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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、以及可渲染的 Prompt 模板等功能，通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端交互，支持多传输协议以便在不同环境中提供上下文与外部能力访问。

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，面向 AI 助手提供统一的上下文服务。该实现负责资源管理、工具注册与执行、以及 Prompt 模板渲染等核心能力，使用 JSON-RPC 与客户端通信，支持多传输通道（stdio、HTTP/SSE、WebSocket）、会话管理、认证与速率限制，并结合向量检索与知识图谱等组件实现对代码与教育知识的语义化访问与推理支撑。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，作为 QueryWeaver 的 MCP 服务器，通过标准化的 MCP HTTP 面向 LLM 客户端提供资源托管、工具注册与执行，以及 Prompt 模板渲染等上下文服务，并通过 JSON-RPC 进行通信与会话管理。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，提供资源管理、工具注册/执行以及上下文化 Prompt/记忆能力，通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端通信并支持多种传输方式。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，提供资源托管、工具注册与执行以及可渲染的 Prompt 模板，旨在以标准化的 JSON-RPC 方式向 AI 客户端提供代码上下文与功能支持，并可通过多种传输协议与会话管理实现安全、可扩展的 MCP 服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，提供资源存储、工具注册与执行、以及提示模板渲染等能力，并通过 JSON-RPC 与客户端进行通信，支持多传输方式以供 LLM 应用使用。

基于 MCP 的后台服务，使用 GraphRAG/Kuzu 构建的语义知识库，为 AutoCAD AutoLISP 文档提供向量检索和上下文查询，供 LLM 客户端通过 MCP 调用工具获取知识上下文。

基于 MCP 的服务端实现，提供资源查询与外部工具执行能力，面向 LLM 客户端以标准化的 JSON-RPC 方式暴露对代码图谱的访问与分析工具，并通过后端 REST API 与 UI 进行交互与通知，支持与 Claude/Cursor 等兼容代理协作的场景。

基于 Model Context Protocol（MCP）的本地化后端服务，面向 LLM 客户端提供标准化的上下文服务。核心功能包括托管和管理资源（Knowledge Graph）、注册与执行工具（Tools）、以及定义/渲染 Prompts 的能力，服务器通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持资源持久化、工具执行、以及基于图数据库的查询与分析。实现包含完整的服务端工具集合、MCP 请求/响应处理，以及与本地存储（Kuzu/KG 图）之间的交互逻辑，适用于本地开发环境中的 LLM 辅助工作流。}

基于 MCP 协议的后端服务，为大语言模型客户端统一提供资源、工具和提示模板的上下文服务，支持多传输协议、会话管理与可扩展的工具与模板渲染能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地化后端，作为 MCP 服务器提供上下文资源、工具执行与提示模板管理等能力。通过 JSON-RPC 与 AI 客户端通信，支持多种传输方式（如 Stdio、HTTP、SSE/WebSocket），实现对代码语义索引、工具调用和提示渲染的标准化服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，将 TypeScript 代码结构提取为查询图数据库，并通过 MCP 提供资源管理、工具执行与提示模板渲染等能力，供 LLM 客户端以 JSON-RPC 形式读取资源、调用工具、获取并渲染 Prompt。该项目在代码层面实现了代码图谱的索引、节点与边的抽取，以及与 MCP 相关工具的基础支撑，定位为一个可运行的 MCP 服务端骨架或后台。

MemoryGraph是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的图数据库记忆服务器，专为AI编程代理设计，提供持久化、可检索和关联的上下文记忆能力。

Nexus是一个高性能的属性图数据库，内置原生向量搜索能力，支持Cypher查询语言，并通过Model Context Protocol (MCP) 和 Universal Model Interoperability Protocol (UMICP) 提供AI集成工具，为LLM应用提供丰富的上下文信息和功能。

为AI驱动的开发提供精确的代码影响分析，通过MCP协议向LLM客户端暴露Java代码的依赖图工具。

一个MCP服务器，用于将1C配置的元数据和代码加载到图数据库中，并提供查询和代码搜索的工具供LLM使用。

CodeGraphContext是基于MCP协议的代码分析服务器，将本地代码索引到图数据库，为AI助手提供丰富的代码上下文和分析能力。

基于Python为HelixDB图向量数据库提供MCP服务，使LLM能通过标准化协议访问数据和调用图操作工具。

为AI智能体提供结构化、可扩展的记忆存储与检索能力，通过MCP协议对外暴露丰富工具集，支持自定义记忆类型和图关系管理。

连接AI助手与Neo4j图数据库，通过MCP协议提供数据访问和Cypher查询能力。

将TigerGraph数据库功能暴露为MCP工具和资源，使LLM智能体能够访问图数据和执行操作。

基于Neo4j图数据库提供一个MCP工具检索服务，帮助LLM或智能体根据任务描述高效查找最相关的工具。

基于PostgreSQL/AGE的数字孪生MCP服务器，为LLM提供数字孪生数据和功能上下文，支持DTDL模型和ADT查询。

为AI Agents构建实时知识图谱，并通过MCP协议提供上下文和能力服务。

基于MCP协议构建，提供知识图谱的创建、管理、分析和可视化服务，无缝对接支持MCP协议的AI客户端。

基于Model Context Protocol，为LLM客户端提供Apache AGE图数据库的上下文访问和操作能力。

BloodHound MCP Server 通过 Model Context Protocol (MCP) 协议，将 BloodHound 的安全分析能力以自然语言查询工具的形式提供给 LLM 客户端。

BloodHound MCP是一个MCP服务器，它扩展了BloodHound的功能，使LLM能够通过自然语言查询分析Active Directory和Azure AD环境。

Dgraph MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器实现，它为 LLM 应用提供访问和操作 Dgraph 图数据库的能力，支持DQL查询、数据变更和Schema管理。

FalkorDB MCP 服务器是一个基于 Model Context Protocol 的后端应用，旨在为 LLM 客户端提供与 FalkorDB 图数据库交互的上下文信息服务。

Memgraph MCP 服务器是一个基于 Model Context Protocol 的应用后端，允许 LLM 客户端（如 Claude）安全地访问和操作 Memgraph 图数据库，提供 Cypher 查询执行和数据库 Schema 信息检索等功能。

为LLM提供访问Kuzu图数据库能力的MCP服务器，支持Cypher查询和Schema检索。

基于知识图谱的MCP服务器，提供实体、关系和观察的管理与查询功能，支持数据持久化。

NebulaGraph MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器，为LLM应用提供访问NebulaGraph图数据库的能力，支持图数据查询、路径查找和邻居检索等功能。

基于Model Context Protocol，为LLM应用提供Neo4j图数据库的上下文访问、查询执行和分析能力。

Neo4j MCP服务器，提供基于Neo4j图数据库的知识图谱存储和管理功能，为LLM应用提供结构化知识上下文。

ATLAS MCP Server是一个专为LLM设计的后端，提供项目管理、协作和知识技能等功能，通过MCP协议与客户端通信，支持Neo4j数据库。

该项目提供基于MCP协议的知识图谱内存服务器，支持使用Neo4j或JSON文件存储知识图谱，并对外提供操作知识图谱的工具接口。

此MCP服务器为LLM客户端提供连接Neo4j图数据库的能力，支持使用自然语言执行Cypher查询、创建节点和关系等操作。