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基于模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）的后端服务实现，向大语言模型客户端以标准化JSON-RPC方式提供资源、工具和Prompt模板等上下文能力，并通过HTTP传输在人机/代理之间进行可审计的协作与对话管理。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供资源管理、工具注册与执行、以及可渲染的 Prompt 模板，统一通过 JSON-RPC/HTTP 方式向本地或嵌入式的 LLM 客户端提供上下文服务与推理支持。

基于模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）的后端服务实现，提供向 MCP 客户端暴露 HTTP/StreamableHTTP 传输的 MCP 接口，以及可选的 stdio 传输，支持从浏览器端抓取的组件上下文实时供 Claude Code 等 MCP 兼容代理读取，并提供多种 MCP 工具（读取元素上下文、撤销/重做、会话历史、可及性与渲染分析等）的访问入口。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地后端实现，提供 JSON-RPC 和 HTTP REST 接口，用于向 LLM 客户端以标准化方式提供资源管理、工具注册/执行及提示渲染等能力，并支持会话管理、跨传输协议通信（如 stdio、HTTP）、以及仪表盘等扩展功能。

基于 Ray Serve 的 MCP（模型上下文协议）服务端实现，提供注册、管理与暴露 MCP 服务器的能力，并通过 HTTP/JSON-RPC 风格接口与客户端进行资源读取、工具调用与请求渲染等交互，同时支持通过侧车代理实现对外部 MCP 服务器的访问控制与转发。

基于 MCP 的系统监控后端，提供系统信息、资源数据、工具调用等能力，通过 JSON-RPC 与客户端通信，并支持 HTTP REST API 与 STDIO 两种传输方式，方便 AI 客户端与集成工具（如 OpenCode 等）进行远程监控与上下文服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，承担资源、工具、 Prompt 模板等的托管与管理，并通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行通信，提供会话管理、能力声明、以及多传输协议支持（HTTP、SSE、WebSocket）的上下文服务框架，供前端仪表盘、Captain 编排与代理执行组件协同工作。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 实现的服务器示例，提供基础数学运算工具（加法和减法），并通过HTTP流传输协议暴露给LLM客户端。

基于AWS Lambda的serverless MCP服务器，通过HTTP为LLM应用提供工具能力。

Narad MCP Server是一个集成了GitHub、Email和WhatsApp Agent的应用后端，通过HTTP接口为LLM客户端提供工具调用和任务自动化能力。

基于AWS Lambda的轻量级MCP服务器，通过Serverless Framework快速部署，提供工具注册和执行能力，简化LLM应用上下文管理。

一个基于FastAPI构建的MCP服务器，通过HTTP接口提供本地文件系统的读取能力，并集成了Gemini API进行文本处理。

μMCP-php 是一个超轻量级的PHP库，用于构建基于HTTP协议的Model Context Protocol (MCP) 服务器，专注于为LLM提供工具调用能力。

基于Model Context Protocol (MCP) 构建的警察审讯模拟服务器，使用OpenAI生成审讯对话和嫌疑人回应，提供警官信息和审讯流程管理等资源。

FastMCP-HTTP 是一个基于HTTP协议的MCP服务器实现，包含独立的MCP服务器、客户端以及MCP注册中心，用于管理和访问工具、资源和Prompt模板。

提供时间服务的MCP服务器，支持HTTP和Stdio两种协议，可获取多种时间格式。

基于PostgreSQL数据库的MCP服务器，提供数据库资源浏览和只读SQL查询功能。

将 OpenAPI 规范转换为 MCP 工具的服务器，允许 LLM 通过 MCP 协议调用 HTTP API。