基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，向大语言模型客户端提供技能目录（Resources）、可注册与执行的工具（Tools）、以及可渲染的 Prompt 模板（Prompts），并通过 JSON-RPC 与客户端通信以提供上下文与能力服务。
基于 Model Context Protocol 的后端服务器，提供资源托管、工具注册与执行、Prompt 模板渲染等能力，并通过 JSON-RPC 与 LLM 客户端通信，支持多传输协议（如 STDIO、HTTP），用于为 LLM 应用提供安全、可扩展的上下文服务框架。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地后端服务器实现，提供资源管理、工具注册与执行、以及可渲染的 Prompt 模板等能力，供 LLM 客户端通过标准化的 JSON-RPC 进行资源读取、工具调用与提示渲染。实现了多传输协议（如 STDIO、SSE、WebSocket）下的通信，具备会话管理与能力声明，旨在为本地化的上下文服务与推理工作流提供结构化的后端支撑。
基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，用于向 LLM 客户端以标准化方式提供资源、工具和提示模板等上下文服务，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持多种传输方式（当前以 Stdio 为主）。它包含工具注册、任务流管理等核心能力，旨在为学术研究相关的 LLM 应用提供可扩展的上下文服务。
基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，为 LLM 客户端提供资源管理、工具执行与提示模板渲染等功能。服务器通过 JSON-RPC 与客户端进行通信，支持资源读取、工具注册/执行、以及提示模板的定义与渲染，並可通过多种传输方式（如标准输入输出、SSE、WebSocket）扩展到不同的应用场景。该实现与 Kernle 的核心存储/推理能力紧密集成，面向企业/研究场景提供安全、可扩展的上下文服务后台。