模型上下文协议（MCP）：这项革命性技术如何改变人工智能

最新推荐文章于 2025-07-29 21:31:10 发布
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分类专栏： AI人工智能与大数据 Agentic AI 实战 AI大模型企业级应用开发实战 文章标签： 人工智能 搜索引擎
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要点
  • MCP (模型上下文协议) 是由 Anthropic 开发的一个开放标准，它彻底改变了 AI 模型与外部数据源交互的方式
  • 该协议通过大幅减少 AI 模型与外部工具之间所需的集成数量，解决了"M×N 问题 "
  • MCP 通过双向通信 、 自动工具发现和内置上下文感知与传统 API 形成差异
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【最新 MCP 战神手册 01】模型上下文协议：AI 领域的 USB-C
江帅帅
04-25 141
模型上下文协议（MCP）是一项新兴的开放标准，旨在简化应用程序与 AI 模型的交互方式。其核心在于定义了标准化的格式与流程，用于封装和交换 AI 模型执行任务所需的必要信息——即「上下文」——并接收返回结果。正如 USB-C 统一了物理接口与设备间通信协议（电力传输、数据传输、视频输出），MCP 标准化了我们如何将 AI 模型「接入」软件系统以及它们之间如何「对话」。为何这如此关键？在快速演进的 AI 领域，具有多样化能力的新模型不断涌现。
AIGC 领域 MCP 模型上下文协议：开启技术新征程
SuperAGI2025
06-20 371
在AIGC技术快速发展的今天，单一模型的能力已经难以满足复杂内容生成的需求。MCP(模型上下文协议)的出现为解决这一问题提供了创新思路。本文旨在全面解析MCP协议的技术细节，包括：本文适合以下读者群体：本文采用由浅入深的结构组织内容：MCP协议的核心思想是建立标准化的模型间通信机制，使不同架构、不同模态的AI模型能够高效协作。下面通过架构图和流程图展示其核心概念。输入请求MCP路由器文本生成模型图像生成模型音频生成模型上下文共享输出整合最终结果 2.2 MCP协议工作流程 #mermaid-svg-mRlb
备受关注的MCP（模型上下文协议）究竟是什么？
rs勿忘初心的博客
04-09 1003
MCP协议通过标准化接口、动态工具发现和实时双向通信，显著降低了AI模型与外部系统集成的复杂度。降低开发门槛：开发者无需为每个API编写定制化集成代码。提升系统灵活性：支持快速接入新数据源或工具，无需重启服务。增强安全性：内置加密和权限控制机制，保障数据隐私。随着AI技术的深入发展，MCP协议有望在智能客服、自动驾驶、医疗诊断等领域成为主流交互标准，推动AI应用向更高效、更智能的方向演进。
【大模型系列篇】深度解锁MCP模型上下文协议，赋能大模型玩转智能体
木亦汐丫
03-20 1664
MCP（Model Context Protocol）是一个开放协议，用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USB-C 接口。就像 USB-C 为设备连接各种外设和配件提供了标准化方式一样，MCP 为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了标准化方式。该协议用于将AI助手连接到数据所在系统，包括内容库、业务工具和开发环境。其目的是帮助前沿模型生成更好、更相关的响应。
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 3785
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
【DeepSeek实战】10、模型上下文协议（MCP）全解析：从核心架构到实战应用，揭秘AI协作的“凤雏”之力
RickyIT的专栏
07-03 853
