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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，作为 Koharu 项目的后端“上下文服务网关”，通过 JSON-RPC/流式接口向 LLM 客户端提供对资源、工具和提示等的访问与执行能力，便于将 Koharu 的对象检测、OCR、翻译/翻译后处理、以及文本渲染等功能以统一的 MCP 形式暴露给外部代理或智能体。该实现包含服务器核心逻辑、资源/工具路由及对外提供的信息接口，支持通过网络与本地进程协作。

Haira 的 MCP 服务器实现，基于 Model Context Protocol（MCP）提供资源与工具的管理、以及将工作流暴露为外部工具的能力，服务器通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持多种传输方式（如标准输入输出stdio 和 SSE），并与 Haira 内部运行时紧密集成以实现对上下文、工具执行和提示模板的标准化服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务实现，提供资源管理、工具注册与执行、以及 Prompt 模板渲染等能力，并通过 JSON-RPC 与客户端通信以支持多种传输协议。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供对 Avanza 公共市场数据的资源、工具与提示模板，通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端交互，支持资源管理、工具注册与提示渲染，便于构建可扩展的上下文服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的完整服务器端实现与示例，提供 JSON-RPC 2.0 交互、Stdio/HTTP 等传输、资源/工具/提示的管理，以及会话与扩展能力，面向将 MCP 服务化以供 LLM 客户端调用的后端应用。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的 JSON-RPC 服务器实现，提供健康监控、健康态势证据 attestations、全局与回声脉冲等工具与资源接口，供 LLM 客户端通过 MCP 协议读取资源、执行工具、获取健康信息并提交证据。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，用于向 LLM 客户端提供上下文信息、工具调用通道与 Prompts 渲染等功能；核心通过 JSON-RPC 与客户端通信，示例实现包含最小化的服务器以支持集成测试场景。