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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，面向 Zigbee2MQTT 的场景，通过 JSON-RPC 提供 Tools、Prompts 等能力以供大语言模型调用和上下文服务。

基于模型上下文协议（MCP）的服务器端实现，负责托管和管理资源与工具、注册并执行工具、以及定义与渲染与MCP客户端交互的工具清单与查询能力，支持向下游MCP实例聚合、工具执行，以及简单的流式/JSON-RPC风格接口。

基于模型上下文协议（MCP）的后端服务，作为学会客户端的工具提供者，通过 JSON-RPC 将 Dorabot 内置工具对接到 LLM 客户端，支持自带的网关、会话与多工具组合执行能力，并以插件化方式暴露可扩展的工具集。

一个基于 MCP（Model Context Protocol）的后端服务，提供资源、工具与提示模板的标准化管理，并通过 JSON-RPC 与 Claude Code Studio 客户端交互，支持会话管理、技能/资源渲染以及远程执行等多种能力。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供远程工具注册与执行、资源与上下文管理，以及可渲染的 Prompts 与安全审计。通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持多种传输方式（如标准输入/输出、SSH/ Docker 远程传输等），并内置 RBAC/ABAC、完整的审计日志、完整性校验与身份解析等安全特性，适用于将本地或远程的工具与资源整合进大语言模型的上下文服务框架。

基于 Spring Boot 的 MCP（模型上下文协议）服务器实现示例，提供工具暴露、资源管理与 prompts 渲染等核心能力，支持通过 SSE 进行 JSON-RPC 通信，作为 LLM 客户端的上下文与功能后端。包含 Kotlin 与 Java 两种实现以及可直接运行的服务器启动脚本，适配 Claude Desktop 等 MCP 客户端进行集成测试与演示。

基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的 MCP 服务器实现，负责以标准化方式向 LLM 客户端提供上下文信息与功能，包括资源管理、工具注册与执行，以及 Prompts 的定义与渲染，支持本地/远程 relay 环境与多传输通道的 JSON-RPC 通信。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，实现资源管理工具与远程执行能力，面向 LLM 客户端通过 JSON-RPC 进行交互，提供跨云（AWS、Azure、Hetzner Cloud）资源访问与命令执行能力的服务器实现。

基于模型上下文协议（MCP）的后端服务器实现，能对本地/远程/内存等后端暴露资源、注册工具、渲染提示模板，并通过 MCP 客户端进行标准化的上下文服务与功能调用。

基于 Model Context Protocol 的后端服务，提供可运行的 MCP 服务，包含 SSH 连接管理、命令执行、SFTP、服务器配置管理、凭证存储与审计日志等工具，并通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端交互，支持多连接、安全锁定与自动重连等特性，为 LLM 应用提供安全、可扩展的上下文服务框架。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，向大模型客户端提供可读的资源、可注册并执行的工具，以及可渲染的提示模板，采用 JSON-RPC 形式在 stdio、HTTP（Streamable HTTP/SSE）等传输协议下进行通信，支持会话管理、能力声明与多传输通道扩展。该仓库同时提供完整的服务端实现与配套客户端示例，便于将大模型接入为上下文服务与外部功能入口。

基于模型上下文协议（MCP）的后端实现，提供对远程服务器的 SSH 命令执行、SFTP 文件操作与会话管理等能力，供大型语言模型客户端通过 JSON-RPC 调用获取上下文、执行工具并管理会话。

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资源、工具与提示等上下文能力，并通过 JSON-RPC 在标准输入输出传输通道进行通信，支持本地及远程执行场景的脚本运行、会话管理与审计日志记录。

基于 Model Context Protocol 的后端服务器实现，提供工具发现、信息获取与执行能力，通过 JSON-RPC 与客户端交互，支持通过标准化接口向 LLM 客户端提供上下文信息和外部工具执行能力。

基于MCP协议的自动化渗透测试工具，通过SSH和Tmux提供持久化的网络安全扫描和漏洞检测功能。

vssh是一个AI友好型SSH代理，集成了插件系统和安全防护，通过MCP协议为LLM提供标准化远程命令执行和资源管理能力。

提供多存储数据操作、SSH、浏览器自动化和文件管理的MCP服务器套件，为LLM代理提供安全、合规的上下文和工具。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，提供安全沙箱环境中的Ruby代码执行能力。

通过 Model Context Protocol (MCP)，为 AI/LLM 客户端提供安全、可控的远程 shell 命令执行能力。

通过Model Context Protocol (MCP) 为LLM提供Linux Shell命令执行能力。

为LLM客户端提供基于MCP的系统终端交互能力，支持命令执行和会话管理。

提供基于 SSE 的代理层，连接并远程执行 MCP 服务器，支持共享/独立会话。

一个基于FastMCP实现的简单MCP服务器，通过Model Context Protocol向LLM客户端提供命令行执行能力。

基于MCP协议的SSH服务器，提供SSH命令执行和密钥凭据管理工具，使LLM能够安全地远程执行SSH操作。

基于Spring AI框架实现的MCP服务器，提供Linux Shell命令执行工具，支持本地和远程主机，为LLM应用提供安全可扩展的Shell命令执行能力。

通过 Chrome 扩展连接本地 MCP 服务器与网页，实现对浏览器资源和功能的访问和控制。

通过MCP协议提供虚拟机命令行访问和Web终端的服务器，支持远程执行命令和端口隧道。

基于MCP协议的Unreal Engine服务器，提供远程Python执行和资源管理功能。

hide-mcp 是一个 MCP 服务器，为 LLM 客户端提供文件编辑和 Bash Shell 工具，以便在受控沙箱环境中操作代码项目。

Shell MCP Server是一个基于Model Context Protocol的应用后端，旨在为AI应用提供安全可控的shell命令执行能力。

Pandora's Shell是一个MCP服务器，允许AI助手通过Claude Desktop在你的系统上执行终端命令。

该项目实现了一个MCP服务器，允许客户端通过`execute_command`工具在服务器端执行系统命令，并返回命令执行结果，支持跨平台操作和配置工作目录。

该项目是一个 MCP 工具服务器，提供通过交互式 shell 会话执行命令的功能，允许 LLM 客户端远程操作终端。

mcpterm是一个MCP工具服务器，提供持久化的、兼容TUI的终端会话，允许LLM客户端通过工具远程执行shell命令和操作终端界面。

Super Windows CLI MCP Server是一个增强型的Windows命令行MCP服务器，允许通过MCP协议在Windows系统上执行命令和管理SSH连接。

Hide MCP服务器为headless IDE Hide提供后端服务，通过模型上下文协议(MCP)提供文件编辑和bash终端工具。

通过SSH安全地远程执行Rails控制台命令的MCP服务器，支持只读查询和受控的数据变更操作。