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这里不过多解释，毕竟我们只是使用而不是实现。简单来说 LLM使用不同工具时，以前需要同时修改模型和工具，因为各工具的API数据格式不统一，导致适配成本高、功能添加慢。MCP协议统一了数据格式标准，规定了应用向LLM传输数据的方式。任何模型只要兼容MCP协议，就能与所有支持MCP的应用交互。这将适配工作从双向简化为单向（仅应用端），且对于已有API的应用，第三方开发者也可基于其API进行MCP封装适
一、背景一个企业，面对不同的框架或系统，可能都需要参考他们的协议，去开发对应Tool，这其实是一个非常重复的工作。面对这种问题，Anthropic开源了一套MCP协议（Model Context Protocol），它为连接AI系统与数据源提供了一个通用的、开放的标准，用单一协议取代了碎片化的集成方式。其结果是，能以更简单、更可靠的方式让人工智能系统获取所需数据。二、架构结合AI模型，以一个Jav
01MCP 协议简介Model Context Protocol (MCP) 是由 Anthropic 提出的开放协议，旨在标准化 AI 大模型与外部数据源和工具的连接。官网称 MCP 为 AI 应用的 USB-C 端口，提供一种将 AI 模型连接到不同数据源、工具的标准化方法。目前，包括 Block、Apollo、Replit 等知名企业已开始采用 MCP 协议，显示出其在 AI 领域的重要地位
随着大型语言模型（LLM）的飞速发展，如何让 AI 模型更有效地与外部世界交互，成为了推动 AI 应用落地的关键。模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）应运而生，它作为一项新兴的开放标准，旨在标准化 AI 模型与外部工具、系统及数据源的集成方式。本文将带您深入探索 MCP 的核心原理、关键应用、生态系统现状以及未来发展，无论您是 AI 初学者还是经验丰富的开发者，
摘要：Model Context Protocol (MCP) 是Anthropic推出的标准化协议，用于连接AI模型与外部工具数据，简化开发对接。通过MCP，大模型可便捷调用各类服务（如地图、数据库、GitHub等）。文章以Claude接入GitHub为例，演示了MCP的配置与使用流程，并介绍了其架构（客户端与服务端协作）。此外，还提供了开发MCP应用的步骤，包括使用uv工具初始化Python环
本文将带您了解大模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)，并通过一个获取实时天气信息的实战项目，手把手教您如何实现AI模型与外部工具的无缝交互。
智能体终于突破了对话的局限，它们正在解决多步骤问题、协调工作流并实现自主运作。而推动这些突破的背后，正是MCP技术。MCP正在迅速走红。但如果您被那些专业术语搞得晕头转向，别担心，这再正常不过。今天，我们将深入探讨：现有AI工具为何力不从心，而MCP如何破解这些难题。内容涵盖，更配有真实用例的实操演示。这正是我入门时梦寐以求的指南。如果您曾尝试构建能真正执行任务的AI智能体（比如根据工作流查收邮件
https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server在本教程中，我们将构建一个简单的 MCP 天气服务器，并将其连接到主机 Claude for Desktop。我们将从基础设置开始，然后逐步扩展到更复杂的用例。许多大语言模型（LLM）目前无法获取天气预报和严重天气警报。让我们用 MCP 来解决这个问题！我们将构建一个服务器，暴露两个工具： 和 。然后
腾讯云代码助手 CodeBuddy 作为 AI 时代的智能编程伙伴，在游戏、小程序、音视频等实际垂直领域开发中展现出了巨大的优势。它通过智能代码生成、代码补全与优化、工程理解智能体 Plus、测试智能体以及兼容 MCP 开放生态等一系列强大功能，极大地提高了开发效率，降低了开发门槛，让开发者能够更加专注于业务逻辑和创新功能的实现。从我们展示的游戏、小程序、音视频开发的 Demo 中可以清晰地看到，
