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基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，用于对「GitHub 收藏仓库」进行自然语言查询，提供工具注册、资源管理与提示模板渲染等能力，并通过 MCP 协议对接 AI 客户端。该服务器以 Cloudflare Worker 形式运行，支持 API 访问与 AutoRAG 索引查询。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的自我进化 MCP 服务器实现。该仓库提供一个可运行的 MCP 服务器（名为 RunaMCP），内置动态工具注册、代码读取/生成与 GitHub 集成等功能，目标是在 MCP 客户端通过 JSON-RPC 与其进行资源管理、工具执行和提示渲染等交互。该服务器可与自带的客户端实现协同工作，在集成目录中自动发现并管理工具脚本，支持在运行时扩展能力。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，负责对接 LLM 客户端，提供工具、消息传递、项目上下文、以及可选的 GitHub 集成等上下文服务，支持多种传输与并发场景（如 SSE、WebSocket、StdIO 等）并通过 JSON-RPC/SSE 与客户端通信。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，向大语言模型客户端以统一的 JSON-RPC 方式提供资源管理、工具执行与提示模板渲染等能力，便于搭建可扩展的上下文服务体系。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的文档型上下文服务服务器，提供文档资源、代码/文档工具，以及可渲染的提示与模板，面向大语言模型客户端以 JSON-RPC 的方式获取资源、调用工具、获取文档内容等能力。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务实现，为大型语言模型客户端提供统一的上下文资源、工具调用和提示模板渲染能力，并通过 JSON-RPC 进行通信，支持多服务器协作（如 JIRA、GitHub 及任务队列等）。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，向大型语言模型客户端以标准化方式提供资源、工具和提示模板的访问与执行能力，支持身份认证、GitHub/Slack 集成、资源读取以及多种传输协议的上下文服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，为 MCP 客户端（如 LLM）提供统一的上下文资源、工具执行和提示模板渲染能力，用于自动化的 GitHub 问题管理、代码修复工作流，并支持多种传输协议与会话能力。

基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务，用于Git仓库资源的托管、工具注册/执行以及Prompt模板渲染，供LLM客户端通过JSON-RPC进行上下文服务交互。支持会话管理、能力声明，以及多传输协议（如 StdIO、SSE、WebSocket）等扩展能力，并提供Lean MCP接口以降低上下文消耗，便于在不同场景下与LLM进行高效交互与功能扩展。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，提供对 GitHub 的上下文资源、工具执行与提示模板的标准化访问，支持 JSON-RPC 交互，适配多种传输方式并具备会话管理、能力声明与远程工具发现等能力，用于为大语言模型提供可扩展的上下文服务。