微调更适合需要模型在特定领域具有深度理解和生成能力的场景，但对人员的技术水平和硬件资源要求较高。知识库构建更适合需要快速更新知识、对时效性和广度要求较高的场景，对人员的知识管理和系统集成能力有较高要求。在实际应用中，可以根据具体需求和资源情况，选择微调、知识库构建或两者结合的方式，以充分发挥 DeepSeek 类 LLM 的潜力。

摘要： MCP（Model Context Protocol）是Anthropic提出的开源协议，旨在标准化大语言模型与外部工具的交互，解决接口碎片化问题。其架构包含Host、Client和Server三层，基于JSON-RPC 2.0协议。目前，Claude、GPT-4o、阿里云通义千问和腾讯云混元大模型已支持MCP，而Kimi、DeepSeek等部分支持或未支持。调用方式因平台而异，如Open

摘要： MCP（Model Context Protocol）是Anthropic提出的开源协议，旨在标准化大语言模型与外部工具的交互，解决接口碎片化问题。其架构包含Host、Client和Server三层，基于JSON-RPC 2.0协议。目前，Claude、GPT-4o、阿里云通义千问和腾讯云混元大模型已支持MCP，而Kimi、DeepSeek等部分支持或未支持。调用方式因平台而异，如Open

微调更适合需要模型在特定领域具有深度理解和生成能力的场景，但对人员的技术水平和硬件资源要求较高。知识库构建更适合需要快速更新知识、对时效性和广度要求较高的场景，对人员的知识管理和系统集成能力有较高要求。在实际应用中，可以根据具体需求和资源情况，选择微调、知识库构建或两者结合的方式，以充分发挥 DeepSeek 类 LLM 的潜力。