"本地服务器" 标签

基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地 MCP 服务器集成于 SnapTray 主应用，向本地的 LLM 客户端提供资源、工具与 Prompt 模板的统一访问与执行能力，并通过本地 HTTP 的 JSON-RPC 进行通信。

基于 FastMCP 的 MCP 服务器实现示例，展示如何通过装饰器暴露工具函数、在 STDIO/HTTP 传输下提供标准化的 MCP 服务，并为 MCP 客户端提供资源、工具、提示等上下文能力的运行示例。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供对 ARIA 规范数据的资源、工具与提示模板的标准化 JSON-RPC 访问，并支持本地（STDIO）和远程（Netlify Functions）传输方式。

基于 FAF 的 MCP 后端服务器，实现资源管理、工具执行与 FAF 相关的提示模板渲染，使用 JSON-RPC 通过标准输入输出进行通信。该服务器提供 5 个工具：faf_init、faf_git、faf_read、faf_score、faf_sync，并实现 MCP 协议的核心功能（初始化、工具列出与调用、资源查询等）。

基于 Model Context Protocol 的本地 MCP 服务器实现，将 The Null Epoch 的游戏 REST API 以 JSON-RPC 风格暴露给 MCP 客户端，方便 AI 客户端通过 get_state 和 submit_action 等工具与游戏后端交互。该实现提供初始化、工具清单、单工具调用、通知等 MCP 基本功能，适用于 Claude Desktop、Cursor、Kiro 等支持 MCP 的客户端。

一个基于 Swift 的本地服务器，作为 OpenAI 兼容代理，桥接 Xcode 的 Copilot 请求，并可通过 MCP 桥接实现资源、工具、提示等的管理与上下文服务，为本地大模型客户端提供安全、可扩展的上下文服务框架。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的 Home Assistant 后端实现，提供 13 种 MCP API 工具用于查询与操作 Home Assistant 资源、执行服务、以及渲染模板，支持标准化的 JSON-RPC 通信，并通过标准输出/输入（STDIO）等传输方式与 MCP 客户端协同工作。

本地化的 FastMCP 2.0 服务端，向大语言模型客户端以标准化方式提供资源、工具和提示模板，并通过 HTTP/SSE/STDIO 传输协议进行 JSON-RPC 通信与会话管理。

基于 Model Context Protocol 的机器学习代理协同后端，嵌入在 Skwad macOS 应用中，提供资源、工具和提示的 JSON-RPC 访问接口，供本地和远程的 LLM 客户端通过 MCP 进行上下文服务和任务协作。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地服务器实现，提供以 JSON-RPC 方式与客户端通信的能力，暴露工具调用入口并可扩展资源与提示等能力

基于 Model Context Protocol (MCP) 的 Windsurf 专用后端服务，实现“Ask Continue”无限对话工具。服务器提供 MCP 核心能力：托管工具、管理资源、渲染提示模板，并通过标准的通信方式（如 stdio 传输）与 MCP 客户端交互。核心逻辑包含接收 MCP 请求、执行工具调用、并通过 Windsurf 扩展回调获取用户输入以继续对话，支持文本与图片等多模态输入。

本地优先的代码自动化服务器，赋能AI工具，提供文件系统和终端控制能力。

为 Claude 等大语言模型客户端提供文件系统和命令行工具的 MCP 服务器实现。

轻量级MCP服务器，安全地将Mac系统信息和Conda环境信息提供给AI助手，增强其上下文感知能力。

Wordware MCP Server是一个本地服务器，用于将Wordware AI应用作为MCP工具提供给支持MCP协议的客户端，如Claude Desktop。

langchain-mcp-adapters-example 是一个简单的 MCP 服务器示例，提供了加法和乘法两个数学工具，可以与 LLM 客户端进行交互。

Obsidian MCP Tools 是一款为 Obsidian 打造的 MCP 服务器，通过安全本地服务器桥接 Obsidian 知识库和 Claude 等 AI 应用，实现笔记访问、语义搜索和模板执行等功能。