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基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务器实现，提供资源、工具与提示模板，并通过 JSON-RPC 形式与 LLM 客户端交互，核心通过 clawdstrike CLI 进行策略执行、审计与 receipts 的产出，支持 STDIO 传输方式用于嵌入式/桌面场景。通过 Cursor 插件中的 MCP 服务器实现，将策略执法与工具边界保护融入到 MCP 框架之中。

基于 Model Context Protocol 的完全实现级 MCP 服务器端，提供资源管理、工具注册与执行、以及 Prompts 定义与渲染，支持多传输协议并通过 JSON-RPC 与客户端通信，供 LLM 代理进行高效的上下文服务及能力扩展。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端网关，提供资源与工具注册/执行、Prompt 渲染与上下文服务，并通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端进行安全、可扩展的通信。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务集合，提供资源管理、工具注册与执行、以及提示模板渲染等能力，支撑多智能体协同的在线购物场景，并提供可审计的证据快照机制，确保价格、库存、合规等强事实来自工具且可回放。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，用于向大型语言模型（LLM）客户端暴露私有代码资源、可执行工具和可渲染的 Prompt 模板等上下文服务，并通过 JSON-RPC 方式进行通信，支持 STDIO 和 HTTP 两种传输通道。

基于 Model Context Protocol（MCP）的企业级 MCP 服务器实现，提供网络诊断与知识检索等工具的服务端能力，并与图谱编排、工具网关、审计日志等模块协同工作，支持多服务器架构和标准化的 JSON-RPC 交互。