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基于 Model Context Protocol (MCP) 的 NotebookLM 后端服务器实现，提供资源、工具和提示的标准化管理与渲染，支持通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端通信，具备会话管理、能力声明以及对多种传输协议的支持，适用于将 NotebookLM 的上下文和功能暴露给强大的 AI 助手。

基于 VideoRLM 与 KUAVi 项目的 MCP 协议实现的后端服务器，提供资源管理、工具注册与执行、以及 Prompt 模板等功能，并通过标准化的 JSON-RPC/stdio 传输与 LLM 客户端进行通信，支持会话管理与多工具集成以支撑复杂的视频分析与推理任务。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，用于向大语言模型（LLM）客户端提供图标资源、工具与可自定义的 Prompt 模板等上下文服务。该仓库中的 iconx 包提供一个可运行的 MCP 服务器实现，通过标准输入输出（stdio）传输，与客户端进行 JSON-RPC 通信，注册并执行工具（如搜索图标、生成图标组件等），并支持通过配置管理图标资源与输出。

基于 Model Context Protocol 的服务器端实现，向客户端暴露 Whenny 的日期与时间相关工具，支持通过 JSON-RPC 请求执行工具、注册与查询工具、以及基于时区的传输/时区上下文等功能，适用于将日期服务接入到 AI 客户端的上下文环境中。

基于模型上下文协议（MCP）的后端服务器实现，提供资源管理、工具注册与执行、以及 Prompt 模板的定义与渲染，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持多传输协议（如 STDIO、SSE、WebSocket）以为 LLM 客户端提供可扩展的上下文服务框架。

基于 Symfony 框架，用于快速构建 Model Context Protocol (MCP) 服务器的强大工具包。

一个基于FastMCP框架实现的简单数学工具服务器，用于演示MCP服务器功能，可与Open Multi-Agent Canvas前端集成使用。