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基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务器，将BLE设备的上下文、工具和协议规范以标准化的JSON-RPC方式提供给LLM客户端，支持资源管理、工具注册/执行以及协议模板的渲染，采用stdio传输实现无网络端口的会话式通信。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务端实现，提供标准化的上下文服务以向 LLM 客户端暴露资源、工具、以及可渲染的提示模板等能力；通过 JSON-RPC 与客户端通信，内置路由规则、Mock 服务、插件系统与自动化插件生成功能，支持多种传输模式与会话管理。

一个基于 Model Context Protocol 的多引擎 MCP 服务器集合，提供统一的资源管理、工具注册与执行、以及 Prompt 模板渲染等能力。通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持会话管理、能力声明以及可扩展的传输协议（如标准输入输出、Server-Sent Events、WebSocket 等）。仓库中包含多个独立的 MCP 服务器实现（前端分析引擎、项目工程引擎、精密引擎、批处理引擎等），形成一个对话式、可扩展的后端上下文服务框架，供 LLM 客户端按需调用。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，整合插件注册、工具执行、资源管理与提示模板，通过 JSON-RPC 与浏览器客户端通信，支持 WebSocket 与 HTTP 传输，为 LLM 提供统一的上下文、工具调用和提示渲染能力，方便在开发环境中扩展自动化工具和上下文服务。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，用于向 LLM 客户端以标准化方式提供 M3M 的运行时文档、工具和资源信息。服务器通过 JSON-RPC 进行通信，支持标准输入输出（stdio）和 HTTP/SSE 两种传输方式，并且具备插件扩展能力以加载外部模块的接口描述。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 的模块化、可扩展知识管理系统，为AI助手提供上下文信息、工具和资源。

Hyper MCP是一个基于WebAssembly和OCI Registry插件系统的模型上下文协议（MCP）服务器，旨在为LLM应用提供可扩展的上下文服务。

AmphiPod是一个轻量级的HTTP MCP服务器，使用Go语言开发，支持WebAssembly工具插件，旨在简化AI工具集成。