摘要：MCP Client是AI应用程序中连接MCP Server的协议组件，具备三大核心功能：Elicitation（按需信息补充）、Roots（定义文件系统边界）和Sampling（代理LLM调用）。Elicitation支持动态信息请求，Roots划定服务器操作范围，Sampling则让Client代为执行模型推理。这些功能使Server能构建更灵活的交互体验，同时保持Client对隐私和安

MCP Server 到底是什么？拆解 MCP 三大核心能力（Tools、Resources、Prompts），并讲清常用协议方法与使用注意点。

MCP（Model Context Protocol）是一种标准化协议，用于连接AI应用程序与外部系统，类似于USB-C接口连接电子设备。它采用客户端-服务器架构，包含MCP Host（AI应用）、MCP Client（连接组件）和MCP Server（工具能力集中站）。MCP分为传输层（通信机制）和数据层（JSON-RPC协议），支持本地STDIO和远程HTTP传输。核心功能包括工具调用、资源访

摘要： Agent中的工具（Tool）扩展了大模型的能力，使其能够获取实时数据、执行外部动作并构建工作流。工具分为内置工具（如联网搜索）和自定义函数工具（如查询订单状态），前者由供应商优化，后者需开发者定义。工具赋予Agent与外界交互的能力，使其从单纯文本生成升级为任务执行者。谷歌ADK提供了高性能的内置工具（如GoogleSearchTool）和灵活的Function calling机制，支持

支持 ACID 事务支持 Time Travel支持 Schema Evolution能很好地承载大规模离线分析当我们希望把 Lakehouse 进一步推向“实时”时，Iceberg 本身就开始显得力不从心了。亚秒级实时报表高频 CDC 更新主键表实时查询实时特征供给 AI / 推荐系统需要当前状态的 Agentic AI 应用这时候你会发现，传统 Lakehouse 的能力边界其实很明显：它很擅