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别再误会 MCP 了！一篇写给 AI 工程师的硬核“辟谣”指南
文章旨在纠正 AI 工程师对 Model Context Protocol (MCP) 的普遍误解，即将其简单视为“更高级的 Function Calling”。作者通过严谨的“假设-验证”逻辑，从架构分析、SDK 源码检验和开源项目 CherryStudio 的 Host 解剖三个层面，论证了 MCP 本质上是一套模型无关的、用于构建可互操作 AI 应用的工程协议。文章明确区分了 MCP 的 C…- 0
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MCP 不止工具调用！MCP 联合创建者：绝大多数人用法都太初级！曝 MCP 五大原语、高阶玩法：丰富人机交互体验；MCP 的未来在 Web
本文基于 MCP 联合创建者 David Soria Parra 的分享，详细阐述了模型-客户端协议（MCP）的深层能力和未来方向。作者指出，大多数人对 MCP 的理解仅限于工具调用，而实际上它能构建更丰富的人机交互体验。文章系统介绍了 MCP 的五大原语：Prompt（用户主动触发的预设模板）、Resource（暴露给客户端的原始数据）、Tool（模型主导的动作调用）、Sampling（服务器向…- 0
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MCP：构建更智能、模块化 AI 代理的通用连接器
本文介绍模型上下文协议 (MCP)，它是 Anthropic 于 2024 年底发布的开放标准，旨在成为“AI 的 USB-C”（即一种通用的连接标准），为 AI 代理连接外部工具、数据源和能力提供通用途径。它解决了 AI 代理开发中普遍存在的碎片化难题：将各种大型语言模型与大量工具集成，往往需要定制化解决方案。MCP 定义了一种基于 JSON-RPC 2.0 构建的客户端/服务器协议，包含 Ho…- 0
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关于 MCP 最值得看的一篇：MCP 创造者聊 MCP 的起源、架构优势和未来
本文是对 Anthropic 团队 MCP 协议发明者 Justin Spahr-Summers 和 David Soria Parra 的访谈内容总结，详细阐述了 MCP 协议的诞生背景、核心设计原则。MCP 旨在解决 AI 应用与扩展之间的通信标准化问题，其核心在于工具、资源和提示的区分与应用，强调用户对工具的完全控制。相较于 OpenAPI，MCP 更适用于实现 AI 应用之间丰富的交互。文…- 0
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七大 MCP 支持的主流 AI 框架大盘点
本文深入探讨了 Model Context Protocol（MCP）作为解决大语言模型（LLM）和 AI Agent 缺乏实时信息、代码执行及外部工具调用能力的行业通用标准。文章首先阐述了 MCP 的核心作用和工作原理，即通过统一的 MCP 服务器，Agent 能够高效地获取外部数据并与应用交互。与传统工具直连方式相比，MCP 显著提升了工具的集中管理、系统安全性、可扩展性及用户体验。随后，文章…- 0
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MCP协议
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