登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
文章深入解析Claude四大新功能：Skills（工具调用）、MCP（数据连接）、Projects（项目记忆）和Prompts（指令模板），解决原生大模型"失忆"、能力有限、效率低下三大痛点。通过层级关系和实战指导，帮助用户从个人到团队场景有效配置这些功能，显著提升AI使用效率，Projects和Prompts可直接上手，Skills扩展能力，MCP作为底层统一标准。
深入解析 MCP 协议，多智能体协作通信。
MCP（模型上下文协议）正成为 LLM 连接工具与数据的关键标准。 通过Dify + MCP Server，提供低门槛、零代码的“AI 能力模块化”实现方式。本文将深度解析其架构、场景与工程潜力。
如果你也厌倦了为API兼容性问题熬夜，这篇文章可能会改变你的开发生活凌晨1:47，我还在办公室改代码。不是写新功能，不是修业务逻辑bug，而是因为某个AI服务的API又双叒叕更新了，我的整个项目崩了。这是我本月第三次因为API问题加班到深夜。“为什么做AI开发要这么苦？” 那天凌晨，我在朋友圈发了这句话，配图是满屏的报错日志。但两个月后的今天，我每天能准时6点下班。不是我换了工作，而是我发现了一个
大模型AI学习指南：抓住风口机遇 当前大模型AI技术快速发展，带来大量高薪岗位需求。工信部数据显示国内大模型相关岗位缺口达47万，初级工程师平均薪资28K。本文提供系统性学习路径： 核心技能培养： 提示词工程（提升ChatGPT实用价值） RAG系统开发（增强行业知识输出能力） 智能体开发（打造自动化数字员工） 学习资源包： 大厂LLM落地案例（58个真实场景） 提示词设计模板库（12大应用场景）
本文提出了一种三层智能体系统架构，使大模型从通用聊天工具升级为专业自治系统。架构包含：感知层（Agent负责任务拆解与RAG检索）、决策层（Skills封装领域知识与流程）、执行层（MCP标准化连接外部系统）。MCP作为统一接口协议，通过Tools/Resources/Prompts三种原语连接业务系统；Skills则将专家经验结构化，通过渐进式加载平衡性能与成本。该架构通过分层协作实现"
Claude Skills是让人类使用习惯文件化的创新功能，可保存、复用和修改，形成体系化工作规范。不同于一次性提示，Skills能长期调用，让AI从理解指令变成掌握方法。Claude作为"头脑"，Skills是做事方法，MCP是工具，Project是任务场景，三者协作实现真正的长期人机协作。Skills让普通人能将"怎么用AI"变成可沉淀的个人资产。
MCP 与 DeepSeek 融合打造智能体
大模型正从"智力内卷"转向"基础设施交接"，通过MCP协议实现与物理世界的连接。MCP作为"万能USB接口"，经历了从只读到工具调用再到感官流打通的进化，使大模型拥有了"手"、"眼"、"耳"。这种架构逆转让大模型成为客户端，物理设备成为服务端，实现"专家会诊"模式。未来，App将弱化为底层接口，人类通过Agent直接调度后端能力，大模型的终点是真正"连接世界"。
本文介绍了MCP客户端模块如何让Mendix应用程序连接外部MCP服务器，实现跨应用工具共享和AI服务集成。通过低代码方式，开发者可以轻松构建聊天机器人，动态发现和使用外部工具，无需自定义集成。文章详细说明了配置步骤，包括创建聊天机器人、设置MCP服务器连接以及处理工具调用流程。Mendix平台现可同时作为MCP服务器和客户端，支持构建强大的AI增强应用，整合企业内外部服务资源。
摘要：本文介绍了AgentEarth.ai平台如何解决AIAgent开发中的常见痛点。该平台提供一站式MCP服务托管，通过统一API密钥集成搜索、爬虫、Crypto数据等常用功能，5行代码即可实现复杂功能。相比传统开发方式，AgentEarth能显著降低开发复杂度，内置安全合规检查，提高开发效率300%以上。文章包含多个实用代码示例，并提供了免费试用福利，帮助开发者快速验证平台价值。
本文详细介绍了如何使用Go语言开发MCP（Model Context Protocol）服务器和客户端，并集成到CodeBuddy等AI客户端中。MCP协议作为AI领域的标准化接口，采用客户端-服务器架构，通过JSON-RPC 2.0协议通信，提供Tools（工具）、Resources（资源）和Prompts（提示词）三种核心能力。文章从协议架构、核心概念入手，逐步讲解Go开发环境的准备、MCP服
是 Anthropic 推出的 AI 编程工具，通过 VS Code 插件或 CLI 为开发者提供 AI 辅助编程能力。是一个开放标准，允许 AI 工具与外部工具、数据库和 API 进行交互，从而扩展其功能。
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
用最通俗的话讲：MCP是一套“轻量且标准化”的工具集成协议，核心价值在于减少资源冗余和Prompt调试成本，让不同工具能被AI Agent统一调度。MCP主机（Host）：发起工具调用请求的核心载体，比如我们开发的AI编程助手、IDE插件、智能问答系统等实际面向用户的应用程序；MCP客户端（Client）：专门负责通信的“桥梁”模块，与MCP服务器保持1:1的专属连接，确保数据传输的稳定性和安全性
