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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供资源管理、工具注册与执行、以及可渲染的 Prompt 模板等功能，通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端交互，支持多传输协议以便在不同环境中提供上下文与外部能力访问。

基于 Model Context Protocol(MCP) 的后端服务器，实现向大语言模型(LLM)客户端提供 Tweet 数据分析与博客生成功能的工具集合，支持通过标准输入输出和 HTTP SSE 两种传输方式进行 JSON-RPC 交互，具备工具注册、会话管理和多传输能力等核心能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，向 LLM 客户端提供资源、工具及提示模板的托管、注册与执行，采用 JSON-RPC 进行通信，并具备会话管理与能力声明。该服务器封装了指标计算工具集的对接入口，允许通过 MCP 客户端灵活读取工具信息、执行单/多项指标、获取指标详情等能力。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供快递100 API 的查询、预估等工具，并通过 JSON-RPC 与客户端交互，支持 STDIO/Streamable 等传输方式，便于 LLM 客户端获取上下文数据与调用外部功能。

CLAP Agent MCP Server Examples展示了如何使用fastmcp构建MCP服务器，为CLAP Agent提供远程工具和资源访问能力。