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MCP

搞懂MCP和Skill，AI Agent从“能用“变“好用“

本文深入解析了AI Agent开发中的两个关键概念：MCP（Model Context Protocol）和Skill。MCP是标准化连接外部工具的"万能插头"，解决了多工具集成问题；而Skill则是指导AI如何执行任务的"菜谱"，定义了工作流程和规则。两者并非替代关系，而是互补协作——MCP提供能力，Skill提供方法。文章通过代码审查等实例说明，只有同时具备工具连接（MCP）和任务知识（Ski

第十个灵魂
2026-06-23 10:42:19

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 15

#人工智能 #MCP
MCP（Model Context Protocol）实战：怎么给你的 Agent 接外部工具

MCP 把『M个模型×N个工具』的集成地狱变成 M+N 的即插即用。讲清三个角色、三类能力、通信链路，并动手接一个 Server。

m0_73614031
2026-06-17 13:36:13

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 5

#MCP
RAG评估完全指南：别让你的知识库变成“垃圾回收站“

RAG评估是确保问答系统质量的关键步骤，通常被忽视但至关重要。文章指出，90%的RAG系统问题源于未经系统评估，而非模型本身。评估应分为检索和生成两个独立阶段：检索阶段关注召回率、MRR和NDCG等指标，确保找到正确文档；生成阶段评估忠实度、相关性、完整性和流畅度，避免幻觉和遗漏。建议结合自动化工具（如Ragas、LangSmith）和人工抽检，并将评估集成到CI/CD流程和生产监控中，形成持续优

 鱼run
2026-06-16 15:31:01

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 10

#人工智能 #机器学习 #算法 +1
技能资产化：AI企业落地必须跨越的深水区

当大语言模型（LLM）的能力边界以月为单位向外扩张时，一个更为隐蔽但至关重要的问题正在浮出水面：那些经过团队打磨、承载业务know-how的技能（Skill），如何才能真正成为可复用、可管控、可传承的企业资产？

LEO的MATRIX
2026-06-14 09:25:35

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 23

#AI #MCP
MCP：Agent 时代的“USB-C”，还是新的供应链风险？

MCP 像 Agent 时代的“USB-C”，让 AI 能统一连接工具、数据和系统，从“会聊天”走向“能执行”。但它接入的不只是接口，更是权限与操作能力，也会带来工具投毒、提示词注入、数据泄露和供应链扩散风险。因此，MCP 值得拥抱，但必须配套最小权限、人工审批、审计追踪和安全治理。

一心同学
2026-06-13 22:28:48

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 8

#MCP #安全
一文看懂_MCP（模型上下文协议）：为什么它会成为AI时代的

对于正在迷茫择业、想转行提升，或是刚入门的程序员、编程小白来说，有一个问题几乎人人都在问：未来10年，什么领域的职业发展潜力最大？答案只有一个：人工智能（尤其是大模型方向）当下，人工智能行业正处于爆发式增长期，其中大模型相关岗位更是供不应求，薪资待遇直接拉满——字节跳动作为AI领域的头部玩家，给硕士毕业的优质AI人才（含大模型相关方向）开出的月基础工资高达5万—6万元；即便是非“人才计划”的普通应

 拥抱AGI
2026-06-13 21:04:04

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 5

#人工智能 #学习 #AI +1
折腾了两天MCP协议，终于让AI帮我操作电脑了

折腾了两天MCP，我的感受是：这东西不是银弹，但确实是让AI落地的关键一步。以前我们说"AI能做什么"，答案基本是"能聊天、能写代码、能翻译"。有了MCP之后，答案变成了"能帮你干任何有API的事"。如果你也在做AI应用，强烈建议花一个周末把MCP跑通。那种看着AI帮你干活的爽感，值得。不过话说回来，MCP现在还比较新，文档不太全，踩坑是免不了的。建议从最简单的文件系统Server开始，跑通了再加

 weixin_45495161
2026-06-13 11:37:05

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 8

#人工智能 #MCP
AlphaAvatar：一个自托管的实时全模态个人 AI 助手运行时

AlphaAvatar 是一个开源、可自托管的实时全模态个人 AI 助手运行时，目标是从传统的无状态聊天机器人，演进为能够长期理解和协助用户的个人 AI 管家。

nopSled
2026-06-13 03:30:50

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 6

#人工智能 #MCP
MCP 终极愿景——成为 Agent 互联网的基石协议

我们研究了策略语言、成本分析、多租户、零信任安全。这个愿景的实现需要时间，需要技术突破，需要生态建设，需要多方协作。但方向是明确的，趋势是不可逆的。协议的规范必须公开、免费、无专利障碍。最后，我们展望了模型原生支持、区块链集成、自我治理等前沿方向。的基石协议，让任何浏览器可以访问任何网站，让任何网站可以被任何浏览器访问。自己处理认证、授权、审计。认证、授权、审计、限流、审批都在网关层统一处理。内部