对于刚接触大模型应用开发的小白或进阶中的程序员来说，Agentic RAG 是当前工业级大模型应用的核心范式之一，而 MCP 架构则能显著提升系统的模块化与可扩展性。本文将带大家从零开始，不依赖第三方 MCP Server，完整实现 MCP 架构与 Agentic RAG 的融合落地，全程附带设计思路、核心代码与效果演示，助力快速上手实践。
作为刚接触AI领域的开发者或实习生，你是否被“大模型、Agent、RAG、MCP、Dify”这些新概念搞得晕头转向？本文专为 AI新手 打造，用最直白的逻辑画出一张清晰的“技术地图”：- 从底层大模型到上层应用工具，层层拆解AI技术栈的协作关系- 深度解析Prompt设计、Agent架构、MCP协议等核心概念的工作原理- 对比主流AI开发工具（Cursor/Coze/Dify），告诉你该怎么选-
最近在开发 AgentCrew 项目时，第一次深入接触了 MCP（Model Context Protocol）。作为一个优化"氛围式编程"（Vibe Coding）反馈循环的工具，我需要让 Cursor 能够通过 MCP 协议与我的 Agent 系统交互。在这个过程中，我遇到了很多疑问，也学到了很多。这篇文章记录了我的学习历程，希望能帮助到同样在学习 MCP 的朋友。MCP 是协议标准，不是 n
本文详细介绍了MCP连接器的9种架构设计模式，包括本地客户端、Agentic RAG、多智能体系统、语音交互、统一服务器等，每种模式都包含构建流程和技术栈分析，并针对不同业务场景提供了选型建议，帮助开发者构建高效的大模型应用架构。
今天这份《The AI Engineering Guidebook（2025 Edition）》，就是其中绝对的顶尖存在——384页硬核内容，工程导向，拉满干货，免费开放。
MCP 协议为 AI 应用提供了标准化的交互方式，但在企业级落地过程中，我们面临着诸多挑战，比如：认证鉴权受限、部署模式复杂多样以及技术债务风险等诸多问题。目前，MCP Server 主要有五种架构模式，每种架构各有其独特的优势和劣势，适用于不同的业务场景。
本文详细解析了大模型开发核心技术MCP、LangChain与LangGraph的概念和架构关系。MCP作为模型上下文协议连接AI模型与外部数据源，LangChain提供LLM应用开发框架，LangGraph实现复杂多智能体工作流。文章介绍了两种MCP集成方式：直接使用MCP客户端和通过langchain-mcp-adapters适配器，并提供了完整的项目结构和学习资源，帮助开发者构建强大、可靠的A
摘要：Anthropic推出的Agent Skill已成为AI领域的通用设计模式，它作为"AI的专属说明书"解决了任务规则重复定义和资源高效利用的痛点。通过3步即可创建任务助手：创建文件夹、编写skill.md文件、调用验证。高级功能Reference实现条件触发的补充资料加载，Script支持零Token消耗的自动化执行。其核心机制采用"渐进式披露"的三层
本文深入解析A2A与MCP两大核心技术如何构建AI智能体协作生态。A2A协议实现智能体间通信协作，MCP提供工具连接能力，二者结合使AI智能体从独立作业转向团队合作。文章详细介绍了A2A架构设计、企业级整合方案、应用场景、技术实现及安全治理，并展望了智能体网络发展趋势。掌握这两项技术，是进入AI协作新世界的入场券。
本文介绍了AI应用的三大主流协议：MCP解决AI调用外部工具，A2A实现AI间协作，AG-UI规范AI与界面交互。这些协议构成现代AI应用通信骨架，提高开发效率，优化用户体验。文章详解了各协议的技术实现、应用场景和优势，并提供大模型学习路线资源，帮助开发者快速掌握大模型应用开发技能。
2025年AI开发迎来MCP（模型上下文协议）新标准，6大工具显著提升开发效率25%-40%。GitHub MCP Server实现仓库自动化管理，GitMCP降低代码幻觉率70%，Playwright MCP支持浏览器自动化，Memory MCP加速团队协作，Filesystem MCP保障企业文件安全，Fetch MCP优化网页内容获取。这些工具使AI直接连接开发环境，自动化重复工作，改善信息
文章详细介绍了MCP上下文管理技术，通过三层记忆架构和智能化上下文压缩，解决传统AI的Token限制和状态丢失问题。MCP MemoryKeeper等项目实现了跨会话记忆、项目上下文关联等功能，让AI从"对话工具"升级为具有持续学习能力的"工作伙伴"。该技术已应用于金融客服、制造业设备维护等领域，提供了企业级持久化策略、效能优化和安全保护方案。
本文深入解析AIGC、MCP和Agent三大AI核心技术。AIGC利用大模型生成多模态内容，结合RAG技术解决知识局限；Agent作为智能系统能自主决策，通过Function Call实现与外部工具交互；MCP作为标准化协议解决了模型与外部数据源集成的难题。三者共同构成大模型应用基础架构，提供从入门到实战的完整学习路径和资源，助力掌握AI大模型全栈开发能力。
