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Function Calling 是由 OpenAI 等公司推动的一种技术，它允许大语言模型（LLM）通过自然语言指令与外部工具和服务进行交互，从而将自然语言转换为具体的 API 调用。这一技术解决了大语言模型在训练完成后知识更新停滞的问题，使大模型能够获取实时信息，比如：当前的天气、股市收盘点数等。
字节跳动技术副总裁洪定坤认为，随着模型能力的持续进步，AI有机会成为调度者，通过调用不同的 Agent 和工具，让软件开发“all in one”，更大幅度地降低开发门槛，提升开发效率。为了更好地支持Agent开发与应用，火山引擎AI云原生全栈服务升级，发布了火山引擎MCP服务、PromptPilot智能提示工具、AI知识管理系统、veRL强化学习框架等产品，并推出多模态数据湖、AICC私密计算、
最近在GitHub上发现了一个超级实用的项目——12306-mcp，这是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的12306购票搜索服务器。
3个MCP今天，我将为大家介绍一个神器级的解决方案——。经过我的实测，这3个配合能让你的 Cursor 使用自动测试并优化cursor自己写的代码，不用再手动每次复制粘贴Bug让cursor看，全程无幻觉，还能把高速回复次数提升到2500次，免费版本IDE也可以使用，把1次Token消耗当10个Tokens用，效率大大提高，极大节省消耗次数。不仅限于Cursor，Augment，Windsurf
摘要：本文介绍了一个通过MCP+Agent+大模型协同处理大体积电子书的技术方案。系统支持PDF、Word、EPUB等多种格式，核心功能包括：1）按页面/章节拆分电子书；2）OCR图像识别；3）多格式内容解析；4）大模型自动总结与翻译；5）HTML输出美化。实现过程分为MCP服务端开发（含文件解析、OCR引擎等模块）、Agent流程编排（负责任务调度）和大模型内容处理三个层次。测试案例显示，该系统
本文介绍了一个名为“音途智游”的智能旅游助手，它通过百宝箱平台的MCP（多模态内容处理）功能，将语音讲解融入旅游推荐服务，提升用户体验。文章分为三个部分：1. 系统架构与工作原理，包括景点推荐引擎、文化解析模块、语音合成系统和导览集成平台；2. 搭建指南，详细说明了从环境初始化到核心功能配置的步骤；3. 实测体验，展示了该智能体在实际场景中的应用效果。最终，该智能体通过多模态技术实现了从智能路线规
摘要：本文探讨如何定制MCP协议，强制要求tool参数必须包含描述信息。通过分析MCP协议和Java SDK源码，发现协议层面并未强制要求参数描述。本文给出了一种自定义实现逻辑，供参考。
摘要：Trae推出的「网页内容重构助手」是一款智能网页优化工具，利用Playwright抓取网页结构，结合LLM分析生成优化建议，并通过MCP协调实现动态修改与实时预览。该工具面向网页设计师、开发者及企业用户，提供布局调整、导航优化等功能，显著提升网页优化效率。核心创新在于实时预览、智能分析和动态修改能力。技术实现包含Playwright抓取、LLM分析、MCP协调三大模块，用户可通过Trae平台
MCP 协议为大型语言模型与外部工具或数据源之间提供了一条USB-C风格的通用接口：应用侧不再需要为每一个函数调用手写胶水代码，而是只需一次性声明工具目录，模型即可通过统一的握手流程发现、调用并组合这些工具。) 这一设计把以往松散的“函数调用”范式上升为跨进程、跨语言甚至跨云的协议层，类似互联网早期的HTTP与SMTP将信息互联。) 在企业落地中，MCP 既能让 IDE、客服机器人、数据分析平台等
在现代 LLM 工具生态里，提供了模型“触手可及”的即时工具，而MCP（Model Context Protocol）则把大量分散的工具与数据源整合成一张可寻址的网络。前者专注于让模型正确地产生“调用意图”，后者专注于把这些意图可靠地路由到正确的服务端点。当两者结合，开发者能够用极小的提示成本为 GPT-4o 或 Claude-3 等模型接入数百个外部能力，并在权限、缓存、并发、版本管理等维度获得
