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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端代理服务器，将多个后端 MCP 服务器的工具定义聚合在一个入口，提供四个核心代理工具以降低上下文中工具定义的令牌开销，并支持跨服务器的工具查询、工具模式获取与执行等能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，提供工具与资源的暴露、对后端的代理调用，以及面向 LLM 的上下文服务能力，并支持多种传输协议（stdio、Streamable HTTP/SSE 等）以实现安全可扩展的上下文服务框架。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，将 LLM 客户端对资源、工具、Prompt 等的标准化请求通过 JSON-RPC 转发给 nucleus-tool-proxy，并返回相应的 JSON-RPC 响应，支持审批、会话标识等能力。

一个用于构建、部署和连接基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务与工具的综合工具链。它提供服务器代理、MCPB/Manifest 支持、检测与打包、工具注册与发布，以及本地/远程工具的解析与加载等能力，帮助开发者高效搭建和维护 MCP 服务端环境。

一个可配置的MCP代理服务器，通过分组精细控制AI代理对工具、资源和Prompt的访问，优化上下文窗口。

连接AI助手（如Claude）与各种本地和远程AI工具的中央注册和代理系统，基于MCP协议。

基于Nacos的MCP服务器路由器，提供搜索、安装和代理其他MCP服务器工具。

基于Java实现的MCP Mediator，作为MCP客户端与MCP服务器之间的桥梁，提供工具代理、请求处理和协议转换等功能。

MCPez是一个Web管理平台，用于简化和标准化后端服务（如AI模型、脚本、API）的代理，方便AI Agent集成和使用工具。

MCP网关，用于统一管理和代理多个MCP服务器，为LLM客户端提供统一的工具接口。

Brightsy MCP服务器是一个代理服务器，将MCP客户端的请求转发到Brightsy AI Agent并返回响应。

JetBrains MCP Proxy Server作为中间层，代理MCP客户端请求至JetBrains IDE，实现工具调用和功能扩展。