"多模型协作" 标签

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供资源/上下文管理、工具注册与调用、以及 Prompts 的定义与渲染，支持多 provider 的上下文桥接与 mesh/循环任务执行，采用 JSON-RPC 通过标准传输（如标准输入/输出）与 MCP 客户端通信。

基于模型上下文协议（MCP）的后端服务器实现，提供资源、工具与提示模板的托管与管理，并通过 JSON-RPC 与客户端进行交互，支持多种传输协议、会话管理、能力声明以及外部桥接等扩展能力，用于为大语言模型应用提供可扩展的上下文服务框架。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的 JSON-RPC 服务器实现，提供健康监控、健康态势证据 attestations、全局与回声脉冲等工具与资源接口，供 LLM 客户端通过 MCP 协议读取资源、执行工具、获取健康信息并提交证据。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器集合，提供多模型协同的代码评审与开发辅助能力、浏览器自动化、以及分布式协调锁等服务，通过 SSE/HTTP 等传输方式对接 MCP 客户端，形成完整的后端上下文与工具提供框架。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，实现将 Gemini CLI 与 Claude Code 集成的多模型上下文服务，提供工具、资源和 Prompts 的标准化访问与执行能力，并支持会话与成本跟踪等 MCP 功能。

统一的多模型CLI代理MCP服务器，支持Codex、Gemini、Claude和OpenCode等AI工具