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最新推荐文章于 2025-06-04 16:16:53 发布
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探索Model Context Protocol：用Python SDK构建智能应用上下文
xiezhipu的博客
03-19 205
可连接任意MCP服务器的客户端暴露资源、工具和提示模板的服务器支持标准传输协议（如stdio/SSE）的通信机制# 声明依赖项# 低级别服务器实现return [MCP协议通过标准化的上下文管理接口，为构建智能应用提供了全新范式。服务器开发的核心组件（资源/工具/提示）客户端与服务端的通信机制生产环境部署的最佳实践结合LLM的自动工具调用能力构建多服务器协同的上下文网络开发自定义传输协议扩展通过MCP，开发者能够更专注于业务逻辑实现，让大模型更智能地理解并响应用户需求。
浅析Model Context Protocol (MCP)协议：概念、优势与实战应用
慢热型网友的博客
03-16 1606
在当今快速发展的AI技术领域，大语言模型（LLM）的应用越来越广泛。然而，如何高效地利用这些模型并将其集成到实际应用中，仍然是一个挑战。MCP（大模型上下文协议）正是为了解决这一问题而设计的。它通过定义一种标准化的通信机制，使得客户端和服务器能够高效地交互，充分利用大语言模型的强大能力。本文将详细介绍MCP协议的相关概念、优势以及实战应用。MCP。
Anthropic 推出 Model Context Protocol (MCP)：AI 助手与数据源的无缝连接新标准
热门推荐
jixn的博客
11-27 9万+
你不再需要为每个工具写特定代码，MCP 就像一把“万能钥匙”，让 AI 能够自由访问多种资源，甚至在复杂的业务流程中也能得心应手。当前的 AI 模型，如聊天机器人，通常与外部数据隔绝，无法访问 Google Drive 文件、Slack 对话记录或 GitHub 上的代码等。无疑是 AI 助手与外部数据系统连接的未来，它让人工智能在数据访问上变得更加灵活和智能，也为开发者提供了一个标准化、可扩展的解决方案。例如，在开发中，MCP 可以让 AI 理解项目的代码结构和历史提交，生成更符合需求的代码。
MCP（Model Context Protocol）：AI时代的“即插即用”协议
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
03-25 1303
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic于2024年推出的一种开放协议，旨在标准化大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信。它如同AI领域的“USB-C接口”，通过统一协议连接大语言模型与本地文件、数据库、API等资源，打破数据孤岛，实现“即插即用”的智能交互。MCP（Model Context Protocol）作为一种开放协议，为AI模型与外部数据源和工具之间的通信提供了标准化解决方案。
[论文阅读]Model Context Protocol (MCP): Landscape, Security Threats, and Future Research Directions
m0_52911108的博客
04-26 941
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，促进不同系统之间的互操作性。2024年末，Anthropic推出了模型上下文协议(MCP)，这是一个标准化人工智能工具交互的通用协议。MCP受到语言服务器协议(LSP)(Gunasinghe and Marcus, 2021)的启发，为人工智能应用程序提供了一个灵活的框架，可以动态地与外部工具进行通信。MCP允许人工智能代理根据任务上下文自主地发现、选择和协调工具，而不是依赖于预定义的工具映射。
MCP(Model Context Protocol) 是个什么东东？
程序员超级伴侣-ApiHug
01-09 1333
Anthropic 开源了一个革命性的新协议——MCP（模型上下文协议），有望彻底解决 LLM 应用连接数据难的痛点！它的目标是让前沿模型生成更好、更相关的响应。以后再也不用为每个数据源写定制的集成代码了，MCP 一个协议全搞定！MCP 工作的方式和原理， 官方的文档已经说清清楚楚明明白白，但凡有丁点儿计算机常识是能够理解的。官方定义的这个MCP Servers是不是有点像个Sidecar 模式， 放在哪里没有问题， 中间的连接方式核心是这个 MCP.
