大语言模型（LLM）的快速发展为人工智能应用带来了前所未有的机遇。然而，充分发挥其潜力往往需要它们与现实世界交互，访问多样化的数据，并进行无缝协作。模型上下文协议（MCP）的出现，尤其是与多个 LLM 结合使用时，将成为一种变革性的开放标准，能有效解决这些挑战。 前 MCP 时代的碎片化格局 在 Anthropic 于 2024 年底推出 MCP 之前，将 LLM 与外部工具和数据源集成是一个定制
在人工智能领域，大模型 (LLM) 如 ChatGPT 和 Microsoft Copilot 正引领着一场变革，它们以其理解人类语言并生成类人回复的能力，极大地改变了人机交互的方式。然而，这些强大的 大模型 往往难以直接与外部世界（例如，各种在线服务）进行无缝交互。本文将深入探讨 模型上下文协议（MCP），这一新兴技术旨在解决这一瓶颈，并为 大模型 的应用开辟新的可能性。我们将深入了解 MCP
AWS悄然发布了MCP（Model Context Protocol）服务器，这个消息无疑在云计算领域投下了一颗重磅炸弹。它可能预示着云原生开发领域的一场重大变革，挑战着我们长期以来依赖的SDK（软件开发工具包）模式。本文将深入探讨MCP服务器的核心概念、优势、潜在影响以及与SDK的对比，并展望其在AI集成和云架构领域的未来。 告别SDK束缚：MCP服务器的语言无关性与厂商中立性 长期以来，开发者
标题：深入剖析模型上下文协议 (MCP)：构建上下文感知型 AI 系统的关键
在人工智能领域，构建能够理解并利用上下文信息的智能系统至关重要。模型上下文协议 (MCP) 作为一种先进的通信框架，正日益受到重视。它旨在促进 AI 模型、API 和数据管道之间进行结构化的交互，从而实现上下文感知的处理。本文将深入探讨 MCP 的关键特性、工作原理以及应用场景，帮助读者理解其在 AI 系统构建中的重要作用。 一、模型上下文协议 (MCP) 的核心概念：连接 AI 世界的桥梁 模型
随着大语言模型（LLM）日益成为人工智能应用的核心基石，开发者们在将这些模型与各种工具和数据源集成时面临着日益增长的复杂性。而模型上下文协议（MCP）正是一种应运而生的解决方案，它由Anthropic开发并开源，正迅速成为游戏规则的改变者，扮演着AI应用领域的“USB-C端口”的角色。MCP为LLM与驱动现代AI助手的各种工具、API和服务生态系统建立连接，提供了一种标准化、可扩展的方法。本文将深
人工智能（AI）领域蓬勃发展，但长期以来，碎片化一直是阻碍其进步的关键因素。各种语言模型和智能代理往往孤立运行，需要为每个工具或数据源进行定制集成。Anthropic 在 2024 年推出的模型上下文协议（MCP），通过标准化 AI 代理与外部服务交互的方式，重新定义了这一范式。可以将 MCP 视为 AI 的通用适配器，类似于 USB-C 端口：一旦服务采用了 MCP，任何兼容的代理都可以无缝连接
人工智能（AI）领域蓬勃发展，但长期以来，碎片化一直是阻碍其进步的关键因素。各种语言模型和智能代理往往孤立运行，需要为每个工具或数据源进行定制集成。Anthropic 在 2024 年推出的模型上下文协议（MCP），通过标准化 AI 代理与外部服务交互的方式，重新定义了这一范式。可以将 MCP 视为 AI 的通用适配器，类似于 USB-C 端口：一旦服务采用了 MCP，任何兼容的代理都可以无缝连接
在当今数据驱动的世界中，企业越来越希望利用 AI 从内部数据中提取有价值的见解。然而，如何安全地让 AI 访问这些敏感的商业数据，而不将任何信息发送到云端，成为了一个严峻的挑战。尤其是在金融、医疗、法律等对隐私和合规性要求极高的行业，这个问题显得尤为重要。本文将介绍一种创新的解决方案：利用轻量级的 MCP 代理 连接到内部 SQLite 数据库，从而在本地安全地运行 AI 助手。 核心问题：数据隐
MCP (Model Context Protocol) 近期备受关注，它提供了一种强大的机制，将大型语言模型（LLM）与现有的传统系统（例如文件服务器、API 和数据库）进行集成。本文将以 MCP Python SDK 为切入点，带领大家从零开始搭建一个基本的 MCP 开发环境，并通过实际案例展示如何利用 FastMCP 构建一个简单的问候语服务，最终实现 LLM 与该服务的无缝集成，为后续的大
想象一下，ChatGPT不仅能回答你的问题，还能自主预订机票、查询实时天气，甚至分析你的电子表格——这就是Model Context Protocol (MCP)的魔力。本文将带你深入了解MCP，揭示它如何赋能人工智能，使其从“能说会道”升级为“能做实事”。 什么是MCP？——AI的通用语言 Model Context Protocol (MCP)，可以理解为一种通用的“AI工具连接协议”。它允许
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