摘要 Model Context Protocol（MCP）是一种开放标准协议，旨在解决大模型与外部工具、数据源集成困难的问题。MCP通过统一接口连接AI应用（如LLM、Agent）与各类服务，降低集成复杂度，促进开放生态。核心包括基于JSON-RPC的协议层、工具调用、资源访问和提示模板三大能力，支持多种传输方式。相比传统插件或手写集成，MCP将N×M的定制集成简化为N+M的标准协议，实现解耦复
表面上看，MCP 只是个技术协议，但它代表的却是一种更开放、更协同的工程哲学：把能力作为可发现、可授权、可复用的“模块”来管理。随着 MCP 与类似标准的普及，我们不再需要让每个 AI 产品“闭门造车”；相反，更多的工具、能力与创新将像插件一样，随时插入到你的 AI 助手中，形成一个互联互通的智能生态。当大模型学会安全、可靠地“使用工具”而不仅仅是“回答问题”时，它们的价值才真正开始被释放。而 M
摘要： AI Agent技术正从概念走向落地，通用Agent虽功能全面但成功率低，垂直场景Agent（如Coding Agent）表现更优。MCP协议解决了Agent与工具/数据的连接问题，而Skills层通过可复用的“技能包”提升了任务执行的稳定性。上下文工程通过精准控制信息输入（写入、选择、压缩、隔离）优化决策质量。未来Agent将演变为以LLM为核心、工具为外设的云端计算环境，需结合工程化方
本文将通过实战案例，详细介绍如何基于模型上下文协议(MCP)构建一套高性能企业RAG系统，帮助企业快速打造智能知识库应用。
摘要： MCP（Model Context Protocol）、ACP（Agent Control Protocol）和A2A（Agent-to-Agent）是大模型工程化中的三种关键连接方式，分别解决不同问题： MCP：规范模型如何安全调用外部工具，定义工具能力与调用边界，类似AI时代的OpenAPI。 ACP：将模型能力工程化，实现模块化、复用和治理，类比微服务架构。 A2A：实现多个Agen
最近，大家都在讨论MCP（Model Context Protocol），它通过标准化协议，实现了工具和AI应用的解耦，推动了AI Agent应用研发范式的转变。尽管MCP非常有价值，但它并非万能。一个"聪明的"AI Agent不仅仅依赖于MCP。MCP主要解决了工具调用、Prompt模板、资源访问等标准化问题，但对于AI Agent的工具选择、任务规划、多Agent协同等核心挑战，仍存在局限，并
随着 AI agents 日益复杂，在对话与会话之间管理其 state 已成为生产环境落地中最关键的挑战之一。当 agents 需要在多轮交互中保持上下文、从中断的流程中恢复、或对其决策过程进行审计时，传统的无状态（stateless）架构会失效。这正是 State Replay 必不可少的原因，而 Model Context Protocol（MCP）则提供了优雅的解决方案。
大模型(LLM)学习指南摘要 本文系统介绍了大模型学习的完整路径，分为基础、科学家和工程师三部分： 基础部分：涵盖数学基础(线性代数、微积分、概率统计)、Python编程(数据处理、机器学习库)、神经网络(结构、训练优化)和NLP(文本处理、词嵌入、RNN) 科学家部分：深入LLM架构(Transformer、注意力机制)、数据集构建(合成数据生成、数据过滤)、预训练微调、模型评估与量化 工程师部
AutoGPT 是 AI Agent 领域的鼻祖级项目，现在已经 18 万+的 Star 了。与聊天机器人不一样，AutoGPT 能够自主地将一个大目标拆解为子任务，并利用互联网搜索、本地文件等操作来一步步实现目标。
围绕 Dify，我在 2025 年结合华为云一键部署、Flexus 云服务器，以及 DeepSeek、Qwen、MCP 等模型与协议，完成了多个方向的实践探索，涵盖知识问答、智能客服、数据分析助手、内容生成工具等具体案例。本文并非功能清单式总结，而是基于真实案例，对 Dify 在**平台定位、工程能力与业务落地**层面的年度使用心得进行系统复盘。
MCP（Modular Callback Protocol） 是一套用于处理异步回调的协议，在模块化应用框架中尤为有用。它允许用户定义一系列的回调函数，并在适当的时候执行这些回调，以应对异步事件。这种机制提供了一种灵活且可扩展的方式来处理应用程序中的各种事件。MCP 工具提供了一种灵活可扩展的方式来处理应用程序中的异步事件，通过代码示例可以看到其简单易用的特性。希望本文能对你在 Spring AI
这个工具本身也可以作为MCP Server Tools的调试控制台，可以直接加入MCP Server，使用图形界面调试MCP的相关工具运行效果。Anthropic发表一个官方博文，这个文章讲了一个直白的事实：MCP太拉太废了，不仅仅浪费Token，还影响 Agent的运行效率。使用无任何难度，按正常的MCP配置流程就行了，如果你会CherryStudio的MCP配置应该就会使用这个支持HTTP和S
同时课程详细介绍了。
MCP
——MCP
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
火山引擎 ADG 社区
