系。
基于AppThreat vulnerability-db的MCP服务器，提供漏洞数据库查询和访问能力，支持通过purl、cpe、CVE ID等多种方式检索安全漏洞信息。
Dependency Analysis MCP服务器通过分析代码仓库，生成依赖关系图和架构洞察，为LLM提供代码结构和依赖关系的上下文信息，支持多种编程语言。
Python代码分析MCP服务器，提供代码结构、复杂度和依赖性分析功能，通过标准输入输出进行JSON-RPC通信。
基于MCP协议的代码分析服务器，为Claude Desktop提供代码结构、依赖和修改等工具。