图解MCP:Model Context Protocol
AI人工智能的学习之路
04-20 1102
本文介绍了模型上下文协议（MCP）及其优势。MCP 采用客户端 - 服务器架构，通过动态能力交换，使 AI 应用能够灵活地与不同数据源和工具连接，解决了传统 API 在参数变更时需要用户频繁更新代码的问题。MCP 的灵活性在于客户端能够实时获取服务器的能力描述并动态调整行为，无需硬编码或重新部署代码。此外，文章还提供了从本地机器学习到生产机器学习的实用路线图，帮助读者快速掌握模型部署和优化的关键步骤。
MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议 实战篇1
aiqlcom的博客
12-08 1万+
MCP 协议（Model Context Protocol）模型上下文协议，简单实战，快速开发一个AI Agent APP
【拥抱AI】一文讲清楚MCP(Model Context Protocol)核心功能及应用
保持前进，即便速度慢，也不能停下脚步...
01-17 2万+
MCP（Model Context Protocol）是Anthropic推出的一个开放协议，旨在统一LLM应用与外部数据源和工具之间的通信协议，为AI开发提供了标准化的上下文交互方式。MCP的主要功能包括数据集成、工具集成、模板化交互、安全性、开发者支持、预构建服务器和上下文维护。它通过客户端-服务器架构，支持多个服务连接到任何兼容的客户端，提供标准化的、通用的协议共享资源、工具和提示。MCP能访问本地和远程资源，内置安全机制，保护API密钥不被泄露，是构建互联AI系统的重要工具。
【人工智能协议】Model Context Protocol(MCP)详解：AI应用与外部工具数据连接标准及其实现方式
05-15
内容概要：本文介绍了Model Context Protocol (MCP)，由Anthropic提出的开源协议，旨在标准化AI应用与外部工具、数据源之间的连接方式。文章对比了MCP与Function Calling，后者是OpenAI提供的能力，允许模型在生成...
深入解析Model Context Protocol (MCP)：AI编程工具中的标准化通信协议及其广泛应用
03-23
内容概要：本文深入剖析了Model Context Protocol (MCP)，这是一种专门为AI编程工具设计的标准化通信协议。MCP的核心目标是在AI编程工具中实现资源的无缝集成和高效交互，通过定义接口和通信方式，提升工具的灵活性...
【大模型:知识图谱】--3.py2neo连接图数据库neo4j
我是个好人呀，????
06-03 1252
本文介绍了Neo4j图数据库的安装与基本操作。主要内容包括：1) 使用py2neo连接Neo4j数据库；2) 通过Python实现节点创建、删除、属性修改等操作；3) 建立节点间关系的方法；4) 使用NodeMatcher和RelationshipMatcher进行节点和关系查询；5) 通过实例演示如何创建人物节点及其关系网络。文章还对比了Neo4j社区版和企业版的差异。全文提供了完整的代码示例，涵盖从连接到CRUD操作的完整流程。
Github 2025-05-30Java开源项目日报Top10
老孙正经胡说
05-30 1799
根据Github Trendings的统计，今日(2025-05-30统计)共有10个项目上榜。
当无人驾驶遇见无声天使，让AI司机与爱相伴“童”行
UISEE2031的博客
06-01 755
在中关村房山园内，驭势科技多款无人驾驶车辆整齐列队，没有普通汽车的轰鸣，这些AI司机用闪烁的灯光和显示着“无人驾驶”字样的屏幕迎接孩子们的到来。在AI的帮助下，TA们对于未来无人驾驶车的描述变成了一个个具象的画面，孩子们纷纷合影留念，想要定格心中梦想的种子。
3步在小米13手机跑DeepSeek R1
羊仔的博客
06-03 1066
大家好！我是羊仔，专注AI工具、智能体、编程。
法律AI的“幻觉”治理：大模型如何重塑司法公正与效率
最新发布
七刀的专栏
06-04 742
在传统律师事务所中，一位律师审查一份50页的商业合同平均需要3小时；而在引入法律大模型后，这一时间被缩短至20分钟。效率提升的背后，是一场正在席卷全球法律体系的智能化革命——。
【统计方法】树模型，ensemble，bagging, boosting
weixin_48846514的博客
06-04 450
树模型