摘要： 模型上下文协议（MCP）是解决AI协作瓶颈的关键技术，通过标准化框架实现大型语言模型间的信息交换与上下文维护。文章从MCP的核心概念出发，剖析其作为“AI协作凤雏”的价值，指出其解决了上下文丢失、跨模型协作障碍等痛点。随后详细解析MCP的三大组件（Host、Client、Server）与七层协议栈架构，并介绍其标准化的上下文封装格式（CEF）和操作原语。最后以PostgreSQL数据库访问为例，展示MCP的实操配置与调用流程。全文通过5000+字深度解析与可视化图表，系统阐述MCP如何重塑AI协作格
模型上下文协议（MCP）：人工智能世界的“万能插座”革命
Liudef06的博客
06-23 3199
在人工智能工具生态如战国时代般割裂的今天，一项名为模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）的技术正悄然重塑AI与外部世界的连接方式。它如同AI宇宙的“USB-C接口”，将割裂的数据孤岛、工具孤岛和应用孤岛连接成统一协同的智能大陆。
理论+代码一文带你深入浅出MCP：人工智能大模型与外部世界交互的革命性突破
weixin_42782643的博客
04-04 2051
本文对MCP的标准化、与function calling相比优势进行深入分析，同时通过Python代码实践开发了MCP客户端和服务端代码，帮大家掌握MCP全貌，快速拥抱MCP这项大模型的革命性技术~
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）
frostmelody 全网同名，大家多多关注呀~ 持续分享优质内容！
03-26 933
MCP 全称为，是由 Anthropic 推出的一项开放标准，旨在解决当前大型语言模型（LLM）只能依靠训练数据回答问题这一局限。简单来说，MCP 就像 AI 应用领域的“万能插座”或“USB-C 接口”，为 AI 模型与外部数据源、工具和服务之间提供一个统一、标准化的连接方式，从而实现实时信息获取与动态任务执行。
TinyVue智能组件库：基于模型上下文协议（MCP），实现AI代替人操作Web组件
分享平时的学习心得和笔记
07-01 925
摘要：TinyVue智能组件库通过模型上下文协议（MCP）实现AI操控Web组件的能力，解决了传统Web应用操作繁琐、效率低下等问题。MCP为AI与外部工具提供标准化交互接口，支持安全跨平台协作。TinyVue将常用Web组件功能封装为MCP工具，支持多框架快速接入，让用户通过自然语言指令即可完成复杂操作。该技术有望推动Web应用向"智能代理"模式发展，显著提升开发效率和用户体验。（149字）
Datawhale 科大讯飞AI大赛（模型蒸馏）
1ncludeSteven
07-27 1323
使用教师模型蒸馏学生模型（小模型），使得学生模型尽可能在数学推理任务中表现更好，评分标准由4个指标组成：Overall Score=0.4×AS+0.3×CQS+0.2×ES+0.1×MLS。通过上述方法构建了3个对应的数据集，目前想要对最终的模型使用的数据集进行消融实验，训练及评分过程较慢。三个数据集合并后共包含2126条数据。模型微调后，创建应用，发布服务即可提交赛题，目前赛题评分中，待更新最后分数。
opencv学习（图像梯度）
weixin_63566653的博客
07-26 1447
在图像处理中，图像梯度（Image Gradient）是描述图像中像素值变化率的概念，是理解图像中 “哪里发生变化” 以及 “变化有多剧烈” 的核心工具。从简单的 Sobel 算子到复杂的 Canny 算法，本质都是通过梯度分析实现边缘提取，是计算机视觉中处理图像结构的基础。
AI算法实现解析-C++实例
最新发布
keny-大成的博客
07-29 1621
本文摘要： 本文汇总了基于C++实现的多种AI/机器学习技术，涵盖计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域。主要内容包括： 计算机视觉： 目标检测（YOLOv3/YOLO Tiny） 人脸识别（OpenCV Haar级联/OpenFace） 图像风格迁移（OpenCV DNN模块） 特征匹配（SIFT/Lucas-Kanade光流） 自然语言处理： 文本分类（朴素贝叶斯/TF-IDF） 语言模型（N-gram/Word2Vec） 文本生成（LSTM/GRU） 情感分析（FastText/深度学习） 强化学习
