"模板渲染" 标签

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，提供资源、工具、提示模板等上下文信息，并通过 JSON-RPC（以 STDIO 传输为主）与 Claude Code 客户端进行交互，支持会话管理与能力声明，能够向 LLM 客户端暴露多种工作工具与上下文资源。该仓库中包含完整的服务端实现和对外暴露的 MCP 工具集合。

基于模型上下文协议（MCP）的后端服务器，实现资源管理、工具注册与执行，以及 Prompt 模板渲染，面向对话式大语言模型提供标准化的上下文与功能服务。

Spacebot 的 MCP 服务器实现，提供资源管理、工具注册与执行、以及 Prompt 模板渲染等能力。通过 MCP 标准协议与客户端进行 JSON-RPC 通信，支持本地 stdio 与 HTTP 传输，并在配置中实现对 MCP 服务器的注册、监控与热重载，作为多进程/多任务 AI 应用的上下文与工具服务后端。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供资源（资源管理与数据访问）、工具（外部功能注册与调用）、以及提示模板（Prompts）的标准化提供，采用 JSON-RPC 形式与客户端通信，具备会话管理、能力声明，并可扩展多种传输方式。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，提供资源（Resources）管理、工具（Tools）注册与执行、Prompts 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），用于为大模型/LLM 客户端提供标准化的上下文信息和功能访问。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供资源管理、工具注册与执行、以及模板渲染等能力，通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持多提供者协同与并行执行的后端上下文服务。

基于 Model Context Protocol 的 UNCASE 后端实现，使用 FastMCP 将 seeds、tools、prompts 等上下文资源以 JSON-RPC 风格暴露给 LLM 客户端，并支持工具执行、模板渲染等功能的 MCP 服务器实现。

基于模型上下文协议（MCP）的后端服务器，向语言模型客户端以标准化的 JSON-RPC 形式暴露 Phrase Strings 与 TMS 的资源、工具和提示模板，支持多产品运行、会话管理和多传输协议。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，负责托管资源、注册与执行工具、定义并渲染可定制的 Prompt 模板，并通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行标准化的上下文服务交互，支持多种传输协议以提供安全、可扩展的后端能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供面向大语言模型的资源管理、工具调用与提示渲染能力；仓库包含多个独立的 MCP 服务模块（如 Distiller、NCEMPy、4DCamera 等），通过 FastMCP 框架实现工具注册、资源访问与 JSON-RPC 风格的请求响应，支持通过多种传输方式进行客户端通信。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，提供对资源、工具与提示模板的托管、注册与渲染，并通过 JSON-RPC 风格接口与客户端交互，支持会话管理、能力声明与多种传输方式（如 StdIO、SSE、WebSocket）。