登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
对程序员和AI小白来说，大模型最迷人的能力之一，就是突破“只会聊文本”的局限，联动数据库、API、文件系统等外部工具。而实现这一切的关键“桥梁”，正是OpenAI在2024年底推出的MCP协议。今天咱们就从基础原理讲到实战代码，把这个让大模型变身“万能调度员”的核心技术彻底讲透。
实践是最好的学习方式。为了深入理解 LangGraph 和模型上下文协议（MCP）服务器的生态，我们来从零开始构建一个 CLI 编码代理。我们的目标是，抛开 Claude Code 那些花里胡哨的功能，看看最基础的编码代理能做到什么程度。
MCP协议通过标准化、模块化与安全设计，为AI应用提供了“万能插头”式的基础设施。无论是开发者构建复杂工作流，还是企业实现跨系统自动化，MCP均展现出强大的潜力。随着开源社区的壮大（GitHub已有超1100个项目），MCP或将成为AI时代不可或缺的数字总线。MCP开发案例及场景实践将在后续文章中进一步完善。
MCP作为AI应用的通用接口标准，通过统一协议简化了系统集成复杂度，将传统的M×N连接问题转化为M+N模式。文章详细解析了9种MCP架构设计模式，包括本地化客户端、多智能体协同、语音交互、数据合成生成等典型应用场景，并针对不同业务需求提出了选型建议：数据密集型业务推荐Agentic RAG模式，交互型业务适合语音或共享内存模式等。最后指出AI大模型领域存在巨大人才缺口，强调把握技术风口的重要性。这
摘要：MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic推出的AI开放协议，旨在标准化大语言模型与外部数据、工具的连接方式。它采用客户端-服务器架构，支持访问本地文件、数据库及远程服务，实现AI能力的扩展。MCP类似于"万能适配器"，通过标准化接口让不同AI模型接入多元化资源，解决数据隔离问题。相比Function Calling和Agent，MCP更
文章解析企业级AI Agent工程化落地的四大核心趋势：MCP统一连接层、GraphRAG精准知识响应、AgentDevOps可控可靠、RaaS价值可衡量。介绍了营销运营、招聘HR等场景落地标准，以及从连接协议到结算口径的自检清单。AI Agent正从"工具"向"岗位专家"演进，通过工业化数据体系和强化学习优化，最终实现人机共存新生态。
AI技术发展迅猛，但大众认知仍显不足。本文科普了AI领域的核心概念：AIGC（AI生成内容）从单模态进化到多模态；RAG技术让AI具备"开卷考试"能力；Function Calling赋予模型调用外部工具的功能；智能体Agent能自主规划复杂任务；而新兴的MCP协议则像"AI界的USB-C"，为不同工具提供统一接口标准。文章通过生动案例（如旅游规划）展示了A
MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic发布的一项新标准，旨在连接AI助手与数据存储系统，提升模型响应的质量和精准度。MCP通过提供通用开放标准，解决了AI系统与数据源之间的割裂问题，简化了数据访问机制。MCP采用client-server架构，支持多种传输机制，如Stdio、HTTP SSE和Streamable HTTP，并通过JSON-RPC 2.0协议进
这次实战，与其说是构建了一个工具，不如说是一次思维模式的彻底转变。从面向过程到面向意图：我们不再编写详细的执行步骤，而是向 AI 声明我们的“意图”。从代码为中心到模型为中心：应用的核心驱动力，从我们手写的业务逻辑，变成了大模型的推理和编排能力。对于我们广大的 Java 开发者而言，这既是挑战，也是巨大的机遇。我们熟悉的 Spring 生态，在 Spring AI 的加持下，正以前所未有的速度拥抱
本次面试涵盖了从传统Java开发到现代AI智能体的完整技术栈。作为Java开发者，不仅要掌握基础框架，还要关注云原生、AI等新技术趋势。谢飞机同学虽然有些问题回答不够深入，但展现了对新技术的敏感度和学习能力，这是在大厂发展的重要素质。给初学者的建议先打好Java基础，理解JVM原理熟练掌握Spring生态，这是Java开发的基石学习分布式系统设计，理解CAP定理关注AI技术发展，了解RAG、Age
AI应用中的MCP是Anthropic于2024年11月推出的模型上下文协议（Model Context Protocol），被誉为AI领域的“USB-C接口”。它是一套开放通信协议，核心是解决AI模型与外部工具、数据源交互的碎片化问题。其能打破不同AI平台接口不兼容的壁垒，支持一次开发的工具供多模型复用，切换模型无需重写代码。且MCP服务器可部署在本地或内网，敏感数据无需上传第三方平台，仅传递调
文章介绍了AI三大巨头（Anthropic、Google、OpenAI）在Agent生态中的技术布局，详细解析了MCP（模型上下文协议）、A2A（智能体间通信协议）和Function Calling（函数调用技术）的工作原理、优势与局限性。文章对比了三种技术的异同，指出MCP解决了大模型与外部工具的标准化连接，A2A专注于智能体间的协作，而Function Calling提供了基础工具调用能力。未
