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基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端实现，提供可持久化内存存储、工具注册、Prompts、资源端点，以及通过 JSON-RPC 与客户端通信的 MCP 服务器，当前实现采用标准输入输出（STDIO）传输。

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、Prompt 模板定义与渲染，并通过 JSON-RPC 方式与 MCP 客户端通信，支持嵌入式 MCP 传 transport（如 HTTP/Streams），用于向大型语言模型客户端提供可扩展的上下文与功能服务。

基于模型上下文协议（MCP）的后端服务器，提供对 Qdrant 数据库与云管理 API 的资源访问、工具执行以及可渲染的提示模板能力，面向大语言模型客户端通过标准化的 JSON-RPC 方式进行交互与集成。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，提供对内存层、工具以及提示/模板的统一管理与访问，并通过 JSON-RPC 与客户端通信，支持通过标准化的工具调用、资源管理与记忆检索等能力来支撑面向 LLM 的上下文服务。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的本地化上下文服务后端，实现对资源、工具和提示模板的托管与管理，供 LLM 客户端通过 JSON-RPC 调用以获取上下文、执行工具与渲染提示模板。