"服务器端实现" 标签

基于 GraphQL 架构，能够从 GraphQL 模式自动提取 Query/Mutation，生成一组 MCP 工具并通过 JSON-RPC 暴露，供大模型客户端查询、操作数据以及执行外部功能。

基于 Model Context Protocol 的多语言 MCP 服务器实现集合，提供资源与工具的管理、JSON-RPC 风格请求响应、SSE 推送、健康与监控等核心能力，支持 Go、Python 等语言实现，适合与大语言模型客户端进行模态化上下文服务交互。

DivineOS MCP Server 基于 MCP 协议实现的后端服务，利用 MCP SDK 将资源、工具和提示等能力以 JSON-RPC 形式暴露给 MCP 客户端，支持标准输入输出和 HTTP 传输，提供完整的伺服器端实现与工具集合。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，实现资源、工具和提示模板的注册、执行与渲染，并通过 JSON-RPC 风格的 MCP 端点与客户端交互，支持嵌入式与独立两种运行模式。该仓库提供完整的 MCP 服务端实现、工具/资源/提示的暴露以及相应的 REST/MCP 接口，便于与 Claude、Cursor、Windsurf 等 MCP 客户端对接。

基于 Hatch CLI 的 MCP（模型上下文协议）后端实现，提供资源与数据访问、工具注册与执行、以及 Prompts 渲染等能力。服务器通过 JSON-RPC 与 AI 客户端通信，注册多种工具并暴露给客户端，支持通过标准输入/输出（stdio）等传输方式进行交互，适合作为 LLM 助手的上下文与功能服务端。该实现包含完整的服务器端逻辑、工具注册、认证、以及与 Hatch API 的交互。

基于 MCP Apps 规范的后端服务实现，提供资源的注册与管理、工具的注册与执行、以及按规范渲染与传递 UI 资源，支持多主机环境并通过 JSON-RPC 与客户端通信，包含服务端核心逻辑、中间件、实验性扩展与测试用例。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，作为后端中间层对接 LLM 客户端与 odd-ssg 适配器，提供资源管理、工具注册与执行，以及基于模板的提示渲染能力，通过 JSON-RPC 与客户端通信。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供对资源、工具和提示模板的管理与执行，支持通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端通信，并具备标准化的服务器端会话管理和多传输模式能力（如 StdIO）。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器端实现，作为 Whimbox 的后端服务，通过 JSON-RPC 提供资源/工具（Tasks/宏相关接口）等能力给大语言模型客户端调用，支持健康检查、嵌入式工具渲染与多传输协议（如 streamable-http）。