Sentiment analysis integrating LangGraph and large-scale conceptual models
frostmelody 全网同名，大家多多关注呀~ 持续分享优质内容！
05-31 1594
基础单元：句子/评论/文档（如图中4条手机评论）。扩展单元：实体（如“相机”、“电池”）。关系类型构建规则示例实体共现两节点提及相同实体评论A和B都讨论“电池”语义相似概念向量余弦相似度 > 阈值两条夸“拍照效果”的评论句法依赖基于依存解析的语法关系评论中“电池”修饰“续航”工具NetworkX或PyG（Python库）。
【2025年5月】AI生产力再探再报：各家智能体持续内卷，前沿应用不断细分
Seon_Pan的记录库
06-02 1394
扣子空间、纳米AI超级搜索、Qwen3研究分析...6大AI比拼；MCPo、A2A...智能体框架再上一层楼！
MCP(Model Context Protocol)
04-02
<think>好的，用户想了解MCP（Model Context Protocol）的相关信息及其在IT领域的应用。首先，我需要从提供的引用资料中提取关键点，并组织成一个结构清晰的回答。 根据引用[1]，MCP是一个开放协议，用于AI应用与本地或远程资源的安全交互。引用[2]提到它实现了LLM应用与外部数据源的无缝集成，由uv这个Python包管理器支持。引用[3]则说明了其客户端-服务器架构、数据交换形式、安全机制和未来扩展计划。 接下来，我需要将信息分点整理，确保涵盖定义、核心功能、技术架构、应用场景、安全机制和未来发展。同时，要生成相关问题，帮助用户深入理解。要注意使用中文，正确应用LaTeX格式，比如提到协议版本时用$v1.0$，并引用标识。最后，检查是否符合所有系统级指令，特别是引用标注的位置和格式是否正确。</think>### MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议解析 #### 一、定义与核心功能 MCP是一种实现AI应用程序与本地/远程资源安全交互的开放协议，通过标准化接口支持LLM与外部数据源的无缝集成[^1][^2]。其核心功能包括： 1. 构建$AI \leftrightarrow Resource$双向通信通道 2. 支持JSON、XML、Protobuf等多种数据格式交换 3. 提供动态资源分配机制，如内存管理$M_{alloc}(size)$ 4. 实现访问控制策略$P_{access} = \{user, resource, permission\}$ #### 二、技术架构 采用客户端-服务器模式，当前架构包含： $$Client \xrightarrow[SSL/TLS]{REST API} Server \xrightarrow{Resource Manager} Data Sources$$ 其中uv工具包（Rust编写）提供快速部署能力，支持Python环境下的依赖管理 #### 三、典型应用场景 1. 企业知识库实时检索：$\exists x \in KB, query(x) \rightarrow result$ 2. 分布式计算资源调度 3. 多模态数据处理流水线 4. 联邦学习中的安全数据交换 #### 四、安全机制 协议内置三重防护： 1. 传输层加密：$E_{AES-256}(data)$ 2. 访问控制矩阵：$ACL = \bigcup_{i=1}^{n}(user_i, resource_i)$ 3. 操作审计日志：$\log(t)=\sum event(t_i)$ #### 五、未来发展路径 根据路线图，2024年将实现： 1. OAuth 2.0集成：$Auth_{flow} = code \rightarrow token$ 2. 跨云平台适配：$AWS \oplus Azure \oplus GCP$ 3. 量子安全加密升级：$QKD_{BB84}$协议支持[^3] ```python # MCP基础调用示例 import mcp client = mcp.Client(api_key="your_key") response = client.query( resource="database", operation="SELECT * FROM table WHERE condition='value'", format="SQL" ) print(response.data) ```
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