基于 Model Context Protocol 的后端服务，提供对 Turbo EA 数据的只读访问、资源与工具注册与执行，以及 Prompt 模板定义与渲染，供大语言模型以标准化的 JSON-RPC 方式查询和调用。该仓库实现了一个可运行的 MCP 服务器，包含 OAuth/SSO 集成、REST 风格资源与工具的实现，以及用于 AI 客户端的 Prompts 定义与渲染能力，支持本地测试（stdio 模式）与容器化部署。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器实现，向大语言模型客户端提供标准化的上下文服务与能力，包括资源管理、工具注册/执行以及提示模板的定义与渲染，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持多传输协议（如 HTTP/HTTPS、stdio），具备会话管理、能力声明与可扩展的后端架构。
一个面向 LLM 应用的多提供商聚合与 MCP 网关实现，提供资源管理、工具注册与执行，以及可渲染的 Prompt 模板，便于通过标准化的 MCP 协议向客户端提供上下文信息和外部功能。通过支持 SSE、HTTP、STDIO 等传输，实现对外部 MCP 服务器的聚合与暴露统一端点的能力。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供资源、工具和提示（Prompts）的注册、管理与执行，通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端通信，支持多传输通道（如标准输入输出）以为大语言模型客户端提供可扩展的上下文服务。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器端实现，作为后端上下文服务提供者，统一托管资源（Resources）、注册与执行 Tools、以及渲染 Prompt 模板；通过 JSON-RPC 与客户端进行通信，支持多传输模式（如 Stdio、SSE、WebSocket），实现会话管理和能力声明，帮助 LLM 客户端以标准化方式获取上下文、外部功能和提示模板。
基于模型上下文协议（MCP）的后端服务，向 MCP 客户端提供资源、工具注册/执行以及提示模板渲染等上下文服务，通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持会话管理和多种传输模式以支撑 LLM 应用的安全上下文服务。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，按标准化方式向 LLM 客户端提供资源、工具与 Prompt 模板，并通过 JSON-RPC 进行通信，支持多传输协议与会话管理，适用于以上下文驱动的 AI 应用场景。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，为 LLM 客户端提供标准化的资源、工具与提示的暴露和管理，并通过 JSON-RPC 进行远程调用与会话管理，具备可扩展的插件式架构与本地化推理上下文服务。
基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供资源托管、工具注册与执行、Prompt 模板定义与渲染，并通过 JSON-RPC 与客户端通信的后端服务，支持多传输通道（如标准输入输出、服务器发送事件、WebSocket），具备会话管理、能力声明与策略执行能力，便于向大语言模型客户端提供标准化的上下文信息和外部功能。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，作为 MCP 客户端的上下文与能力提供者，托管资源、注册并执行工具、定义与渲染 Prompts，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持会话管理、能力声明以及多传输协议（如 stdio、HTTP、WebSocket）等能力，附带可审计的合规证据与安全保障。该实现定位为 MCP 服务器端架构，适合将 LLM 客户端接入到受控的工具与资源生态中。
基于 MCP 架构的后端服务器，向 LLM 客户端标准化提供资源、工具和提示（Prompts）等上下文与能力，通过 JSON-RPC 进行请求/响应，并支持多传输协议（如 Stdio/SSE/WebSocket）与会话管理，用于构建安全、可拓展的 AI 应用后台。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务实现，向大语言模型客户端提供资源管理、工具注册与执行，以及提示模板渲染等上下文服务，采用 JSON-RPC 风格接口进行通信，支持在本地 SQLite 存储中管理会话、记忆、工具输出等上下文信息。该仓库内含完整的 MCP 服务器实现及相关组件，可作为可运行的 MCP 服务端使用。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，提供资源与工具管理、Prompt 注册，以及通过 JSON-RPC 进行与 LLM 客户端的安全对话，支持 stdio 与 HTTP 两种传输模式，适配 Copilot 等对 MCP 的场景需求。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，向 MCP 客户端提供 consulta_llm 工具、资源上下文和提示模板，支持 JSON-RPC 请求/响应，当前实现通过 STDIO 传输进行通信，具备资源管理、工具注册与执行、以及提示渲染等核心能力。
基于 Model Context Protocol 的后端服务器实现，向大型语言模型客户端提供 Google Workspace 的资源、工具和 Prompt 模板，支持多服务整合、认证管理与可扩展的上下文服务。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，提供资源管理、工具注册与执行，以及 Prompt 模板渲染等能力，通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端进行规范化交互，支持多种传输与会话管理，作为 LLM 应用的上下文与功能后端。
基于模型上下文协议（MCP）的后端实现，用于向 LLM 客户端提供资源管理、工具注册/执行以及 Prompt 模板渲染等能力，并通过 JSON-RPC/WebSocket 等传输协议进行通信。本仓库包含完整的服务端实现、工具暴露、Prompts 加载与渲染、会话管理以及安全策略，能够作为可运行的 MCP 服务器端提供上下文服务。
基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供资源与工具的注册/管理、Prompt 的定义与渲染，以及会话管理与协议能力声明，支持通过标准输入输出或流式 HTTP 等传输协议与客户端进行 JSON-RPC 通信，用于为大型语言模型（LLM）提供上下文信息与外部功能访问能力。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供资源管理、工具注册与执行、Prompts 定义与渲染等能力，并通过 JSON-RPC 风格接口向 LLM 客户端暴露上下文与功能。服务器支持多种传输形式（HTTP）、会话管理、能力声明，以及可拓展的工具与资源生态，提升大模型在编码协作中的上下文服务能力。
基于 Model Context Protocol 的后端服务，向大语言模型客户端提供圣经经文、原文字词、注释及文章等资源的标准化访问与上下文服务，通过 JSON-RPC 进行通信，支持多传输模式、会话管理与能力声明。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供资源（Resources）管理、工具（Tools）注册与执行、以及提示模板（Prompts）渲染，支持 stdio、Web 服务等传输协议，通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端通信，向大模型客户端提供上下文、数据访问、外部功能调用等能力。
基于 Model Context Protocol 构建的 MCP 服务器实现集合，提供资源与工具的托管、Prompt 定义及渲染能力，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持多入口输出、浏览器扩展场景，以及跨进程/跨页面的上下文服务能力。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端运行时与代理，提供资源、工具和提示的统一管理，并通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端通信，支持多传输协议（stdio、SSE、WebSocket）等，能够在沙箱中运行并托管任意 MCP 兼容的服务器。*