 powerjuly
2026-06-13 02:55:46

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 1

#AI #MCP #人工智能
大模型原生支持 MCP——从模型指令到协议直通

模型能够感知策略约束，知道哪些操作是被允许的，哪些是被禁止的。这种方法不需要修改模型架构，只需要准备高质量的训练数据。挑战是需要大量的标注数据，且微调后的模型可能在其他任务上性能下降。协议合规性测试工具，可以验证模型的原生支持是否正确实现了协议。这种方法的优点是模型不需要修改，缺点是增加了复杂度和延迟。调用的性能基准，可以用于评估原生支持的效率提升。直接是协议兼容的，不需要额外的解析和验证。协议的

 powerjuly
2026-06-13 02:52:32

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 4

#人工智能 #AI #MCP
一文说清 MCP：AI 世界的「万能遥控器」

本文介绍了MCP（模型上下文协议），旨在统一AI与外部工具之间的连接方式。MCP被喻为“AI世界的USB-C”，通过标准化AI自动发现和调用工具的流程，显著简化了智能体与各类服务的集成。其架构包含三大核心角色：Host（AI应用）、Client（通信层）和Server（执行服务），MCP允许AI在用户授权下自主发现并安全调用底层API。目前已有超过一万个公开Server，OpenAI、Google

图说交通
2026-06-12 22:30:00

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 19

#人工智能 #MCP
MCP 和 Function Calling 分别是什么，两者有何关系？一文带你快速了解（附实例）

Function Calling 是大模型原生的 API 能力：开发者预先定义工具函数信息后发送给模型，模型识别用户意图后，输出结构化调用指令。业务程序解析指令并执行对应工具，最后模型结合用户提问与工具返回结果，汇总生成最终答案。标准返回示例：// 要调用的工具函数名称// 函数所需入参：城市名称"arguments": {"city": "北京"}MCP（Model Context Protoc

X猫有九条命X
2026-06-12 19:32:58

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 17

#MCP
一文打通 AI 认知：LLM、Agent、MCP、Skill 完整体系

本文系统梳理了人工智能70年发展历程，分为四个阶段：理论萌芽期（1943-1956）、符号主义寒冬期（1957-1995）、机器学习复苏期（1996-2015）和大模型智能体爆发期（2016至今）。重点解析了当前AI四大核心组件：大模型（LLM）作为智能核心，智能体（Agent）负责自主执行，技能（Skill）实现具体操作，以及MCP协议提供标准化接口。文章还介绍了RAG、多模态AI、模型微调等新

 砍光二叉树
2026-06-12 17:35:12

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 10

#人工智能 #MCP
Spring AI + MCP 实战：Java 应用轻松调用外部工具

传统的 Java 后端开发主要处理业务逻辑，而在大模型时代，应用需要具备与 LLM 交互的能力。Spring AI 提供了统一的抽象层，而 MCP 则解决了模型与外部数据/工具连接的标准问题。通过 Spring AI 和 MCP 的结合，Java 开发者可以非常便捷地为大模型应用扩展外部能力。本文通过 CSDN 发布场景，展示了从配置到调用的完整流程，希望能为初学者提供清晰的入门指引。

whaledown
2026-06-12 16:10:01

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 5

#MCP
R-Shell开源项目实战解析：用Rust打造命令行SSH工具，支持连接管理、远程执行、SFTP与MCP

本文围绕 R-Shell 开源项目展开，介绍它如何用 Rust 实现一个命令行 SSH 工作台，覆盖项目背景、核心功能、技术栈、运行方式、模块结构、命令用法、安全设计和实际使用场景。

MageGojo
2026-06-12 16:04:19

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 9

#命令行工具 #运维 #MCP
把 GitNexus 接进 Codex：本地索引代码库后，如何用 cpolar 远程查看项目分析 Web UI？

把 GitNexus 接进 Codex：本地索引代码库后，如何用 cpolar 远程查看项目分析 Web UI？代码库一大，AI 编程助手最容易翻车的地方不是不会写代码，而是看不完整个项目。它改了一个 Service，却漏掉调用链；它理解了一个文件，却没看见跨模块依赖。GitNexus 适合解决这个问题：先把仓库索引成代码知识图谱，再把这份上下文交给 Codex 这类编程助手使用。这篇不写空泛

 cpolar技术支持
2026-06-12 14:39:12

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 6

#MCP
把 79 个数据工具塞进一个 Python 脚本, 再用 n8n 排成日更流水线

做跨境这几年, 我最大的感受是: 数据从来不是没有, 是"拉数据"本身把人累垮。打开十几个网页, 复制粘贴, 录 Excel, 再用聊天窗口问 AI, 一上午就过去了。后来我把整套流程压成了一个 Python 脚本加一个 n8n 调度,

