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基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地后端服务，向大语言模型（LLM）客户端提供结构化的代码上下文、资源和工具，采用 JSON-RPC 进行请求/响应通讯，支持多传输协议并实现会话管理、能力声明与跨语言知识图谱查询等能力，适合在本地离线环境中为 AI 代理提供代码洞察与自动化工具执行能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供对 CodeKG 知识图谱的资源管理、工具执行及 Prompt/上下文渲染能力，并通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行交互，支持多传输协议以便与各类 AI 客户端集成。

基于 MCP（Model Context Protocol）的后端服务器，为 LLM 客户端提供类型感知的资源、工具和 Prompts，实现 TS 代码导航、模块依赖分析与图谱查询等能力，并通过 JSON-RPC/标准 MCP 传输在多种通道上与客户端通信。

基于模型上下文协议（MCP）的 Roslyn MCP 服务器实现，提供用于 LLM 客户端的资源、工具、模板和知识库等上下文服务，并通过 JSON-RPC/标准输入输出通信，支持通过 MCP 客户端读取资源、执行工具、渲染提示模板等能力，适用于代码导航、静态分析和自动化开发工作流。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，将语言服务器（LSP）的能力暴露为 MCP 工具，提供诊断、引用/定义/悬停、完成、文档符号、格式化等多种工具，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持会话管理、能力声明以及多协议传输的扩展框架。

基于 Model Context Protocol 的后端服务器实现，提供资源托管、工具注册与执行、以及可渲染的提示模板，面向大型语言模型（LLM）客户端以标准化方式提供上下文信息和功能。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供多模态上下文服务（资源、工具、提示等），通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端通信，支持 stdio 与 SSE 传输，具备完整的服务器端工具集合与会话管理能力。

基于 MCP 协议的后端服务，提供资源、工具、提示模板等的托管、注册、执行与渲染，通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端通信，当前实现支持基于标准输入输出的简单传输模式，便于与模型对话系统进行上下文服务和功能调用协作。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务实现，提供资源管理、工具执行与报告生成等能力的 MCP 服务器集合，用以向大语言模型客户端提供上下文信息、分析结果与合规报告，并通过 JSON-RPC 进行通信与协作。

Decy是一个C语言到Rust语言的转译器，它通过托管工具和提供上下文信息，以标准化的方式作为MCP服务器与LLM客户端（如Claude Code）集成，实现C代码的自动化转译、分析和重构建议。

一个基于Model Context Protocol的TypeScript代码静态分析服务器，提供文件、符号、引用查找和编译错误检测功能。

CodeTide 是一个本地、隐私保护的代码智能服务，通过Model Context Protocol (MCP) 为AI代理和工具提供Python、TypeScript代码库的结构化分析、上下文检索和精准代码修改能力。

基于 Model Context Protocol 的 PE 文件分析工具，为大语言模型提供静态 PE 分析上下文和功能调用。

基于Roslyn编译器平台为LLM提供C#代码分析、验证和符号查找能力的MCP服务器。

为LLM提供Java代码分析能力，识别关键设计问题。

提供基于抽象语法树 (AST) 和抽象语义图 (ASG) 的代码结构和语义分析服务。

基于MCP协议的服务器，提供代码影响分析工具，帮助AI Agent理解代码修改的影响范围，优化重构。

基于Joern的代码分析MCP服务器，为LLM提供代码查询、调用关系分析等功能，辅助代码安全分析和理解。

DeepGo MCP服务器提供了一系列用于深入探索Go生态系统的工具，通过MCP协议向客户端提供Go提案会议纪要、发布说明、最新版本信息以及代码风格指南等服务。

Jadx AI MCP Server插件为Jadx反编译器提供MCP服务器功能，支持 Claude 等大语言模型进行实时代码分析和逆向工程。

为ESLint Todo工具提供MCP服务器接口，允许AI客户端通过标准协议管理和操作ESLint待办事项。

JADX-MCP-SERVER是一个独立的Python服务器，通过MCP协议桥接JADX反编译器和本地LLM，为LLM提供实时的Android逆向工程上下文和代码分析能力。

一个JEB Pro反编译软件的MCP服务器插件，允许LLM客户端通过MCP协议调用JEB Pro的功能，进行APK分析和逆向工程任务。

CodeQL MCP Server是一个基于Model Context Protocol的服务器，它将CodeQL查询服务器封装成MCP工具，允许LLM客户端通过标准化的MCP协议与CodeQL进行交互，实现代码分析和查询功能。

CodeGraph MCP服务器是一个基于Model Context Protocol的应用后端，为LLM客户端提供代码库分析工具，支持代码结构知识图谱构建和查询。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 的服务器，提供 Clojure/ClojureScript/EDN 代码的静态分析 (linting) 功能。

此MCP服务器通过Pylint和Pytest提供代码质量检查工具，为AI助手提供代码分析和问题提示功能。

代码文件排序MCP服务器，分析代码仓库文件重要性，提供依赖关系和摘要信息，并通过MCP协议与LLM客户端交互。

一个基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器，提供代码评审和代码库分析工具，支持多种 LLM 模型和 Repomix 代码库扁平化。

SCAST MCP 服务器为 LLM 客户端提供代码静态分析和可视化工具，辅助代码理解和总结。

一个简单的MCP服务器，用于在LLM中执行PHP项目相关的开发工具，如代码检查、静态分析和测试。

一个基于 MCP 协议实现的服务器，提供 Pylint 代码静态分析和 Pytest 单元测试工具，用于辅助 LLM 进行代码质量评估和改进。

Semgrep MCP服务器，通过Model Context Protocol协议提供代码安全扫描服务。

Semgrep 代码分析服务器是一个 MCP 服务器，它集成 Semgrep 静态分析工具，为 LLM 应用提供代码安全和质量分析能力。

mcp-server-semgrep 是一个 MCP 服务器，它集成了 Semgrep 静态分析工具，使 AI 助手能够执行代码安全和质量分析。

Argus是一个MCP服务器，提供代码仓库分析、安全扫描和代码质量评估工具，支持多种编程语言，通过标准化的MCP协议与LLM客户端交互。

使用 Semgrep 静态代码分析工具的 MCP 服务器，提供代码扫描和规则管理功能。

Python代码分析MCP服务器，提供代码结构、复杂度和依赖性分析功能，通过标准输入输出进行JSON-RPC通信。