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基于 Model Context Protocol (MCP) 架构的后端服务器，实现对外部命令执行、后台进程管理、输出截断与安全策略的统一上下文服务，面向 LLM 客户端提供资源、工具与提示的标准化接口。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，作为 Claude Code 等 MCP 客户端的上下文服务提供者。该服务器负责管理资源（内容知识库）、注册并执行工具（如执行代码、索引、查询、抓取并索引等），定义并渲染 Prompt 模板，支持通过 JSON-RPC 与客户端通信，提供会话管理、能力声明以及可扩展的传输协议支持（例如 StdIO 传输）。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的企业级后端服务集合，提供资源管理、工具注册与执行、以及可渲染的 Prompt 模板等能力，用于向大语言模型客户端提供上下文与外部功能访问。仓库中包含多种以 MCP 为核心的服务器实现示例，支持不同传输方式（SSE、HTTP、stdio 等）与部署场景，覆盖从工具注册到调用、以及与外部系统的集成等完整场景。
基于模型上下文协议（MCP）的后端网关与测试服务器集合，提供对 MCP 请求的路由与代理、会话管理、工具执行、资源访问，以及安全守护（如 PII 过滤、工具毒性检测、Rug Pull 防护）等功能，同时包含用于本地/云端部署的测试 MCP 服务器实现与示例。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，提供网络诊断工具、PCAP分析、CIDR/Subnet规划等功能，并通过 JSON-RPC 等标准协议与 LLM 客户端进行交互与上下文管理。
将自然语言的安全需求转化为可验证、可测试的Cerbos YAML策略，为AI代理和应用提供零信任治理。
一个安全的MCP服务器实现，允许LLM应用在严格控制的安全策略下执行预定义的命令行操作，增强LLM与本地系统的交互能力。
Illumio MCP Server是一个允许对话式AI与Illumio PCE交互的MCP服务器，用于实现工作负载和安全策略的程序化管理与分析。