基于 FastAPI 的后端服务，使用 FastMCP 提供基于模型上下文协议（MCP）的技能管理与执行能力，能够托管技能、暴露工具并渲染系统提示模板，供 MCP 客户端（如 Claude Desktop、Cursor 等）调用。
基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务端实现，提供通过 HTTP 传输的工具执行、资源访问与会话管理能力，负责注册并执行来自 LLM 客户端的工具调用，以及通过内置的队列对并发请求进行管理与调度，最终将结果以 JSON-RPC 风格响应返回给客户端。
将 deepeval-wrapper 的评估逻辑通过 MCP 接口暴露为 FastAPI 服务，提供对 MCP 客户端的标准化上下文评估能力与对 wrapper 的直接访问能力。
基于模型上下文协议（MCP）的后端服务，提供 RVTools 数据分析、风险检测和提示模板渲染能力，通过 JSON-RPC/MCP 工具接口向 LLM 客户端暴露资源、工具与 Prompts，并附带可运行的 Web UI 与 OpenAPI 文档。<br/>服务器实现了风险检测、SKU 能力查询、Excel 数据转换等功能，支持 AI 集成（Azure OpenAI）及多种交互入口。