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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，整合向量检索、知识图谱与网页智能等能力，向大型语言模型客户端以标准化的 JSON-RPC 提供资源、工具和提示模板等上下文服务，包含会话管理、能力声明、鉴权与多种传输协议的支持。
基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务器，运行在 Cloudflare Workers 上，提供资源管理、工具注册与执行、以及 Prompt 模板的定义与渲染，面向 LLM 客户端通过 JSON-RPC 进行上下文和功能调用。
通过MCP协议，为LLM客户端提供Smallest.ai知识库管理的标准化接口。
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。
基于 Model Context Protocol 的 Higress 操作管理服务器，提供可扩展的上下文服务框架，支持 LLM 客户端通过工具调用管理 Higress 配置。