因此，MCP 迅速成为互联 AI 系统的基石——到 2025 年底，它不仅被 Anthropic 的模型支持，也被 OpenAI 的 ChatGPT、Google DeepMind 的模型、Microsoft 的 Copilot 等支持，使其成为 AI 与工具交互的事实标准通用适配器。通过在 LangChain 中使用 MCP，开发者可以快速扩展智能体能力，而无需编写自定义集成代码——如果某个工具

一、引言（Introduction）模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）已迅速成为 AI 集成领域的“通用适配器”。它让大语言模型（LLMs）与 AI agents 能够以标准化方式、安全地与外部工具、数据与服务交互。许多开发者理解 MCP 的概念，但还没有为自己的 API 构建过 MCP server。在这篇文章中，我们将探讨：为什么把你现有的 RESTful

在本文中，我们将介绍 MCP 是什么，它如何在不同消息客户端之间实现灵活的工具调用，并探讨一种系统架构：把 WhatsApp、Slack 等应用连接到一个中心化的 AI 模型运行时。AI 运行时对渠道是无感知的：无论请求来自 Slack、WhatsApp，还是其他客户端，内部流程完全一致——LLM 处理问题、判断是否需要外部工具、通过 MCP client 调用工具，然后把结果返回给对应渠道。关键

一、真实世界场景中的性能与代码质量（Performance and Code Quality in Real-World Development）1、OpenAI Codex（CLI） — 由 OpenAI 强大的模型（例如 GPT-4 及更高版本）驱动，Codex CLI 擅长推理复杂问题并发现细微 bug，尽管有时会比较慢。在调试场景中，许多开发者报告 OpenAI 的 Codex 能提供更一

我们将首先简要回顾 MCP 在现代 LLM 应用中的角色，然后深入讨论核心挑战，包括：网关编排、上下文管理、多租户、性能与成本权衡、可观测性、安全风险以及扩展性。随后，我们将概述稳定运行 MCP 所需的基础设施和配置要求，并指出开发者在真实系统中部署 MCP 智能体时常见的痛点。一个稳定的生产级 MCP 部署通常包括：可靠的 MCP 工具服务器、具备高可用性的 MCP 网关与注册中心、身份认证系统

一、在 AI 驱动应用中，把智能 Agent 与工具/数据可靠且安全地连接起来，是关键挑战在 AI 驱动的应用世界里，把智能 Agent 与工具和数据可靠、安全地连接起来，是一个关键挑战。两种新兴方案分别从这个问题的不同侧面切入：Kong MCP Registry 侧重于 AI 工具的服务注册与发现，而 Peta 则在这些工具被实际使用时提供运行时控制、可观测性与安全能力。本文将介绍并分析 Kon

一、把 AI 模型连接到外部工具正在变得“必需”将 AI 模型连接到外部工具，正在成为构建高级“Agent（代理）”系统的关键要求。Model Context Protocol（MCP，模型上下文协议）已经成为一种开放标准，用来让这种集成更容易。但即便已经有了 MCP，组织仍然发现：一个代理/网关层依然至关重要——就像在 Web 架构里 Nginx 充当网关一样。本文会解释 MCP 是什么，以及为

一、按工具拆分 MCP Server 的运维复杂度理论上，为每个工具单独部署一个 MCP server 能保持模块化——每个服务都有自己专属的集成端点。然而，这种架构在生产环境中会迅速变得运维复杂。随着工具数量增长，需要运行、配置和维护的 MCP server 数量也随之增加。每个 MCP server 本质上就是一个提供一个或少数工具的微服务。在多用户环境里，这个数量会进一步倍增——例如，如果每

一、引言：在新的 AI Agent 范式下，MCP 还重要吗？随着开发者不断尝试新的 AI agent 范式——从能读取文件或执行代码的 agent，到那些通过“skills（技能）”增强的 agent——我们很自然会问：Model Context Protocol（MCP）是否仍然相关？剧透一下：相关，而且非常相关。事实上，随着这些更复杂的 agent 变得更普遍，MCP 作为基础层反而比以往任

Composio 是一款在 AI 应用集成领域非常流行的平台，核心价值是：用很少的代码，把大语言模型（LLM）Agent 连接到大量外部工具，并提供内置的认证管理能力。它定位为集“网关、代理、注册中心”于一体的平台，可以把多个 MCP Server、传统 REST API，甚至其他 AI Agent 统一封装成一个对 AI 客户端可用的工具集合。ContextForge 适合“系统多、环境复杂、平