跨境Jacky
2026-06-12 10:18:42

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 5

#跨境电商 #MCP
AI大模型通用上下文标准(MCP)

1.协议基本信息•发布方：Anthropic•正式发布时间：2024年11月•底层依赖：JSON-RPC 2.0•协议特性：有状态双向会话、能力自动协商、分层通信架构、支持本地STDIO与远程HTTP双传输模式•配套生态：官方规范文档、多语言SDK（Python/TypeScript等）、MCP Inspector调试工具、官方参考服务端2.核心设计理念1）关注点分离：拆分AI应用主机、协议客户端

 极深
2026-06-12 07:30:00

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 25

#人工智能 #MCP
MCP协议是什么？为什么它被称为AI时代的“USB接口”？

为什么越来越多AI Agent开始支持MCP？看完终于懂了

 填满你的记忆
2026-06-10 21:56:23

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 6

#人工智能 #MCP
MCP 社区的治理模型——去中心化与标准化的平衡

开放指的是协议的规范本身是公开的、透明的，任何人都可以阅读、实现、扩展，而不需要经过某个中心化实体的许可。一个协议可以是开源但封闭的，例如某些项目虽然源代码公开，但规范的制定过程不透明，决策权集中在少数人手中。从最开始的观察者，到偶尔的评论者，到定期的贡献者，到核心贡献者，到维护者，到技术指导委员会成员。成员的任期应该有限制，例如一年或两年，以保证新鲜血液的注入。这种孵化流程的好处是：新特性可以在

 powerjuly
2026-06-10 01:37:37

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#去中心化 #区块链 #AI +2
基于 MCP 审计日志的成本分析与优化

使用成本模型中的单价乘以对应的成本因子，得到单次调用的成本。按小时、天、周、月对成本进行聚合，可以观察成本的时间模式。将所有属于同一个用户的调用成本相加，就得到该用户的总成本。调用耗时，对于按时间计费的服务，耗时直接决定成本。传输数据量，对于按流量计费的服务，请求和响应的数据量决定成本。通过审计日志和成本分析，企业可以将模糊的云账单转化为精细化的成本洞察，用数据驱动成本优化。第六，成本治理的文化建

 powerjuly
2026-06-10 01:47:49

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 1

#数据库 #人工智能 #AI +1
MCP 生态中的 Skill 质量评级体系——如何衡量一个 Skill 的好坏

有的来自官方，有的来自第三方开发者，有的来自开源社区。自动化检查可以验证文档是否包含了所有必要的章节，是否有缺失的字段说明。安全扫描，检测已知的安全漏洞、依赖库的漏洞、敏感信息泄露。自动化评级可以覆盖功能正确性的大部分测试、性能基准测试、可观测性指标检查、文档结构的自动化校验、维护活跃度的数据采集。自动化扫描可以检测常见的安全问题，如日志泄露、硬编码密钥、不安全的依赖版本。评分的算法和权重公开透明

 powerjuly
2026-06-10 01:36:12

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 6

#人工智能 #AI #MCP
2026全球AI大模型大战：OpenAI冲击IPO，Meta豪赌超级智能，AI Agent时代来了

2026年AI行业迎来关键转折，超级智能和AIAgent成为核心焦点。OpenAI启动IPO，推动AI产业资本化进程，但面临算力成本、盈利模式和激烈竞争等挑战。Meta押注超级智能，构建具备持续学习和自主决策能力的系统。微软减少对OpenAI依赖，开发自研模型以满足企业需求。Anthropic凭借Claude在长文本处理、编程和Agent能力上脱颖而出。AIAgent从被动应答升级为主动执行任务，

人道领域
2026-06-09 23:50:31

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 22

#人工智能 #MCP
技术速递｜以 Token 经济学驱动的架构：混合模型、AI Runway、AKS Kata MicroVM 与 MCP

Token 经济学已经成为新的 SLO（服务等级目标）。Agent 化工作负载会成倍增加模型调用次数，而每一次调用都有成本。真正能够改变成本曲线的，不是 Prompt，而是架构设计。对模型进行分层，对部署位置进行分层。将 Frontier 模型用于最高层的推理与决策；将小模型用于绝大多数实际工作；稳定态任务运行在集群内 CPU 上，而较重的约 15% 工作负载则运行在集群内 GPU 上。将 AKS

