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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，使用 Rust 编写并通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端通信，提供记忆资源管理、工具注册与执行、以及可定制的提示/交互模板渲染能力；支持自带的内存后端、嵌入向量与混合检索、以及可选的 LLM 自动提取与知识 consolidating 流程，具备会话管理与多种传输形态的扩展能力。
基于 GraphRAG 的 MCP 服务器实现，提供本地与全局知识图谱搜索工具，通过 MCP 协议对外暴露查询能力，支持多工具调用、Inspector 调试以及 HTTP/SSE 传输。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，用于向 LLM 客户端提供文献检索、知识管理、工具调用和提示模板等上下文服务，支持 Zotero 集成、RAG 搜索、知识图谱（Argument Map）以及自动化工作流工具等功能。