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基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供多层内存管理、资源与工具治理，以及推理提示渲染，使用 JSON-RPC 的 MCP 标准通过标准输入输出（Stdio）等协议与 MCP 客户端通信，为 LLM 应用提供安全、可扩展的上下文服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器端实现，用于对代码项目进行上下文分析、向量化检索和外部工具调用的统一管理。通过 JSON-RPC 风格的 MCP 客户端通信，服务器端负责会话管理、能力声明，以及资源(向量/元数据)的托管、工具执行和 Prompt 模板的渲染。实现了完整的 MCP 服务端逻辑（8 个工具），并使用 ChromaDB 进行向量存储、OpenAI 模型进行代码分析与嵌入生成，提供本地 STDIO 传输的运行能力，同时包含一个可选的 Web 管理端供查看和管理索引数据。该实现可直接作为 MCP 服务器使用或作为开发参考与扩展。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，提供资源管理、工具注册与执行、以及 Prompt 模板渲染，通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端交互，支持多传输模式与会话管理。

基于MCP协议，提供强大的提示词检索及上下文增强能力。

一个基于 Model Context Protocol 的服务器，为大语言模型提供 ChromaDB 向量数据库的访问能力，支持文档和集合管理等功能。

一个基于MCP协议的RAG服务器，用于为LLM提供Godot引擎相关的上下文信息，通过查询本地ChromaDB数据库检索文档片段。

基于 Chroma MCP，提供 Swift 语言演进提案的检索和访问能力，为 LLM 应用提供 Swift 语言知识库。

Chroma MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 构建的应用后端，为 ChromaDB 向量数据库提供标准化的上下文信息和功能接口，支持资源管理、工具注册和 Prompt 模板渲染。