MCP 是 Model Context Protocol（模型上下文协议）的缩写，这是 Anthropic 公司在 2024 年 11 月推出的一种新标准协议。MCP的主要目的是为大语言模型（LLM）提供一种通用的规则，方便它们与外部工具或数据源进行交互。简单来说，MCP 的核心优势在于：它能让大模型像使用“统一接口”一样调用各种外部资源。比如数据库、API 或其他软件工具。这样一来，开发者就不需
解决因Spring AI版本问题导致的mcp client报错
摘要： 大型语言模型（LLM）的智能应用构建依赖于三大核心技术：Prompt（提示）作为基础交互接口，指导模型生成特定输出；MCP（元认知提示）通过自我反思和任务分解，提升LLM的推理与修正能力；Agent（智能体）整合LLM、记忆模块和工具，实现自主规划与任务执行。三者形成递进关系：Prompt是初始指令，MCP优化Agent的决策逻辑，Agent最终落地为可执行的智能系统。这一协作体系推动LL
本文系统介绍大模型性能优化的三大核心技术：提示词工程通过优化输入提示引导模型输出，RAG通过检索外部知识增强回答准确性，微调则通过调整模型参数提升特定任务性能。这三种技术各有优势与局限，可根据需求单独或组合使用，如"RAG+微调"复合方法。掌握这些技术能显著提升大模型应用效果，是AI开发者必备技能，建议收藏学习。
MCP（模型上下文协议）是一个开源标准，让AI应用能像USB-C接口一样便捷连接外部系统。它支持AI助手访问日历、数据库等数据源，使AI从"聊天"升级为"干活"的助手。MCP为开发者简化集成，为用户增强AI功能。文章还提供了Python搭建MCP服务器的5步教程，并介绍了MCP的三种通信方式：标准输入输出（本地应用）、服务器发送事件（Web应用）和可流式HT
本文解析了MCP、RAG与智能体三大大模型核心技术。MCP作为多模型协同中间件，实现任务调度与资源分配；RAG通过外部知识检索增强生成，提高准确性；智能体具备自主决策与环境交互能力。文章对比了三者的技术架构与适用场景，并展示了它们在智能客服、企业知识库和自动驾驶等领域的协同应用，指出三者融合是AI系统智能化发展的必然趋势。
模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 **MCP**）应运而生。其目标是为 LLM 与外部工具建立一个统一、高度可扩展、可跨平台的连接层，使模型能够像使用“USB-C 接口”一样，标准化地访问工具、资源与工作流。本文将从协议原理、核心组件、架构模式、与 LlamaIndex 的深度协作方式、典型代码示例等多个角度进行全面分析，为希望将 LLM 接入复杂系统的开发者提供
文章主要介绍了AI大模型在教育领域的五大应用方向：个性化教学、智能辅导、在线教育、语言学习和教育管理。AI大模型通过分析学生学习数据，提供个性化教学方案，优化课程设计，实现精准评估，并助力教育管理智能化。文章还提供了从零基础到进阶的大模型学习路线，帮助读者系统掌握相关技术，适应AI时代的教育变革。
MCP是由人工智能大模型Claude的母公司Anthropic于2024年底推出的一种开源开放协议。其核心目标很简单——给AI大模型装一个“万能接口”，让它能标准化对接所有外部工具和数据。虽然MCP协议在发布初期反响平平，但是随着今年AI智能体技术的爆发式发展，MCP协议迅速进入大众视野。简单来讲，MCP协议的核心功能，就类似于电子设备的USB-C接口。
MCP（模型上下文协议）是专为AI模型设计的通信标准，解决LLMs与外部数据、工具和服务交互问题。它提供上下文管理、多模态数据处理和复杂任务辅助功能，通过客户端-服务器架构实现标准化连接。MCP使AI系统能够动态获取所需信息，提高准确性和应用范围，相比传统API更智能、动态且易于扩展。当前已应用于3D建模、数据库集成和设计稿转代码等场景，是构建高效AI应用的关键技术。（Model Context
工业AI安全防护系统破解MCP安全难题 在工业4.0与"新基建"融合背景下，模块化控制平台（MCP）面临三大安全瓶颈：检测滞后（零日漏洞发现周期147天）、误报率高（>15%）、缺乏闭环管理。本系统通过四层AI架构实现突破： 数据采集层：低侵入式获取15+工业协议数据（延迟≤100ms） AI分析层： 双引擎漏洞识别（BiLSTM+Transformer模型使误报率<
近年来，人工智能技术迎来爆发式发展，AIGC、Agent、MCP等概念相继涌现并快速迭代，推动AI从单一工具向协同生态演进，AI技术从“能对话”进化到“能干活”。2022年ChatGPT点燃了AIGC；Function Calling催生了Agent；再往后，行业发现「如何让模型低成本地调用外部世界」成为新瓶颈，于是MCP、A2A和AG-UI三大协议陆续登场。
MCP
——MCP
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
北京朝阳AI社区
曙光工业编程平台sugonri
