MCP和大模型怎么交互？Client和Server如何通信？如何开发MCP Server？如何开发MCP Client？Client和Server如何通信？Cilent和Server的通信可以说是MCP架构最关键的部分。通过前文我们知道构成MCP完整架构的三个部分：MCP Host、MCP Client、MCP Host。MCP Host服务就是我们常说的开发一个AI应用，而MCP Server一
MCP——AI 时代的“操作系统接口”2024年11月，Anthropic发布模型上下文协议（MCP），这一开放标准迅速引发开发者社区的"协议觉醒"。其本质是通过标准化接口实现LLM与外部世界的双向交互，正如 USB 协议统一外设接入，MCP 正成为 AI 应用连接数字生态的通用总线。随着 Cursor、Claude 等开发工具相继集成，特别是 OpenAI 宣布全面兼容 MCP 协议，标志着 M
MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口，有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步，接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成，FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力，敬请期待。
mcp-framework 基于typescript开发mcp 服务的框架 包含的特性 tool 支持 进行资源管理，包含data source 以及api 支持定
台应用模板和必要NuGet包 项目结构：主程序、工具类、配置和模型 开发步骤：MCP服务配置、工具类实现 工具方法：同步/异步实现、文件处
Resources 资源也是 MCP Server 向客户端应用提供信息的一种形式。 例如： File contents（文件内容） 比如本地的 .txt、.md、.js、.json 文件 Database records（数据库记录） 比如 SQL 查询结果或某个表格的内容 Screenshots ...
作者：张星宇
在大型语言模型（LLM）生态快速演进的今天，Model Context Protocol（MCP）作为连接 AI 能力与真实世界的标准化协议，正逐步成为智能体开发的事实标准。该协议通过定义 Resources（静态资源）、Prompts（提示词模板）和 Tools（可执行工具）三大核心能力，让开发者能够以模块化方式为 LLM 扩展文件系统访问、API 集成甚至物联网控制等交互能力。
本文将带你通过 Serverless Devs CLI 工具，开发并一键部署一个原生 SSE 的示例 MCP Server 到阿里云函数计算（FC），提供自带 LLM 的 Client ，可对部署好的 MCP Server 进行测试。
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以前，如果想让 AI 处理我们的数据，基本只能靠预训练数据或者上传数据，既麻烦又低效。现在，MCP 解决了这个问题。
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是 Anthropic 在 2024 年底推出的一种开放协议，旨在实现大语言模型（LLM）
Playwright MCP、Chrome DevTools MCP与Chrome MCP深度对比三者在、功能和应用场景上的显著差异。Playwright MCP作为跨浏览器测试框架，支持多浏览器和移动端，提供15+工具，适合自动化测试和CI/CD集成；Chrome DevTools MCP专注于Chrome深度调试，提供26个专业工具，适合性能分析和网络诊断；Chrome MCP则是最轻量级的基础工具，仅支持8-12个核心功能，适合简单任务。
MCP Server 可以运行在 Stdio 或 SSE 模式下。 Stdio：本地进程间管道（stdin/stdout）通信，无需网络
Model Context Protocol (MCP) 是一个专门为 LLM（大语言模型）应用设计的协议，它允许你构建服务器以安全、标准化的方式向 LLM 应操作。
一行代码快速体验MCP 访问下面这个网站： https://smithery.ai/ 随便选一个cursor，在安装这里找到cursor配置， 然后复制
【转】后台服务器框架中的瑞士军刀——MCP
【转】后台服务器框架中的瑞士军刀——MCP篇介绍了一个简单的UDP服务框架，但是面对海量的请求，同步框架显然有点力不从心。于是在我接手好友系统的接口服务的时候，就采用了一个强大的异步框架——MCP框架。MCP框架是一个多进程异步框架，支持UDP、TCP和http，结构很灵活，可以根据需要将各组件像搭积木一样组装
Model Context Protocol（MCP）是由Anthropic推出的开源协议，旨在实现大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具的无缝集成。 https://modelcontextprotocol.io/ 它的应用前景如何呢？ 一、赋能与场景拓展 通过MCP，开发者可以标准化地连接LL
在没有 MCP（可能指某种中间件或通信协议等）时，通常用户直接向大模型提问，大模型基于自身预训练知识和内部算法直接处理并返回回答，缺少图中 MCP 所起到的外部调用等中间环节及相关拓展功能。 而引入 MCP 后增加了外部调用等流程，可使大模型借助外部资源等处理任务。
