模型上下文协议（MCP）是由Anthropic公司于2024年11月首次提出并开源的一项开放标准 1。它的核心目标是为AI助手（尤其是LLM）与各类数据源和工具系统之间建立安全、标准的双向连接 4。这些数据源可以包括内容存储库、业务工具、开发环境等 1。MCP的出现源于一个行业痛点：尽管LLM在推理和生成能力上取得了飞速进步，但它们往往与现实世界的数据和系统隔离开来，如同被困在信息孤岛中。

Unix和Linux操作系统在计算世界中具有深远影响，广泛应用于服务器、智能手机和嵌入式设备等领域。Unix起源于20世纪60年代末的贝尔实验室，由Ken Thompson和Dennis Ritchie等人开发，其设计哲学包括“一切皆文件”和模块化设计。Unix通过C语言重写实现了可移植性，并衍生出System V和BSD两大阵营，经历了“Unix战争”后，POSIX标准的出现缓解了碎片化问题。L

数学建模与机器学习的融合正在重塑科学探索与工程实践的范式。传统数学模型虽逻辑严谨，但在处理复杂系统时往往面临瓶颈，而机器学习虽擅长数据拟合，却因其“黑箱”特性难以独立承担所有建模任务。两者的结合旨在构建既能精准捕捉数据规律，又遵循科学原理、具备可解释性与泛化能力的新一代模型。混合建模通过将机理模型与机器学习模型有机结合，实现了机理约束与数据驱动的辩证统一。物理信息机器学习（PIML）和物理信息神经

模型上下文协议（MCP）是由Anthropic公司于2024年11月首次提出并开源的一项开放标准 1。它的核心目标是为AI助手（尤其是LLM）与各类数据源和工具系统之间建立安全、标准的双向连接 4。这些数据源可以包括内容存储库、业务工具、开发环境等 1。MCP的出现源于一个行业痛点：尽管LLM在推理和生成能力上取得了飞速进步，但它们往往与现实世界的数据和系统隔离开来，如同被困在信息孤岛中。