"资源访问" 标签

基于 Model Context Protocol（MCP）的嵌入式后端实现。提供资源访问、工具执行与提示/上下文渲染能力，使用 JSON-RPC 通过 Unix 套接字与 LLM 客户端通信，包含会话管理、能力声明与多种传输适配的实现框架。该实现将资源、工具、以及与 LLM 交互所需的上下文信息暴露给客户端，方便构建对话型应用的上下文服务后端。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，用于通过 MCP 提供 Xcode 自动化相关资源、工具与提示模板服务。

基于 VideoRLM 与 KUAVi 项目的 MCP 协议实现的后端服务器，提供资源管理、工具注册与执行、以及 Prompt 模板等功能，并通过标准化的 JSON-RPC/stdio 传输与 LLM 客户端进行通信，支持会话管理与多工具集成以支撑复杂的视频分析与推理任务。

基于 Guilders API 的 MCP 服务器实现，通过 JSON-RPC 提供资源访问、工具执行以及提示模板渲染等能力，供大型语言模型（LLM）客户端安全地获取上下文数据与外部功能。

基于 Model Context Protocol（MCP）的服务器实现，作为 Forge Orchestrator 的后端，向大语言模型客户提供资源访问、工具注册/执行与 Prompt 渲染等能力；通过 JSON-RPC 在标准输入输出（stdio）上与客户端通信，包含会话管理、能力声明，并支持多种传输方式的扩展。该仓库提供完整的 MCP 服务端实现、协议定义及与工具适配器的集成，具备可运行的服务器代码和集成测试。

基于模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）的后端服务器实现，向 LLM 客户端提供技能资源、工具注册与执行以及提示模板的定义与渲染，支持 JSON-RPC 调用、会话管理与多传输协议接入。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器集合，提供资源访问、工具注册与执行，以及对话/上下文能力的标准化后端，供 LLM 客户端通过 JSON-RPC 进行资源读取、工具调用与提示渲染等操作。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供资源托管、工具注册与执行、Prompt 模板渲染等核心能力，通过 JSON-RPC 与客户端通信，并支持多种传输方式（如 Stdio、SSE、WebSocket）以构建面向 LLM 的上下文服务框架。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，向大语言模型客户端提供统一的上下文信息与功能入口。服务器负责托管与管理资源、注册与执行工具、定义与渲染提示模板，并通过 JSON-RPC 风格的协议与客户端交互，支持多种传输方式（如 HTTP/1.1 桥接、WebSocket、STDIO），实现安全、可扩展的上下文服务框架。目前处于开发者预览阶段，功能与接口可能在后续版本中变动。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的 Autotask MCP 服务器，向大语言模型客户端以标准化方式提供 Autotask 数据资源、工具执行能力和提示模板，支持多种传输协议（stdio、HTTP Streamable），并实现会话管理与资源/工具的统一访问。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务端实现，提供内存资源与工具访问能力供大模型客户端读取和写入记忆、执行内存相关操作以及与技能系统对接。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，向 LLM 客户端以标准化 JSON-RPC 形式暴露资源、工具和提示，提供会话管理、能力声明、工具注册与执行，以及对多种传输协议的支持，构建可扩展的上下文服务框架。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器，使用 Spring Boot 实现，提供 MonicaHQ CRM 数据的资源访问、工具调用及内容渲染，支持 STDIO 与 WebSocket/HTTP 等传输模式，面向大语言模型客户端（如 Claude Desktop）提供标准化的上下文服务。该服务器实现了资源管理、工具注册与执行，以及提示模板渲染等核心能力，以 JSON-RPC 2.0 进行通信。

基于模型上下文协议（MCP）的后端服务器实现，提供面向客户与财务的工具服务，通过 FastMCP HTTP 传输向 LLM 客户端暴露可调用的工具，支持资源访问与任务执行，便于在对话式应用中以标准化方式获取上下文信息和外部功能。

基于Jooby框架和官方Java MCP SDK，快速构建和托管MCP服务器，提供上下文信息、工具和Prompt服务。

将多个MCP服务器聚合为一个统一接口，提供工具、资源和提示能力给LLM客户端。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器，为AI助手提供笔记记录、查询最新笔记和生成笔记摘要的功能。

