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RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）是分布式系统的核心基础，是一种编程模型。简单说，它让你像调用本地方法一样，去调用另一台服务器上的代码。
JSON-RPC 是一种轻量级的远程过程调用（RPC）协议，用 JSON 作为数据编码格式。它的核心思想很简单：让客户端可以像调用本地函数一样调用远程服务器上的方法，而消息载荷是一段结构化的 JSON。
在鸿蒙应用开发中，如果一个 UI Ability 想调用另一个进程里的 ServiceExtensionAbility，就不能像普通对象那样直接 new 后调用方法。原因很简单：两个对象不在同一个进程空间，参数、返回值和异常都需要被系统框架打包、传输、再解包。理解 @ohos.rpc 的关键，不是背 API 名称，而是把它看成一套“请求码 + 数据包 + 远端对象”的协议。只要客户端和服务端约定好
本文系统阐述了如何将业务接口封装为MCP Server的Tool，核心思路是通过MCP Server构建安全适配层，实现参数校验、鉴权、限流等管控，而非直接暴露API给模型。文章涵盖设计方法、Python/TypeScript/Java三种实现方案、推荐架构及最佳实践。
本文介绍了如何将企业现有的RPC服务快速接入AI Agent系统，重点讲解了j-langchain框架的@AgentTool注解体系。主要内容包括： 背景需求：不改动现有RPC接口，最小化配置即可接入AI Agent，支持Dubbo/Feign等协议统一接入。 参数描述的三种方式： @AgentTool.params内联@ParamDesc（适用于第三方VO） VO字段上的@Param（适用于自有
云端服务市场构建了一个完整的数字化商业生态系统，将各类技术能力转化为标准化商品。从底层基础设施(IaaS)、开发平台(PaaS)到应用软件(SaaS)，再到AI模型服务(MaaS)和虚拟资产，形成了层次分明的"数字货架"。这个市场实现了技术服务的接口化和商品化，支持按需调用和动态组合。其核心在于API经济模式，让算力、数据、智能等资源像超市商品一样可供自由选购，不仅服务于人类用
上一章讲清了 MCP 暴露什么,本章讨论它怎么传送。Resources、Tools、Prompts 三类能力的调用请求与响应,究竟以什么样的报文格式在 Client 与 Server 之间流动?MCP 在协议层选用 JSON-RPC 2.0 作消息骨架,在传输层提供 stdio 与 HTTP/SSE 两种通道。这一分层是 MCP 灵活性的根源,同一份 Server 实现,既可以作为本机子进程运行,
但别忘了，HTTP/2 + gRPC 已经在缩小这个差距，面试时千万别说 "HTTP 就是比 RPC 慢"，要说清是 "HTTP/1.1 + JSON" vs "自定义协议 + 二进制序列化" 的差异，这才是面试官想听的。传统的 HTTP 服务（比如早期的 Servlet 容器）多采用 "一请求一线程" 的 BIO 模型，并发量大的时候线程数暴涨，上下文切换开销巨大。而 RPC 框架天生就是基于长
Python容器协议实战指南：__getitem__、__setitem__、__delitem__应用解析 本文深入解析Python中让对象具备容器行为的三个核心魔法方法： __getitem__ - 支持obj[key]读取操作 典型应用：封装列表/字典、计算型访问、惰性序列 示例：播放列表类支持索引访问，配置类支持字段访问 __setitem__ - 支持obj[key]=value赋值操作
文章摘要：本文介绍如何利用闲置电脑搭建分布式AI推理集群，通过llama.cpp的RPC模式实现低成本大模型本地部署。作者将i5-14600KF主机与i5-4460旧电脑组网，主节点负责输入输出层和任务分配，Worker节点计算中间层，共同完成DeepSeek-R1 14B模型的推理。方案仅需两个exe文件和简单配置，无需复杂依赖，兼容OpenAI API接口。实测显示该方案能有效利用闲置算力，显