RoPE：相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
07-26 2607
RoPE通过几何旋转的统一框架，实现了位置编码的相对性、可逆性与外推性的平衡，成为大模型位置感知的基石技术。跨模态统一：N维李群框架支撑视频、3D点云位置建模动态频率学习：替代预设θbaseθbase​，实现任务自适应编码鲁棒性增强：融合FoPE思想抵抗深层频谱损坏RoPE的本质是将位置关系映射为复数空间的旋转群——它不仅是Transformer的“位置感知器”，更是AI理解时空的数学透镜。当旋转矩阵的维度从文本扩展到图像、视频乃至物理世界，位置编码的数学之美正在重构AI对世界的认知方式。
AI模型训练中过拟合和欠拟合的区别是什么？
workflower的博客
07-28 1015
定义：模型未能充分学习到数据中的规律，对训练数据的拟合程度较差，在训练集和测试集上的表现都不好（如准确率低、损失值高）。- 定义：模型过度学习了训练数据中的细节（包括噪声和随机波动），导致对训练数据拟合效果极好，但对未见过的测试数据泛化能力差。- 表现：训练集性能极好（如准确率接近100%），但测试集性能明显下降，两者差距很大。- 表现：训练集和测试集的性能指标（如准确率）都较低，且两者差距不大。- 过拟合：模型“学太死”，只对训练数据表现好，对新数据没用。- 模型结构过于复杂（如参数过多）；
大模型开发
2302_81352523的博客
07-23 1816
AI（人工智能）是使机器具备类人思考和解决问题能力的技术，其核心是Transformer神经网络模型（如GPT）。大模型应用结合传统编程实现记忆等复杂功能，应用开发技术包括Prompt问答、微调、Agent调用和RAG（外挂知识库），适用于客服、医疗、办公自动化等场景。AI通过数据训练掌握语言规律，处理模糊性问题，与传统程序互补形成强大应用。
人工智能时代的战略竞争优势商业模式创新培训讲师培训师专家咨询顾问唐兴通谈个性化在制造业金融业医疗医药石油化工SARS软件行业大客户营销与销售背后的价值
Akibfrycc的博客
07-26 1212
这让我想起《孙子兵法》中的"迅雷不及掩耳"——当你的竞争对手还在为季度营销计划绞尽脑汁时，真正的领导者已经构建了能够同时运行数百个覆盖数百万客户的实验系统，在短短几天内就能提取洞察，并将其融入下一轮互动。他们深谙个性化的真谛：结合智能整合与自动化，在敏捷团队中跨越功能孤岛，将测试和学习的时间线压缩至小时级别，月度实验数量提升至数千个。真正的个性化能力竞争是组织能力的竞争。今日，不知多少企业迷信于购买昂贵的营销自动化平台，招揽数据科学家，实施CRM系统，却依然无法真正理解客户，更遑论预测需求、创造价值。
AI崛起后，对使用AI的一些小思考
2303_81991798的博客
07-29 860
AI编程工具的快速发展极大降低了技术门槛，使普通用户也能轻松制作静态网页等项目。然而，真正的技术壁垒在于后端开发、SEO优化等专业领域。开发者需从用户需求出发，关注解决实际痛点而非技术本身。在变现方面，需设计符合用户心理的定价策略，如免费增值模式和小额支付。面对大厂竞争，应通过优化体验、建立品牌等方式提升用户粘性。AI时代，创意和服务能力比技术实现更重要。
车载图传系统：移动场景下的 “信息中枢”
伟博 图传解决方案
07-28 978
车载图传系统凭借其卓越的技术性能、丰富的功能特性以及广泛的应用场景，已成为现代移动作业不可或缺的重要组成部分。它不仅为各行业的高效运转提供了有力支撑，更在保障公共安全、提升城市治理水平等方面发挥着关键作用。随着技术的不断进步，车载图传系统必将迎来更广阔的发展空间，为构建更加智能、安全、高效的社会环境贡献更大力量。
模型上下文协议(MCP)：AI与工具连接的未来
资源摘要信息:"模型上下文协议（MCP）是一种新兴技术标准，旨在改进人工智能（AI）与各种工具之间的交互和集成。MCP提供了一套全面的功能，包括资源管理、提示模板、工具调用等，这些都是构建智能化工作流的关键要素...
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