【AI驱动】 MCP（模型上下文协议）是Anthropic推出的一种标准化协议，用于优化AI与外部工具的交互。它通过MCP主机、客户端和服务器的协作，实现工具调用、数据访问和工作流程优化，简化开发过程。此外，直播课程提供Agent、RAG、Fine-tuning等AI技术实战培训，助力企业级项目落地。

【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】 MCP 是一种标准化协议，增强了 AI 应用的灵活性和上下文感知能力。

【AI驱动】 本文介绍了如何利用MCP协议将现有微服务快速改造成MCP Server，重点讲解了通过Higress AI网关实现无缝协议转换，以及Nacos作为MCP Registry在服务管理中的核心作用。该方案无需修改代码，显著降低了技术门槛和改造成本。同时，针对MCP协议的动态适配、灰度管理和性能优化，Nacos与Higress提供了全面支持，为企业探索AI原生应用提供了灵活性与高效性。文章还推荐了相关直播课程，帮助开发者掌握AI大模型应用技术。

【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】 最近AI行业聚焦于开放协议的发展，Anthropic的MCP和谷歌的A2A成为热点。MCP主攻基于LLM的上下文整合，而A2A专注于多AI Agent的通信协作。两者看似互补，但潜在竞争可能推动协议的改进。未来，AI Agent或成主流，而A2A在通信领域有更大优势。欢迎留言探讨！

【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...

【如何集成API】 用MCP协议+魔搭API零代码打造本地数据助手，通过析言MCP服务把MySQL接入自然语言查询，用goose客户端对话取数，十分钟完成部署。

【AI驱动】 本文介绍了模型上下文协议（MCP）的理论基础、实践过程及相关观点。MCP由Anthropic开源，旨在连接AI助手与数据系统，其通过客户端-服务器架构实现灵活动态的工具调用，相比传统API更具优势。文章以ModelScope的MCP市场和Cherry Studio客户端为例，展示了MCP的使用过程，并分享了MCP市场的现状、学习技巧以及对MCP未来发展的展望和观点，认为尽管MCP存在一些问题，但其为大模型调用工具提供了重要协议，未来随着技术发展，MCP及相关技术将发挥更大作用。

【AI驱动】 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic于2024年11月推出的一种开放协议，旨在统一规范大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信。它通过标准化接口，使LLM能够无缝访问文件系统、数据库、API等，就像这些工具是模型本身的一部分。MCP采用客户端-服务器架构，包含MCP主机、客户端和服务器三个关键组成部分。其核心是模型上下文，即LLM运行过程中所需的所有外部信息和工具。MCP的出现，解决了AI模型与数据系统连接的碎片化问题，降低了集成复杂性和开发时间。

【AI驱动】 MCP（Model Control Protocol）作为AI系统与外部工具间的标准化交互框架，近期被发现存在“工具投毒攻击”风险。攻击者通过在工具描述中嵌入恶意指令，诱导AI模型执行非授权操作，如访问敏感文件等。文章从客户端/服务器代码复刻攻击过程，探讨利用eBPF和大模型智能评估构建MCP安全可观测性的方法，以应对这一安全挑战。

【日积月累】 本文深度剖析了基于模型上下文协议（MCP）的AI应用架构设计新范式。MCP通过标准化LLM与外部工具/数据的交互协议，解决了传统开发中接口适配与解析的复杂性，推动AI Agent从单点智能迈向平台级协作。文章系统阐释了MCP的核心机制（Server/Tool/Client三元架构）、与Function Calling的本质差异（厂商中立性），并针对企业落地挑战提出创新方案：通过Nacos统一管理MCP Server与动态提示词、云原生API网关实现协议转换与安全管控、函数计算优化稀疏调用场景资源效率。最终构建了以"Server First"为理念的AI应用开发新范式，重构企业技术架构与团队协作模式，为业务敏捷创新提供基础设施支撑。

【日积月累】 MCP，全称是“模型上下文协议”（Model Context Protocol），是Anthropic开源的一个标准协议。打个比方，它就像是AI世界的“USB-C”接口。你知道USB-C吧？一根线就能连接手机、电脑、充电器，超级方便。MCP的作用也差不多，它让AI模型（比如Claude）可以轻松地跟外部的数据源和工具连接起来，比如数据库、文件系统、API等等。