介绍MCP：模型上下文协议及其应用

最新推荐文章于 2025-06-27 13:16:36 发布
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什么是MCP（模型上下文协议）

  • MCP是用于描述和实现模型与外部环境之间交互的一套标准。

MCP可以做什么？

  • 提供了一种统一的方式来定义、实现以及测试模型的接口，使得不同系统之间的互操作更加容易。
  • 通过清晰地定义模型与其他组件之间的数据流动和行为规则，提高了系统的可维护性和可扩展性。

总结

本文是通过MCP服务自动发送的，旨在帮助大家了解MCP的基本概念及其作用。希望对您有所帮助！

MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参
AI天才研究院
04-12 1164
在AI模型训练过程中，超参数调优一直是耗时且需要专业知识的环节。MCP模型上下文协议旨在解决这一痛点，通过建立模型训练过程中的上下文感知机制，实现智能化的自动参数调整。本文范围涵盖MCP协议的理论基础、实现细节、数学原理以及实际应用案例。文章首先介绍MCP的基本概念和背景，然后深入解析其核心算法和数学原理。接着提供一个完整的Python实现案例，讨论实际应用场景，最后展望未来发展趋势。附录部分包含常见问题解答和扩展阅读资源。MCP模型。
模型上下文协议（MCP）简介
机器会学习的博客
06-03 1079
模型上下文协议(MCP)为AI模型与外部工具/数据源提供标准化连接方案，解决了传统M×N集成模式的效率问题。通过客户端-服务器架构，MCP将复杂集成简化为M+N模式，主机应用通过MCP客户端连接服务器端获取四大核心能力（工具、资源、提示、采样）。该协议显著降低开发维护成本，提升AI系统互操作性，使模型能够动态获取外部信息与功能，克服训练数据局限，推动实用AI应用发展。典型应用场景包括代码解释器调用、文档查询等。
MCP模型上下文协议
一支黑色の铅笔博客
06-20 856
MCP模型上下文协议
一文带你入门 MCP（模型上下文协议）
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Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议，它使 LLM 应用与外部数据源和工具之间的无缝集成成为可能。无论你是构建 AI 驱动的 IDE、改善 chat 交互，还是构建自定义的 AI 工作流，MCP 提供了一种标准化的方式，将 LLM 与它们所需的上下文连接起来。目前，MCP 已经积累了足够的临界规模和动能，因此它被视为 2023-2025 年“代理开放标准”之争的潜在赢家。
模型上下文协议（MCP）详解
XP_DSB的博客
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本文详细介绍了模型上下文协议（MCP）的概念及其主要功能，并解释了MCP如何增强AI系统的性能和适应性。
MCP （模型上下文协议）架构设计深度剖析
HUANGXIN9898的博客
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最近，AI Agent 和外部工具之间的互动变得越来越流行。，大家都在努力让 AI 模型能更有效地调用外部的功能。不过，目前这些集成方式还是比较分散，开发者需要为每个服务手动设置接口、处理认证和逻辑，而且不同平台之间还互不兼容，确实挺麻烦的。就在这种情况下，Anthropic 在2024年底推出了一个叫做模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）的新东西。
详细介绍：MCP（大模型上下文协议）的架构与组件，以及MCP的开发实践
微学AI的博客
04-21 1942
MCP（大模型上下文协议）是一种新兴的协议，旨在优化大模型的上下文管理与交互方式。随着大模型在自然语言处理、图像识别等领域的广泛应用，模型与外部环境的交互变得日益复杂。传统的交互方式在处理大规模上下文信息时存在效率低下、信息丢失等问题。MCP协议正是为解决这些问题而诞生的。它最早由一群专注于大模型优化的研究人员提出，旨在通过标准化的协议来提升大模型的上下文处理能力，从而推动大模型技术的进一步发展。
AIGC 领域 MCP 模型上下文协议：在智能金融中的应用
SuperAGI2025
06-27 1029
本文旨在系统性地介绍MCP模型上下文协议的技术原理及其在智能金融领域的创新应用。我们将覆盖从基础概念到高级应用的完整知识体系，特别关注该协议如何解决金融场景中的特定挑战。文章首先介绍MCP的基础概念，然后深入技术细节，接着通过金融应用案例展示其价值，最后讨论未来发展方向。每个技术部分都配有相应的代码实现和数学解释。AIGC：人工智能生成内容，指利用AI技术自动生成文本、图像、音频等内容MCP：模型上下文协议，一种用于管理和优化模型上下文信息的框架智能金融：应用AI技术提升金融服务效率和质量的新兴领域。
【模型上下文协议 (MCP) 简介】
weixin_42044174的博客
06-07 683
模型上下文协议 (MCP)是一个开放的标准化接口，允许大型语言模型 (LLM) 与外部工具、API 和数据源无缝交互。它提供一致的架构，以增强 AI 模型的功能，使其超越训练数据，从而打造更智能、可扩展且响应速度更快的 AI 系统。MCP 主机运行 AI 模型MCP 客户端发起请求MCP 服务器提供上下文、工具和功能。
Anthropic MCP - 大模型上下文协议 官方文档翻译
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
03-17 3789
