本章讲述流式传输的视频应用，主要包括三个示例：基于WebRTC+YOLO的实时目标检测、使用RT-DETR模型构建视频流目标检测系统、使用FastRTC+Gemini创建实时沉浸式音频+视频的艺术评论家，使用三个不同的模型，由浅入深实现视频目标检测、视频流传输、音频+视频结合应用。此外，本章用到的其他技术讲解包括：YOLO系列视频检测模型，实时端到端检测模型RT-DETR，多模态模型Gemini简

MCP在当前人工智能领域大热，它是LLM打通最后一公里的连接标准，是LLM使用各类工具的粘合剂。本章将使用Gradio构建配置形式的MCP服务器与客户端，首先介绍MCP协议细节，包括MCP协议概念与架构组件、MCP功能协商与消息规范、MCP的传输层标准Stdio与Streamable HTTP。然后讲述本章重点：由Gradio应用的配置构建MCP服务器示例及其关键特性，MCP客户端的配置方法及示例

ChatGPT应用（🖇️[链接15-4]）让用户能够在熟悉的聊天界面中，通过对话形式直接体验机器学习模型或其他应用。OpenAI已发布Apps SDK（🖇️[链接15-5]）供开发者构建完整的应用程序，但借助Gradio MCP服务器，开发者可以基于Gradio极为快速地搭建ChatGPT应用。另外，Gradio内置的分享链接让构建ChatGPT应用极为便利。

本章本片讲述MCP的高级功能，并编码实现MCP的服务器和客户端。首先讲述MCP服务器的高级功能身份凭证、进度更新与定制化工具；然后练习如何创建MCP资源、提示模板与纯MCP工具；接着使用代码实现多应用的FastMCP服务器并排查MCP服务器开发中的Bug；第四构建代码形式的使用stdio_client连接的MCP客户端；最后，使用Gradio与Apps SDK构建ChatGPT应用。

作为对本章知识的总结，本节将实现一个综合演示：让Gemini扮演艺术评论家，对用户通过FastRTC上传的艺术作品进行点评。

本章音频应用部分包括自动语音识别技术（ASR），自建服务器的Mini-Omni模型的对话式聊天机器人，Groq与带自动语音检测功能的多模态Gradio应用，Mistral实现流式传输音频的魔力8号球。除了拆解音频应用，还会详细介绍并实战大模型库Whisper、Mini-Omni、Groq和Mistral。此外，本章还会详细讲解用到的其他技术：@ricky0123/vad-web实现语音活动检测功能

作为对本章知识的总结，本节将实现一个综合演示：让Gemini扮演艺术评论家，对用户通过FastRTC上传的艺术作品进行点评。

除了在Discord、Slack中使用Gradio App，还可以将Gradio应用作为聊天插件添加到网站中，比如Intercom等常见的客服工具。适合场景：①为文档页面添加AI助手；②在作品集或产品官网上提供互动帮助；③为Gradio应用创建自定义聊天界面。

Slack可以将人员、项目、应用和AI代理整合在一起，进行人员协作、项目管理、工具集成，并可使用人工智能Slack AI及智能代理Agentforce提供服务。将Gradio应用拓展到Slack，创建Slack Bot，让Slack工作区中的成员直接与之互动，下面逐步讲述部署过程。

为了拓展Gradio应用的使用范围，可以将Gradio应用部署到其他平台或嵌入到网站中。本章详细描述了三种拓展方式：Discord Bot、Slack Bot和Website Widget，分别讲述了各自的工作原理与前置条件、如何创建平台应用、编写机器人代码、将机器人安装到服务器并进行对话操作。这三个平台各有特色，Discord适合娱乐放松，Slack适合工作管理，而Website Widget适