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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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）
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
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。
随着AI从静态推理向动态交互演进，智能体（Agent）逐渐成为焦点。Agent不仅能够调用LLM进行推理，还能访问数据库、调用API、执行任务。然而，当前LLM和Agent之间缺乏标准化交互协议, 每个新数据源都需要自定义实现，使得真正互联的系统难以扩展。MCP(Model Context Protocol, 模型上下文协议)解决了这一挑战，MCP是为LLM和Agent系统设计的标准化交互框架，使
Python包、Sampling、FastAPI-MCP、MCP Connectors、百度地图MCP Server、Bing MCP
摘要：运用ARM单片机LPC2104及西门子公司的GPRSmodem设计一种嵌入式Internet接入系统，并提供相应的硬件原理图和嵌入式操作系统移植方案。
关键词：uc/OS-II uIP GPRS TCP/IP 嵌入式Internet引言随着GPRS技术在无线通信领域的发展，GPRSmodem作为GPRS在Int
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。
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
基于antv 的mcp 服务，支持25+ charts 的生成，对于图表的开发还是挺方便的，对于图表的渲染基于了ssr，同时官方还提供了额一个示例实现（ssr 转换为图片） 简单试用 安装 npm install -g @antv/mcp-server-chart 启动 mcp-server-cha
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）
mcp-use mcp server 交互工具，当然mcp-use 不支持简单的mcp client，还支持agent开发，通过mcp-use 我们可以将llver 集成起来，提升agent 的能力 简单示例 import asyncio import os from doten
MCP 虽然火爆，但依旧处于发展初期，单一的 MCP 市场难以满足各方多样化的诉求。不同企业、开发者在技术能力、应用场景、业务需求、选型等方面存在显著差异，这使得多元化的 MCP 市场成为必然。
文章目录PreMCP Feedback Enhanced（交互反馈 MCP）为什么需要它 / 背后动机架构与实现MCP 基础回顾（作为前提）核心组件与模块交互流程 (典型调用路径)与标准 MCP 的区别／增强点对比Cursor中配置用例 / 应用场景优缺点 / 挑战与风险优点缺点 / 限制实践建议 / 使用指南未来方向与思考参考MCP Feedback Enhanced（交互反馈 MCP）“mcp
MCP 协议层（Protocol layer）在传统的大模型应用中，模型本身只能被动地接收输入、产生输出，要让它调用外部工具或访问自定义的上下文，就需要在代码里逐条写好 API 调用、认证、错误处理的逻辑，既繁琐又难以维护。MCP（Model Context Protocol）的初衷，就是将这些“上下文管理”和“工具调用”能力抽象成一个标准化的通信协议，让大模型应用只需关注“我想用什么资源”，由专
之前展示的，都是在一个类中启动 FastMCP，并通过 @mcp.tool() 装饰器注册 MCP tools。 这样如果只是一两个 tools 还好，但如
