Nacos MCP Router 的 MCP 信息搜索能力，是基于向量数据库进行语义匹配，在海量 MCP Server 配置以及搜索的实时性上取得平衡，并且过程中，还尽可能利用 AI Agent 智能性，帮助进行筛选确定 MCP Server 的选择，在确保减少 AI Agent 的总 Tokens 消耗的同时，又大大的扩展了 AI Agent 能使用 MCP Server 的上限；在之前的 Na

今天凌晨，通义千文发布最新推理模型 QwQ-32B。在各类基准测试中，拥有 320 亿参数的 QwQ 模型，其性能可与具备 6710 亿参数（其中 370 亿被激活）的 DeepSeek-R1 媲美。这意味着：个人用户可以在更小的移动设备上、本地就能运行。企业用户推理大模型 API 的调用成本，可再降 90%。???? 价格对比：如果是通过调用官方 API 的方式：???? DeepSeek R1

我们有一个理念叫无处不在的智能编程，可以看到有了沙箱和云端智能体，就可以把智能体透出到任何开发者需要的地方，比如说 IDE、命令行、浏览器、手机端，包括很多的平台，GitHub、GitLab 等各种协同研发的平台，还有各种办公软件包括 Zoom、钉钉等，都可以在任何一个地方唤成智能体完成任务和研发工作，跟文档上下文打通，因为文档也是很重要的上下文，所以这个时候就可以做到多触点、多场景覆盖，触达了更

有时候我突发奇想要做个小工具，但是碍于不会编程，没办法进行下去。但是学习编程要花很长时间，而且以我的水平，还不一定学得懂。我就在想，能不能通过 AI 生成一个网页、小程序或者 App 呢？经过实战手搓，发现真的可以！01DeepSeek 满血版“AI 程序员”正好我看见了通义灵码的“AI 程序员”接入了 DeepSeek V3 和 R1 满血版，最重要的是免费不限量使用！就在昨晚，通义灵码支持..

近期，两大关键事件标志着MCP已从事实标准迈向行业标准：一方面，OpenAI 正式宣布跟进 Anthropic 的 MCP 协议，另一方面，Anthropic 发布了新版本 MCP 协议，在 Remote MCP Server 场景下实现了显著改进。导读：MCP Server 的实施存在着诸多挑战，特别是在认证授权、服务可靠性和可观测性方面，Higress 作为 AI 原生的 API 网关，提供了

此外，MCP Server 的安全性问题也日益凸显。为此，Router 提供了关键的代理与协议转换能力：支持将基于 stdio 的 MCP Server 一键转换为更安全、更可控的 SSE 或 streamable HTTP 协议，并结合 Docker 容器化部署，实现服务的隔离运行。Router 是一个遵循 MCP 协议的标准 MCP Server，其核心能力是根据用户任务的语义描述和关键词，智

从图上可以看到，通过创建仓库 test-mcp 这样的提示词，Claude 的大模型自行判断需要使用 mcp 中提供的 create_repository 能力，从而完成了仓库的创建，接下来我们打开 Github 也确实发现了这个已经创建的仓库。整体的工作流程是这样的：AI 应用中集成 MCP 客户端，通过 MCP 协议向 MCP 服务端发起请求，MCP 服务端可以连接本地/远程的数据源，或者通过

今年的春节注定不寻常，开源大模型领域的“国货之光”们接连发布新版本，多项指标对标 OpenAI 的正式版（收费服务）。1月20日，DeepSeek R1 发布，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。1月27日，Qwen2.5-1M：支持 100万 Token 上下文，其中 14B 的杯型在短文本任务上实现了和 GPT-4o-mini 相近的性能，同时上下文长度是

每一个 Agent 可以通过订阅某个能描述自身能力的 Topic 来实现绑定关系，具备注册和被发现的能力，上层 Agent（如 Supervisor Agent）可通过能力关键词（如“数据分析”“内容生成”）动态发现并使用合适的 Topic 来异步驱动下游的 Agent，在任务编排过程中，Supervisor Agent 能够像调用函数一样选择 Topic，实现基于语义理解的动态路由决策。然而，在

更关键的是，过长的提示词信息也会加剧 Token 的消耗速度，尤其是在多轮对话中，工具列表被重复传递，造成 Token 资源的浪费，拉高调用成本。在 AI 原生应用架构下，其目标是在满足可扩展、可观测、安全合规的同时，最大化释放大模型的智能潜力。大模型的可能输出从训练数据中继承偏见或有害内容，也很有可能产生幻觉，导致输出的内容完全不符合预期，可观测通过提供评估等工具，针对采集的 AI 应用执行过程