模型上下文协议（MCP）是一种标准化接口，旨在实现 AI 模型与外部工具和资源之间的无缝交互，打破数据孤岛并促进跨不同系统的互操作性。本文全面概述了 MCP，重点关注其核心组件、工作流程以及 MCP 服务器的生命周期，该生命周期包括三个关键阶段：创建、运行和更新。我们分析了与每个阶段相关的安全和隐私风险，并提出了缓解潜在威胁的策略。本文还考察了当前的 MCP 态势，包括行业领导者的采用情况、各种用

具体步骤可以参考：http://hi.baidu.com/mvp_xuan/blog/item/eab5ecd2f6f1fbc5a8ec9a02.html1.下载OPENCV2412.解压3.设置PATH路径，注意在VS2010内区分大小写，一般电脑上的路径配置未必是大写，而VS2010内配置的是大写，因此可能出现问题，建议自己写一个PATH添加到电脑的环境变量路径里面。4.路径注意书写全：C:\

MCP 中的工具允许服务器暴露可执行的函数，客户端可以调用这些函数，LLM 可以使用它们来执行操作。发现 (Discovery)：客户端可以通过tools/list端点列出可用的工具。调用 (Invocation)：使用tools/call端点调用工具，服务器执行请求的操作并返回结果。灵活性 (Flexibility)：工具的范围可以从简单的计算到复杂的 API 交互。与资源 (resources

《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》在介绍Python基础、OpenCV基础、计算机视觉理论基础、深度学习理论的基础上，介绍了计算机视觉领域内具有代表性的40个典型案例。这些案例中，既有传统的案例（数字识别、答题卡识别、物体计数、缺陷检测、手势识别、隐身术、以图搜图、车牌识别、图像加密、指纹识别等），也有深度学习案例（图像分类、风格迁移、姿势识别、实例分割等），还

李立宗《计算机视觉40例》PPT课件，第4章《图像加密与解密》

计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》在介绍Python基础、OpenCV基础、计算机视觉理论基础、深度学习理论入门的基础上，介绍了计算机视觉领域内具有代表性的40个典型案例。这些案例中，既有传统的案例（数字识别、答题卡识别、物体计数、缺陷检测等），也有深度学习案例（图像分类、风格迁移、姿势识别、实例分割等），还有人脸识别方面（表情识别、驾驶员疲劳监测、识别性别与年龄

《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》在介绍Python基础、OpenCV基础、计算机视觉理论基础、深度学习理论的基础上，介绍了计算机视觉领域内具有代表性的40个典型案例。这些案例中，既有传统的案例（数字识别、答题卡识别、物体计数、缺陷检测、手势识别、隐身术、以图搜图、车牌识别、图像加密、指纹识别等），也有深度学习案例（图像分类、风格迁移、姿势识别、实例分割等），还

尺寸调整应用到的函数为：Resize图像大小变换void cvResize( const CvArr* src, CvArr* dst, int interpolation=CV_INTER_LINEAR );src输入图像.dst输出图像.interpolatio

《计算机视觉40例——从入门到深度学习（OpenCV-Python）》在介绍Python基础、OpenCV基础、计算机视觉理论基础、深度学习理论的基础上，介绍了计算机视觉领域内具有代表性的40个典型案例。这些案例中，既有传统的案例（数字识别、答题卡识别、物体计数、缺陷检测、手势识别、隐身术、以图搜图、车牌识别、图像加密、指纹识别等），也有深度学习案例（图像分类、风格迁移、姿势识别、实例分割等），还

模型上下文协议 (MCP) 构建在一个灵活、可扩展的架构之上，能够实现 LLM 应用程序与集成之间的无缝通信。本文档涵盖了核心的架构组件和概念。有关模型上下文协议消息格式的详细信息，请参阅规范文档。传输层处理客户端和服务器之间的实际通信。SDK 和应用程序可以定义自己的高于 -32000 的错误代码。协议层处理消息帧、请求/响应关联以及高级通信模式。initialize 请求 (协议版本, 能力)