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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，提供资源管理、工具注册与执行、Prompt 模板渲染，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持多种传输协议用于 LLM 上下文服务。
Aura 是基于 Rust 的 MCP 服务器实现，提供资源、工具和提示的标准化管理与执行，并通过 JSON-RPC 在标准输入输出等传输下与 LLM 客户端通信，支持多种传输协议以提供可扩展的上下文服务。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供跨用户会话的资源、工具与提示模板等上下文服务，并通过 Relay 数据库实现多用户场景的查询与共享，采用 JSON-RPC/SSE 的通信方式对接 LLM 客户端。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器，聚合 GitHub、Datadog、Linear、Sentry、Slack、Metabase 等多种集成，向大语言模型客户端提供上下文资源、可注册执行的工具，以及可渲染的 Prompt 模板，并通过 JSON-RPC 框架实现统一的 MCP 服务入口和网页配置界面。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器端实现，将 Mage Remote Run CLI 的命令注册为 MCP 工具，通过 TCP/STDIO 或 SSE 支持的传输协议向 LLM 客户端提供资源、工具执行能力与 Prompts 渲染等上下文服务。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，向支持 MCP 的大语言模型客户端提供视频上下文资源、工具与提示模板，通过 JSON-RPC 进行统一通信，并可通过标准化传输协议（如_stdio、SSE、WebSocket）实现会话管理与能力声明，作为视频理解型 LLM 应用的上下文服务框架。
基于 MCP（Model Context Protocol）的多后端文件系统服务器实现，提供后端注册、工具化查询、文件读写、目录操作、跨后端拷贝等能力，并通过 MCP 协议对外暴露以供 LLM 客户端调用与编排。
基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器端后端，提供资源与工具的托管、会话管理、以及与 MCP 客户端的 JSON-RPC 通信，辅以网关、调度、工具聚合等模块实现对 MCP 服务的弹性编排与扩展。