一、关于 MCP 二、为什么选择MCP？ 通用架构 三、开始使用 1、快速入门 2、示例 四、教程 五、探索 MCP 六、贡献和支持反馈 贡献 支持和反馈 服务器开发者 一、构建服务器 1、我们将要构建的内容 2、核心MCP概念 3、前置知识 4、系统要求 5、设置你的环境 二、构建您的服务器 1、导入包和设置实例 2、辅助函数 3、实现工具执行 4、运行服务器 三、使用 Claude for Desktop 测试您的服务器 使用命令进行测试 四、内部发生了什么 五、故障排除 1、Claude桌面集成问题
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1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
COMSOL多物理场仿真中金属半导体脉冲激光烧蚀的双温模型及应用 激光烧蚀
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利用COMSOL进行金属和半导体材料的脉冲激光烧蚀仿真。首先，通过双温模型（电子温度和晶格温度）来描述激光与材料相互作用的物理过程，并展示了具体的数学公式。接着，文中提供了MATLAB代码片段用于定义移动高斯热源及其参数配置，确保能够精确模拟皮秒级别的脉冲特性。此外，还强调了合理的网格划分对于获得准确解的重要性，特别是针对烧蚀区域进行了局部细化处理。最后，讨论了如何进行有效的后处理分析，包括温度分布、随时间变化的温度曲线绘制以及完整的加工过程动画制作方法。 适合人群：从事激光加工研究的技术人员、高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于需要深入了解激光烧蚀机制的研究项目，旨在帮助研究人员掌握从建模到结果可视化的完整流程，提高仿真实验效率并优化实验设计。 其他说明：文中提到了一些常见错误和技术细节，如避免因网格不足导致的计算失败，以及考虑材料参数随温度的变化情况等实用技巧。
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共直流母线式的风光储并网发电系统仿真模型，涵盖光伏Boost、风机MPPT控制以及双向储能策略。光伏部分采用电导增量法进行最大功率跟踪，风机则利用三相整流电路和MPPT控制，而储能方面采用了双向Buck-Boost电路，确保直流母线电压稳定在800V。并网逆变器通过PQ控制实现恒功率并网，最终使并网电压电流THD低于5%。文中还分享了一些具体实现细节和技术优化技巧，如光伏Boost模块的if条件判断、风机特性的spline插值建模、储能环节的PI参数调整以及并网逆变器的锁相环改进设计。 适用人群：电力电子工程师、新能源研究学者、高校相关专业师生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解风光储并网发电系统的设计原理和技术实现的研究人员或工程技术人员。目标是掌握各子系统的控制方法及其协同工作的机制，从而为实际项目提供理论支持和技术指导。 其他说明：该仿真模型基于MATLAB平台构建，不仅展示了完整的系统架构，而且提供了详细的代码片段和参数设置建议，有助于读者更好地理解和复现实验结果。
MATLAB环境下SOM-BP神经网络多变量时序预测模型的实现与应用
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基于自组织映射（SOM）和BP神经网络的多变量时间序列预测模型（SOM-BP）。文中首先阐述了SOM-BP的基本概念和背景，强调了其作为非传统时间序列分析方法的独特之处。接着深入解析了SOM-BP的具体实现流程，包括数据预处理、SOM和BP神经网络的构建与训练以及最终的预测与评估环节。文中提供的代码已经过充分调试并附有详细的中文注释，确保用户可以轻松上手。同时，文章还展示了多个评价指标如R2、MAE、MBE、MAPE和RMSE，并通过丰富的图表形式直观呈现模型表现。最后，作者提供了一个完整的测试数据集，使读者可以直接运行源程序进行验证。 适合人群：对时间序列预测感兴趣的科研工作者、学生以及具有一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标：适用于需要进行多变量时间序列预测的研究项目或应用场景，旨在帮助用户快速掌握SOM-BP的工作原理并通过实际操作加深理解。 其他说明：该模型基于MATLAB平台开发，要求MATLAB版本不低于2018b。输入数据格式为Excel表格，用户仅需替换自己的数据集即可开始实验。
DSP28335模型化设计：自动代码生成与外设驱动库的应用解析 · DSP
最新发布
07-30
基于DSP28335的模型化设计（MBD），以及自动代码生成和外设驱动库的具体应用。首先探讨了利用Simulink进行PWM波形生成的方法，展示了自动生成代码的优势及其注意事项。接着讨论了TI提供的DriverLib库对外设如ADC的简化配置，强调了其便捷性和局限性。最后，文章还讲解了使用Stateflow构建电机控制状态机的实例，分享了一些实战技巧，如优化等级设置和参数调整方法。 适合人群：嵌入式系统开发者、工控领域工程师、对DSP28335感兴趣的电子爱好者。 使用场景及目标：适用于需要提高开发效率、减少手动配置寄存器的工作量、希望快速原型验证的项目。目标是帮助读者掌握基于模型的设计工具和自动代码生成技术，提升开发速度和质量。 阅读建议：读者可以通过实际操作Simulink和Stateflow，结合文中提到的代码片段和实战经验，更好地理解和应用这些技术和工具。同时，在实践中注意代码生成后的调试和优化，确保系统的稳定运行。
MCP 大模型 结合
04-25
MCP（大模型上下文协议）是一种用于连接大模型与其外部资源的通信机制，能够使大模型高效获取所需数据并生成智能化响应。以下是几个具体的结合使用场景及其示例： #### 1. 数据库集成 通过MCP协议，大模型可以轻松...
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