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基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，向 LLM 客户端以标准化方式提供资源、工具、以及提示模板等上下文服务，支持多传输通道（HTTP、STDIO 等）与会话管理，具备资源托管、工具注册与执行以及内容渲染的完整后端能力。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，用于对选项策略进行筛选、回测仿真、数据加载与工具执行，并通过 JSON-RPC 的 MCP 协议与客户端交互，提供资源管理、工具注册/执行、以及可渲染的 Prompt 模板支持。
基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的后端服务，实现股票筛选、回测与因子分析等量化研究工具的标准化访问，提供通过 MCP 客户端读取资源、调用工具与获取提示模板等能力的服务端实现。
基于 FastMCP 的异步 MySQL 数据库 MCP 服务器，向大语言模型客户端提供数据库元数据、SQL 执行能力和血缘分析等功能，支持 STDIO、HTTP 与 SSE 等传输模式。
基于FastMCP框架，为Token Bowl梦幻橄榄球联赛提供上下文和工具的MCP服务器，通过Sleeper API提供实时数据，支持LLM应用集成。
Charly Memory Cache 是一个 MCP 服务器，通过在语言模型交互之间高效缓存数据，减少Token消耗并提升性能。