基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，向大型语言模型客户端提供统一的资源数据、工具调用、以及可渲染的 Prompt 模板等上下文服务，通过 JSON-RPC 进行通信，支持会话管理、能力声明与多传输协议接入。
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规范化的上下文服务，包括资源管理、工具注册与执行，以及可定制的提示模板渲染；通过 JSON-RPC 进行通信，支持多种传输模式（如 stdio、HTTP/Streamable HTTP），并实现会话管理与能力声明，适用于在本地搭建的 MCP 服务端场景。
基于 Model Context Protocol（MCP）实现的后端服务器，提供资源托管、工具注册与执行、以及可定制的 Prompt 模板渲染。通过 JSON-RPC 形式与 LLM 客户端通信，支持多传输方式（HTTP、STDIO 等），并提供会话管理、能力声明、访问控制与审计追踪等完整后端能力。仓库内不仅包含完整的 MCP 服务端实现，还实现了与 Claude/Cursor/Windsurf 等 MCP 客户端的对接支持。
BranchMind 依据 MCP（Model Context Protocol）实现的后端服务，面向 LLM 客户端提供统一的上下文资源管理、工具注册与执行，以及可渲染的 Prompt 模板，支持多种传输通道（如 Stdio、SSE、WebSocket），实现会话管理、能力声明与安全可扩展的上下文服务。
基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供资源、工具与提示模板的托管与管理，支持 JSON-RPC 客户端交互，并具备会话管理与多传输协议扩展能力，适用于向 LLM 客户端提供可访问的数据、外部功能与定制化提示。