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基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地后端实现，用于向 LLM 客户端（如 Claude Desktop）提供规范化的上下文服务。核心功能包括资源（Documents、Workspace 状态等）管理、工具（如全文检索、读取文件、索引与同步等）注册与执行，以及提示/工作流程定义。服务器通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持会话管理、能力声明，并附带自动同步与文件监控能力，适合本地离线、可扩展的知识上下文服务场景。
基于模型上下文协议（MCP）的后端服务，提供常驻的几何记忆上下文、工具调用能力和可渲染的提示模板，通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行标准化通信，支持多种传输模式并实现会话管理及能力声明。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，提供跨会话记忆的资源管理、工具注册与调用，以及提示模板的渲染能力。通过标准输入输出的 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行通信，支持本地向量检索、嵌入模型、会话持久化以及多项目隔离等功能，适合作为 AI 编程助手的上下文和记忆后端。
为AI智能体提供持久化、结构化的个人数据记忆，支持文档和对话双路径数据摄入，通过MCP协议为ChatGPT、Claude、Cursor等平台提供统一的记忆访问接口