本文分享了异步编程的核心概念与C#实现要点：1) async/await机制通过非阻塞等待实现并发；2) Task作为异步操作容器，封装结果、状态和异常；3) WhenAll/WhenAny实现多任务协同；4) CancellationToken提供取消机制，需主动检查中断信号；5) 特别介绍了Unity优化的UniTask方案。文章采用代码示例对比同步/异步差异，并解析了Task和取消令牌的内部
AI安全是一场持续的攻防之战。2026年的挑战更加复杂和隐蔽，但同时也推动了防御技术和治理框架的发展。只有通过技术创新、国际合作和多方协同，才能确保AI技术安全、可靠地服务于人类社会。安全不是一个功能，而是一种心态。在享受AI带来便利的同时，我们必须保持警惕，共同守护AI生态的安全。
框架：简单来说就是写好的东西的集合；Spring框架：管理对象的创建和使用，核心是通过容器（IOC）管理对象缺点：使用比较繁琐SpringBoot框架：核心是约定大于配置。内嵌了Tomcat服务器。（注解代替配置文件）上图中直接使用Component注解就在容器中创建了类对象。
本文深入探讨了Python中的远程过程调用（RPC）技术，从基本原理到生产环境实践。文章首先解释了RPC的核心抽象和面临的分布式挑战，包括网络不可靠性、序列化问题和并发模型等。随后对比了Python生态中主流RPC方案（XML-RPC、JSON-RPC、gRPC、Pyro5等）的特点和适用场景。通过具体案例展示了如何实现带认证的XML-RPC键值存储服务，并提供了客户端重试和超时处理的最佳实践。文
本文档提供了本系统设备控制协议的详细说明，面向第三方开发人员。系统支持两种控制方式：服务器转发RPC（通过HTTP接口）和UDP直连（局域网内直接通信）。两种方式采用统一的JSON格式命令包体，包含方法名、参数等字段。文档详细说明了各类接口的端点、鉴权方式、请求响应格式，并提供了常用命令参考（如ping、状态查询、截图、日志获取等）。推荐在受信任局域网内优先使用UDP直连控制，HTTP RPC更适
Agent通信协议的基础概念与历史演变：从定义、作用、分类讲起，用markdown表格梳理从1990年到2024年的4代ACP演变历史；通用RPC协议在LLM Agent时代的应用与改造：重点解析JSON-RPC 2.0的核心规范（用mermaid架构图展示请求-响应流程），用Python实现一个简单的A2A系统，分析其改造思路；Function Calling：从通用RPC到LLM友好协议的过渡
把 MCP Server 接到 Claude Code 的过程里，最容易让人困惑的不是 Server 写错了，而是 Server 能跑但工具不出现、Claude Code 说找不到 Server、或者工具列表显示为空。这类问题通常不是模型或客户端的问题，而是通信层、路径配置、stdout 污染或 JSON-RPC 协议没跑对。本文假设你已经写过 MCP Server 基础代码。如果你还没写过，可以
Apache Thrift 是 Apache 基金会旗下的轻量级跨语言 RPC 框架，支持 28 种编程语言，核心价值在于实现多语言程序间的数据共享和远程调用。其分层架构设计（传输层、协议层、处理器层、服务器层）提供了灵活性，支持非原子版本变更，降低了分布式系统部署成本。项目包含编译器、各语言库实现及测试代码，支持从源码构建或通过包管理器安装。Thrift 最初由 Facebook 开发，后捐赠给
gRPC是Google开源的跨语言RPC框架，GitHub Star数已达44,850+。它基于HTTP/2和Protocol Buffers，支持10+种编程语言，能让远程调用像本地函数一样简单。核心特性包括：通过.proto文件自动生成代码、二进制高效序列化、四种通信模式（支持流式传输），适用于微服务、多语言协作和实时通信场景。作为CNCF孵化项目，gRPC被Kubernetes、Envoy等
gRPC是由Google开源的高性能跨语言RPC框架，基于HTTP/2和Protocol Buffers，支持十多种编程语言。它通过proto文件定义服务契约，自动生成客户端和服务端代码，简化了不同语言服务间的通信流程。相比REST API，gRPC具有强类型约束、高效二进制序列化、低延迟等优势，支持四种通信模式（单向、服务端流、客户端流、双向流）。适用于微服务架构、跨语言项目、实时数据传输等场景
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