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基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器端实现，作为 MCP 客户端与后端 MCP 服务之间的桥接层，提供对 Tools 的发现、调用和输入/输出模式的支持，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持本地 STDIO 与 Streamable HTTP 等传输方式的接入。
基于 Model Context Protocol 的后端服务，提供资源、工具与 Prompt 渲染等核心 MCP 能力，并通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行交互，实现对工具集的托管、执行及对话上下文的管理。
基于 MCP 协议的后端实现集合，提供面向 LLM 客户端的上下文服务、资源与工具注册、以及提示模板的标准化渲染能力。仓库内包含多个 MCP 服务器实现（如 Context Hub MCP、Service Registry MCP、Service MCP、Peer MCP 等），通过 JSON-RPC 在 STDIN/STDOUT 进行通信，支持通过工具化接口向 LLM 提供资源、执行外部工具、以及渲染 Prompts/模板等上下文能力。
基于 Model Context Protocol（MCP）实现的服务器端，提供对 Kubani Registry 的资源、端点、模型、部署等元数据的标准化访问和工具调用入口，供大语言模型客户端进行上下文获取、功能调用与数据渲染等协作操作。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，提供服务器端工具注册、跨模型查询以及服务器端函数发现与调用的 JSON-RPC 服务，支持通过 STDIO 等传输方式与客户端交互。
基于 FastAPI 的 MCP 服务端实现，提供资源、工具、Prompt 模板等 MCP 核心能力，支持多传输协议（stdio、SSE、Streamable HTTP），并具备会话管理、鉴权与服务发现等扩展能力。
通过MCP协议将Nmap网络扫描功能集成到AI助手中的工具服务器
提供网络服务扫描能力的MCP服务器，支持大语言模型通过标准接口调用扫描功能。
用于将Python MCP服务器注册到Nacos，支持工具动态配置。
使大型语言模型能够通过工具与Nacos服务发现和配置管理平台进行交互，获取信息。
Consul服务助手是一个MCP服务器，允许Claude等LLM通过自然语言与HashiCorp Consul服务发现和网格进行交互，分析微服务架构、诊断问题并提供建议。
Consul MCP Server通过MCP协议将HashiCorp Consul的功能以标准化的方式提供给LLM客户端，支持服务管理、健康检查、键值存储等核心Consul功能。
基于Etcd的配置中心和服务发现平台，通过MCP协议为LLM应用提供资源和工具访问能力。
基于Etcd的配置中心和MCP服务器，提供用户友好的界面进行配置管理、服务发现和LLM上下文服务。
基于Model Context Protocol，连接AI助手和Beckn网络的桥梁服务，实现AI对真实世界服务的访问和操作。
为LLM应用提供访问Aiven云服务的上下文信息和工具的MCP服务器。
nacos-istio 是一个 MCP 服务器，它将 Nacos 服务注册中心的数据以 Istio MCP 协议格式提供给 Istio Pilot 组件，实现 Nacos 服务在 Istio 服务网格中的自动发现。
基于OpenRPC的MCP服务器，提供JSON-RPC调用和发现工具，增强LLM与外部JSON-RPC服务交互的能力。
基于MCP协议，通过 grpcurl 工具实现对 gRPC 服务的反射调用、服务列表查询和服务描述等功能。
一个基于 OpenRPC 协议的 MCP 服务器，通过工具提供 JSON-RPC 服务调用和发现能力，允许 LLM 客户端与 JSON-RPC 服务交互。