【AI驱动】 MCP（模型上下文协议）是由Anthropic定义的开放协议，旨在标准化大语言模型（LLM）与应用程序的上下文交互。通过统一外部数据、工具和动态提示词，MCP提升了AI Agent系统的开发效率。在招聘推荐场景中，MCP通过连接岗位数据和简历数据，实现智能匹配，提升效率30%+。其架构包括MCP Server、Client和数据源，但需解决选择难题和安全性问题。Claude作为智能AI编程助手，可基于需求生成代码并进行优化。

【AI驱动】 Google 推出 A2A 协议，旨在实现 AI Agent 间的高效通信；Anthropic 的 MCP 则专注标准化模型与外部工具交互；OpenAI 的 Function Calling 为大模型提供实时工具调用功能。三者共同推动 AI 从单体智能向协作团队进化，以高效完成复杂任务。

【AI驱动】 OpenAI 于 2023 年推出 Function Calling，实现大模型与外部工具交互，解决知识更新停滞问题；Anthropic 在 2024 年发布 MCP，提供统一工具调用协议，提升兼容性和安全性。MCP 与 Function Calling 并非替代关系，而是通过标准化工具连接流程，联合 Agent 完成复杂任务，为开发者提供高效、灵活的解决方案。

【AI驱动】 课程解析了 MCP（AI 应用与能力的通用连接器）的 9 种架构设计模式，包括本地客户端、多智能体、语音交互、复杂文档处理等，适用于多种业务场景，助力企业优化效率并提升性能。

【API设计】 Anthropic 推出的 MCP（模型上下文协议）取得了成功，这显然激发了 AI 行业里的其他参与者，大家都想来定义一些开放协议，好用在 AI Agent 系统（Agentic Systems）的集成里。上周周，谷歌公开发布了一个叫 A2...