"本地上下文" 标签

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务端实现，提供对资源、工具、提示模板的托管与渲染，使用 JSON-RPC 与客户端通信，默认通过标准输入输出进行交互，支持多传输通道的扩展能力，为大模型客户端提供高效的上下文与功能服务。

基于 Model Context Protocol（MCP）的本地化后端服务，使用 SQLite 持久化存储并通过 stdio 进行 JSON-RPC 通信，向 LLM 客户端提供资源、工具和提示模板等能力，便于在本地环境中为 AI 编码代理提供上下文与功能。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供资源与工具的管理、以及 Prompt 模板的定义与渲染，向 LLM 客户端按标准化 JSON-RPC 方式提供上下文信息与功能。通过 STDIO 传输、可扩展传输等能力，支持对本地活动历史的上下文服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地上下文后端，提供资源管理、工具注册和提示模板渲染等能力，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持 stdio 等传输方式。}

该项目实现了基于MCP协议的服务器，用于统一管理和向LLM客户端提供本地AI编码助手（如Claude Code, Gemini CLI, OpenAI Codex, opencode）的历史会话记录。