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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，聚合资源、工具和提示模板等上下文信息，向 LLM 客户端提供标准化的上下文数据和外部功能调用能力，并通过 JSON-RPC/多传输协议与客户端通信，支持会话管理、能力声明及可扩展中间件。它不仅提供数据访问、工具执行与提示渲染，还附带 Admin Portal、OAuth/OIDC 认证及数据语义增强等特性，面向企业级数据平台的对话式数据访问场景。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，结合 Trino 数据仓库，为大语言模型客户端提供标准化的上下文资源、可调用工具与可渲染的提示模板，通过 JSON-RPC 服务化地暴露查询、描述、浏览等能力，并支持多集群与语义元数据扩展。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的数据平台后端服务器，提供资源管理、工具注册与执行、提示模板渲染等核心能力，并通过 JSON-RPC 风格的 MCP 协议与客户端通信，支持多种传输方式（stdio、SSE、WebSocket），用于向大型语言模型（LLM）提供上下文、能力与工具入口。
一个基于Malloy语义模型的数据后端，通过MCP等标准接口为AI和应用提供数据访问和分析能力。