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 ...
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大家好，我是苍何。悄悄告诉你个事，昨天我去杭州参加字节火山方舟举办的开发者见面会了，你别说，还真有点刘姥姥进大观园的感觉?现场真实体验完这次新发布的产品和模型，激动的忍不住想给大家做一波分享。特别是新出的 MCP 应用 DeepSearch，很有意思。我的小脑袋瓜子总结下来，一共有四大亮点：1、发布豆包深度思考模型 Doubao-1.5-thinking-pro 和全新的视觉理解模型 Doubao
? 下方“With MCP”部分：AI应用作为MCP客户端，通过标准化协议与MCP服务器交互，再由服务器用API连接外部资源，实现无缝、灵活的
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
MCP 的发展速度之快，似乎超出了大部分人的想象。今年2月，Cursor、Windsurf、Cline 均开始引入 MCP，近日 OpenAI 宣布支持 MCP，国内百度地图、高德地图陆续发布 MCP Server，还有一众非常活跃的提供 MCP 托管和中间件服务的供应商，MCP 生态正呈现越加丰富和成熟的发展态势。虽然 AI 在短期内依旧面临 ROI 的考验，但几乎所有人都不会怀疑他的未来，都不
将大语言模型（LLM）与外部工具连接，是扩展其能力的主流方法。通过给模型提供工具，它就能查询数据、调用 API，完成更复杂
0 前言上文介绍咋用 MCP 插件让 Dify 充当客户端 ，并利用外部 MCP 服务器工具如 Zapier 的 7,000 多个集成。得益Dify模块化设计和灵活插件系统，它不仅限于客户端。Dify 还可轻松用作 MCP 服务器，让你与其他兼容系统共享你构建的 AI 应用程序，以实现更广泛用途。1 MCP 服务器插件：将 Dify 连接到 MCP 客户端mcp-server 插件由 Dify 社
引言：AI智能体浪潮下的互联互通挑战随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型推动了智能体（Agent）应用的兴起，赋予其理解指令、调用工具、连接数据的能力，广泛应用于各类业务场景。然而，当前智能体生态仍面临互操作性、集成门槛高、协同效率低等“系统孤岛”问题。为解决这些问题，模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）应运而生。本文将介绍MCP的原理与优势，并结合企业实践，探
一、MCP定义MCP出现背景Function Calling 仍存在一些问题：没有统一的行业标准，每个 LLM 提供商的实现方式不同（例如 JSON 结构可能差异很大）。需要开发者为每种模型或工具编写特定的适配代码。不负责执行函数或管理工具，只生成指令，执行通常由开发者手动处理。数据孤立：模型训练后无法实时获取新数据，依赖RAG（检索增强生成）等静态方法。实际在实现 AI 应用时，会发现集成 Fu
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。
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
【引】AI Agent的实际效能高度依赖于其可集成的工具生态。当Agent无法接入关键数据源或功能接口时，其应用价值将大幅
将大语言模型（LLM）与外部工具连接，是扩展其能力的主流方法。通过给模型提供工具，它就能查询数据、调用 API，完成更复杂的任务。
提供工具时，可以使用 MCP 模式，简单来说：由一个外部的、集中的工具服务来提供所有工具，开发者写的应用直接调用这个服务，让它去和模型沟通。
这样做表面上简化了开发，开发者不用自己管理工具了。但问题也恰恰出在这里：应用的开发者，失去了对模型上下文的精确控制权。
这是一
收集了大量 MCP Servers，可在 mcp.so 上使用，而无需本地安装，只需简单配置（如配置 API Key），即可通过 URL penAI API）
