基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，作为 MCP 服务器向 LLM 客户端提供资源管理、工具注册/执行以及 Prompt 模板渲染的标准化上下文服务，支持 JSON-RPC 通信、会话管理，以及多传输协议（如 Stdio、SSE、WebSocket），为 LLM 应用提供安全、可扩展的上下文与能力服务。
Overlord 提供基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器端实现，用于向 LLM 客户端以标准化的上下文服务方式暴露资源与工具、执行工具、以及可渲染的提示模板，并通过 JSON-RPC/Socket.IO 等协议进行通信，同时对 MCP 子服务器进行托管、管理与自动重连。
基于 Model Context Protocol 的后端服务器实现，提供资源、工具与提示模板的统一上下文服务，支持多传输协议（stdio、HTTP 等）并通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端通信，适用于 Huly 集成场景。
基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供浏览器自动化相关资源与工具的注册与执行能力，并支持通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行交互，提供会话管理、能力声明以及多传输协议支持，作为后端上下文服务供 LLM 使用。
基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务器实现，面向 LLM 客户端提供资源、工具和 Prompt 的标准化上下文服务，并通过 JSON-RPC 进行通信；支持会话管理、能力声明，以及多传输协议（如 Stdio、SSE、WebSocket）的扩展能力，适用于将 Tana 数据和功能暴露给 AI 模型进行推理、调用和渲染。