模型上下文协议(MCP)正迅速成为AI Agent开发领域的热门话题。从RAG到通用工具调用，再到如今的MCP，AI领域的发展日新月异。本文将深入浅出地介绍MCP，并展示如何快速构建一个MCP Server，让你的AI Agent拥有更强大的能力。我们将探讨MCP的核心概念、传输方式、开发过程以及实际应用，帮助你快速掌握这项关键技术。 1. MCP：标准化工具调用的关键 模型上下文协议(MCP)是
随着 AI Agent 技术的蓬勃发展，诸如 RAG（Retrieval Augmented Generation）、通用的“tool calling”以及炙手可热的 Model Context Protocol (MCP) 等新概念层出不穷，深刻影响着软件开发和大模型 (LLM) 的应用流程。MCP 的迅速走红，让一些人感到困惑，另一些人则将其视为又一个值得关注的热点。本文将深入浅出地剖析 MC
随着大语言模型（LLMs）技术的飞速发展，其强大的自然语言理解和生成能力正在各行各业掀起变革。然而，长期以来，LLMs 就像孤岛一样，难以直接与现实世界的数据、工具和服务进行互动，这极大地限制了它们的应用范围和潜力。为了打破这种孤立，Model Context Protocol (MCP) 应运而生，它为 LLMs 和外部应用建立了一座桥梁，实现了标准化的数据和工具连接，极大地推动了 AI 应用的
在这个大模型时代，越来越多的人开始接触并尝试使用 MCP（模型控制协议）。然而，很多人对 MCP 的理解仅仅停留在“修改 JSON 文件，指向服务器地址”的层面。 如果你的工作涉及核电站控制系统，那么这种简单的理解可能会带来灾难性的后果。本文将深入探讨 MCP Client 的架构和协议，并提供一个完整的 HTTP MCP Client 和 Server 的代码示例，让你真正理解 MCP 的运作机
人工智能（AI）正经历着一场深刻的变革，而推动这场变革的关键技术之一便是 模型上下文协议（MCP）。MCP 不仅仅是让 AI 能够进行对话，更重要的是，它正以一种前所未有的方式重塑 AI 与数字世界的互动方式。 Anthropic 公司于 2024 年末推出的这项协议，被誉为一次真正的革命，它承诺将大幅提升大型语言模型（LLM）的能力和实用性，如 Claude 等模型。然而，什么是 MCP？它能够
人工智能（AI）模型正变得越来越智能，但它们常常像被困在孤岛中的天才，缺乏与真实世界的连接。想象一下，你让 AI 助手根据最新的邮件和日历安排会议。尽管 AI 模型擅长推理，但它们并不了解你的收件箱、公司数据库或 GitHub 上的代码，除非开发者费力地将每个连接都连接起来。即使是看似无所不知的先进聊天机器人也“被困在信息孤岛中”，与实时数据和个人上下文隔绝。这种缺乏现实世界感知意味着 AI 回复
大语言模型 (LLM) 的潜力正在以前所未有的速度释放，而模型上下文协议 (MCP) 正是解锁这些潜力的关键。它通过标准化 LLM 与外部数据源和工具的交互方式，极大地简化了 AI 应用的开发。本文将深入探讨 MCP 的概念、优势、工作原理，以及如何利用 Cursor AI IDE 快速搭建 MCP 服务器，并通过实际案例展示 MCP 在提升 LLM 应用效率方面的巨大作用。 MCP：大模型时代的
人工智能（AI）开发领域一直面临着一个关键挑战：如何让大型语言模型（LLM）不仅仅是聊天机器人，而是具备实际行动能力，能够访问本地文件、调用外部API、查询数据库，并与各种常用工具集成？过去，这需要耗费数月时间进行定制集成、编写复杂的脚本，并且经常需要通宵达旦地调试。而现在，Anthropic推出的模型上下文协议（MCP）改变了这一切。MCP是一个颠覆性的框架，它将你的LLM从被动的对话者转变为实
大型语言模型 (LLMs) 在其训练范围内表现出色，但当需要超出该范围操作或访问实时或外部信息时，就会显得力不从心。 为了克服这一限制，我们通常使用 工具调用 (Tool Calling)，这是一种允许 LLMs 与外部 API、服务或系统交互以扩展其功能的机制。 然而，在每个 AI 应用程序中从头开始实现工具调用可能非常繁琐、容易出错且效率低下。 这正是 模型上下文协议 (Model Conte
在生成式AI浪潮下，如何精细化控制大型语言模型（LLM）的输出，使其更好地服务于特定业务场景，成为了开发者们关注的焦点。本文将深入探讨如何通过本地LLM对接模型上下文协议（MCP），并利用编程方式实现对MCP功能调用和输出的精细化控制，以提升生成式AI的应用效果。 1. MCP：定义与价值 模型上下文协议（MCP）是一种定义模型输入输出的标准方式，它旨在解决不同AI模型之间的互操作性问题，并促进A
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