OpenMCP Client 是面向 MCP（模型上下文协议，Model Context Protocol）开发者的开源工具套件，提供 VS Code 插件、独立调试面板与配套 SDK，用于本地调试、交互测试与项目级管理。它将提示管理、工具联调、交互测试与项目配置整合为可视化工作流，帮助开发者在本地重现并迭代智能体的行为与工具调用，缩短从调试到部署的周期。一款为 MCP 开发与调试设计的开源工具集

深入解析 MCP 与 API 网关的核心区别，了解为何专用的 MCP 网关对于现代应用的安全与性能至关重要。MCP 与 API 网关在架构和协议层面存在本质差异，企业应采用专为 MCP 设计的网关方案以保障安全性与可扩展性，而非简单复用传统 API 网关。我服务的许多组织正在快速采用 模型上下文协议（MCP），以便通过 AI 智能体将服务和数据连接到 AI 模型。但他们也遇到了熟悉的挑战：既要保护

K2 最重要的特性是整体训练路线：专家分工、长上下文驱动一致性、工具调用通过真实执行训练、浏览器任务与长步骤任务强化、INT4 进入训练闭环。但 K2 是第一个明确走上深度推理、工具交织、认知分工、长期任务链、原生性能优化的路线。本文拆解其技术路线、核心理念、MoE 专家分工、工具链交织推理路径，并分析其与国际前沿 Claude/Gemini 的路线关系。国产大模型的叙事正在从“Chat 型模型”

Stakpak Agent 是一款终端原生的 DevOps 智能体，由 Rust 开发，旨在在本地或 CI 环境中安全地执行命令、搜索文档、编辑文件并生成高质量的基础设施即代码（IaC）。该项目强调安全性与可控性，适合在开发者工作流中作为可编排的智能体助手，帮助自动化常见运维与开发任务。• 文件与命令操作：支持编辑文件、执行 shell 命令与交互式任务。• 支持与 LLM 及本地工具结合的流水线

我在 jimmysong.io 上线了一个全新的 AI 页面，精选收录了面向开发者的优质教程、开源项目、工具与产品，支持中英文、标签分类、GitHub 评论，持续更新中，欢迎探索人工智能的无限可能。AI 世界日新月异，每天都有新模型、新框架、新产品问世，我也在努力跟进。欢迎大家关注「几米宋」的微信公众号，公众号聚焦于云原生、AI、服务网格、工具教程、技术观察以及日常感悟等内容，更多精彩内容请访问个

项目在保持与 RAGFlow 接口兼容的同时，扩展了文档处理、结构化信息抽取、评估与反馈闭环等组件，便于开发者快速搭建可观测、可调优的问答、知识抽取与生成系统。PowerRAG 利用 OceanBase 的多模态一体化数据库能力（SQL + NoSQL）作为底层存储，提供混合索引检索、统一数据接入层与可扩展的原子化 API。PowerRAG 适用于需要高质量知识检索与文档理解的场景，例如企业知识库

只需在 VS Code 的 MCP 工具管理界面选择需要的 Server，系统会自动完成安装和集成，适合大多数开发者的日常使用场景。在后续的博客中我将介绍如何开发一个简单的 MCP Server，并在 VS Code 中进行调试和测试，敬请关注。从时序图中我们可以看到，MCP 协议的请求/响应流程是如何在不同组件之间传递的，JSON-RPC 作为通信协议，确保了消息的结构化和一致性。因此，MCP

它支持 14 种语言，集成 VS Code、JetBrains IDE、Neovim、Xcode 等多个平台，并允许用户在 GPT‑4o、Claude 3.5/3.7 和 Gemini 2.0 之间切换模型。它们通过聊天界面提供代码解释、算法设计、调试和架构建议，是使用范围最广的 AI 编程工具之一。JetBrains AI Assistant 集成在 IntelliJ IDEA、PyCharm

欢迎大家关注「几米宋」的微信公众号，公众号聚焦于云原生、AI、服务网格、工具教程、技术观察以及日常感悟等内容，更多精彩内容请访问个人网站 jimmysong.io。最近在整理 AI 资源库 时，我发现近两年出现多款爆火的开源 AI Agent，本文就挑选其中热度最高的七款开源项目，分析它们在可视化体验、自托管能力、许可证限制、社区活跃度与可持续发展等关键维度上的表现。这七款开源项目为：Coze S

它以配置优先而非命令行标志的策略管理行为，支持 shell 补全、平台感知的路径处理及可插拔的适配器体系（编辑器与 AI 工具适配器）。，并提供编辑器与 AI 工具的集成能力。它通过简化工作树创建、自动复制配置文件、可选的依赖安装与钩子执行，降低了在多个分支/工作空间之间同时开发与审查的认知负担。• AI 工具支持：可在工作树内启动 Aider、Claude 等终端/编辑器智能体，便于并行的智能体