基于模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）的后端服务器实现，向大型语言模型客户端以标准化方式提供 Threat Composer 的资源、工具与提示模板等能力，支持 JSON-RPC 通信、会话管理以及多种传输协议，面向 AI 助手场景进行上下文服务与协作。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的 MCP 服务器实现，作为 AutoPay Protocol 的后端服务，向大模型客户端提供上下文信息与能力：托管并管理资源（Resources）、注册与执行工具（Tools）、定义与渲染 Prompt 模板（Prompts），并通过 JSON-RPC 与客户端通信；服务器负责会话管理、能力声明，并支持多种传输协议（如 Stdio、SSE、WebSocket）以为 LLM 应用提供安全、可扩展的上下文服务框架。
基于 Model Context Protocol（MCP）的后端实现，提供工具调用、资源管理与提示模板等能力，通过 JSON-RPC 与客户端通信，并可通过多种传输（如标准输入输出）完成 MCP 会话与请求处理。
基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，为 LLM 客户端提供资源管理、工具注册与执行、以及基于模板的 Prompt 渲染等上下文服务，通过 JSON-RPC 与客户端通信并支持标准化的工作流与多后端后端适配。
基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器，提供对 The Blue Alliance (TBA) 数据的资源访问与工具调用能力，供 LLM 客户端通过标准化的 JSON-RPC 接口进行交互与上下文注入。