一个用Go语言构建的Model Context Protocol (MCP) 服务器框架，用于向LLM提供资源和工具服务。

提供一个基于Python MCP SDK的标准容器化基础镜像和工具，用于快速构建和部署Model Context Protocol (MCP) 服务器。

集成FastAPI和FastMCP，快速构建可扩展的LLM上下文服务器，支持工具、资源、Prompt自动发现。

聚合多个MCP服务器的功能，通过统一接口为LLM客户端提供服务。

一个 Python 应用，聚合多个后端 MCP 服务器的能力，通过统一的 SSE 端点提供给 LLM 客户端。

一个基于Python实现的MCP服务器，提供天气信息查询功能，包括实时天气和天气预报，通过资源和工具两种方式为LLM应用提供上下文数据。

MCP Host 是一个 Node.js 应用，用于连接、管理和聚合多个 MCP 服务器，提供统一 HTTP API 访问工具和资源。

AgentStudio MCP服务器为AgentStudio平台上的智能体提供资源访问和工具调用能力，符合模型上下文协议标准。

基于Next.js构建的AI聊天机器人平台，集成了Model Context Protocol (MCP) 功能，提供资源访问和工具执行能力。

一个基于 Model Context Protocol 的服务器，用于连接和管理 MongoDB Atlas 服务，提供集群和项目信息的访问能力。

一个基于MCP框架构建的GitLab集成服务器，通过GraphQL API为LLM提供安全可控的GitLab资源访问能力。

用于构建高性能、异步MCP服务器和客户端的Rust SDK，提供资源管理、工具执行和Prompt模板处理能力。

Koding.js MCP服务器是一个基于Node.js实现的Model Context Protocol (MCP) 服务器，它提供资源管理和工具执行能力，通过JSON-RPC协议与LLM客户端进行通信。

ModelContextProtocol.jl 是一个用 Julia 语言实现的 MCP 服务器，旨在为大型语言模型提供标准化的上下文信息和功能访问能力。

该项目是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，用于将 LaTeX 数学表达式转换为 MathML 格式，支持工具调用和资源访问两种方式。

Deepin MCP 仓库包含多个示例 MCP 服务器的 Python 实现，用于演示如何构建提供工具和资源访问能力的 MCP 后端。

MCP Host CLI 是一个用于连接、管理多个MCP服务器的工具，提供统一的HTTP API访问后端服务能力。

y-cli MCP Daemon 是一个用于管理和连接多个 MCP 服务器的后台服务，允许 y-cli 客户端通过统一接口安全便捷地调用 MCP 工具和访问资源。

一个基于 MCP 协议的服务器，允许 LLM 应用安全访问和操作 GitHub 资源，扩展 LLM 在软件开发领域的应用能力。

演示了如何使用 FastMCP 框架构建和运行 MCP 服务器，包含 BMI 计算工具和 MySQL 数据库资源访问。

一个简单的MCP服务器实现，提供查询心情的工具和访问文本资源的能力，演示MCP协议的基本用法。

基于FastMCP框架构建的MCP服务器示例，演示了如何通过资源、工具和Prompt模板为LLM应用提供上下文服务。

这是一个基于.NET开发的MCP服务器实验性实现，旨在为LLM客户端提供资源、工具和Prompt模板管理等上下文服务。

基于PHP实现的MCP服务器，提供Prompt模板、Tool工具和Resource资源的管理与访问功能，为LLM应用提供上下文服务。

MCP Dockmaster 是一个用于安装、管理和监控 MCP 服务器的工具，为 LLM 应用提供上下文服务。

mcp-gateway 是一个 MCP 服务器网关，作为反向代理，统一管理和接入多个 MCP 服务器，简化 LLM 客户端与后端上下文服务的交互。

LibreChatMCPServers仓库提供了一系列基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器示例，旨在通过Supergateway桥接，为LibreChat扩展工具和资源集成能力。

mcp-js-server 是一个基于 JavaScript 的 MCP 服务器 SDK，用于构建能够向 LLM 应用提供资源、工具和 Prompt 模板的后端服务。

weather MCP server是一个提供天气信息查询功能的后端服务，通过资源和工具向LLM客户端提供实时天气和天气预报数据。

fp-mcp 是一个基于 TypeScript 的 MCP 服务器，它使用 Fireproof 数据库实现了一个简单的笔记系统，演示了如何通过资源、工具和 Prompt 模板向 LLM 客户端提供笔记功能。

该项目是一个Model Context Protocol (MCP) 服务器和客户端的示例实现，演示了如何使用TypeScript SDK构建基于MCP协议的资源访问服务。

一个Rust实现的MCP服务器，提供资源管理、工具调用和Prompt模板功能，支持STDIO和SSE传输协议，用于构建LLM应用的上下文服务后端。

File Operations MCP Server是一个基于Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，提供增强的文件和目录操作功能，包括读写、复制、移动、删除、监控文件变化以及追踪操作历史等。

Pyodide Server是一个MCP服务器，允许LLM通过执行Python代码和访问挂载资源来扩展功能。

Coinmarket MCP服务器是一个应用后端，通过MCP协议向LLM客户端提供来自Coinmarket API的加密货币市场数据，包括最新的加密货币列表和报价信息，支持以资源和工具两种方式访问。

Notes Server 是一个 MCP 服务器，用于管理个人笔记，支持创建、读取、更新、删除笔记，并通过 Prompt 模板进行笔记总结和资源访问。