MicrosoftReactor
2026-06-09 22:19:53

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 9

#架构 #人工智能 #copilot +2
全程用 AI 做一款商业级手游 · EP10 道具系统：让三个按钮真正改变棋盘

EP9 收尾时留了个诚实的尾巴：撤销/炸弹/换一换三个道具按钮，UI 在、计数会扣，但"按了不改变棋盘"。这一集回头补完，把它们接成真实玩法——撤销=落子前快照还原（能从死局复活）、炸弹=点棋盘清 3x3、换一换=重发托盘。16 条断言钉死，还顺手逼出一个真 bug：开新局没清撤销快照，导致能"撤"到上一局。最后用 MCP 把三个按钮一个个点了一遍、截图验证棋盘真的变了。

winlife_
2026-06-09 10:28:55

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 8

#windows #算法 #MCP +1
从零到一学 AI Agent：梳理核心概念、工具交互与知识增强

Agent 是由大模型驱动的智能系统，它的核心作用，就是解决传统大模型只能单次问答、无法自主执行复杂任务的短板。通过自主规划、调用工具、动态调整执行路径，让大模型从单纯的聊天应答，升级为能独立完成多步骤任务的智能体。Agent 的本质，就是让大模型在循环中不断根据新信息做决策、调工具，直到任务完成。在 Agent 开发中，Tool 是专门提供给 Agent 调用的外部功能模块，是承接大模型决策、完

 睡不醒的笨笨
2026-06-09 09:06:24

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 7

#人工智能 #AI #python +1
MCP 如何解决 Agent 的三大工程难题：可观测、可控、可回滚

写操作可能需要补偿。人可能批准了不该批准的操作，策略可能配置错了，模型可能在罕见情况下做出了错误决策。所有日志都使用相同的字段定义，相同的时间戳格式，相同的错误码规范。当错误发生后，你需要知道发生了什么、谁干的、什么时候干的、为什么干的。这确保了在事后追溯时，你看到的记录就是当时发生的事实，没有人可以抵赖或篡改。如果这些问题没有答案，你的系统就是危险的。通过副作用声明、补偿操作的定义、调用链的原子

 powerjuly
2026-06-09 01:28:31

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 4

#人工智能 #AI #MCP
全程用 AI 做一款商业级手游 · EP9 收尾与复盘：做到了哪，没做到哪，边界在哪

阶段性收尾。把前 8 集的系统按固定依赖顺序串成一条启动链路（GameBootstrap.InitAll），跑一次端到端集成——开局/落子/计分/赚币/连签/离线/内购/换肤/活动/埋点/落盘，18 条断言一次性证明 8 个 EP 组成的是一款连贯的游戏而不是一堆零件。到这一集为止合计 134 条自测断言全绿。然后是诚实复盘：全程 Claude + Funplay MCP 到底把"商业级游戏"做到

 winlife_
2026-06-08 21:14:26

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 3

#人工智能 #java #开发语言 +2
全程用 AI 做一款商业级手游 · EP8 数据与运营：让上线后的游戏还能调

前 7 集做的是"游戏本身"。但商业游戏和 demo 的分水岭是上线之后——能不能看见数据、能不能不发版调数值、能不能不更包换资源。这一集做运营三件套：埋点（攒批到阈值自动上报，出口可注入所以可测）、远程配置（服务端下发 key-value 盖在默认值上，取值一律带兜底）、热更接缝（IAssetSource 抽象，现在走 Resources，YooAsset 装好即切，上层一行不改）。用一个"不发

 winlife_
2026-06-08 20:00:22

 428

 6

#游戏 #MCP #游戏开发
全程用 AI 做一款商业级手游 · EP7 表现层与手感：从“能跑“到“摸起来爽“

前 6 集全是纯逻辑——能跑，但没手感、还很糙。这一集做表现层，把它做到"像正经商业产品"：美术全是生成的（糖果光泽方块 + 渐变背景 + 圆角光泽 UI，0 张 Unity 默认占位图），换肤能实时重染整盘；动效用纯缓动函数（边界、回弹 overshoot 全断言）；音频全部用 numpy 程序合成（8 个 WAV，0 美元 0 素材），事件驱动的 AudioManager 对玩法只读。23 条

 winlife_
2026-06-08 19:41:47

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 8

#人工智能 #java #开发语言 +2
全程用 AI 做一款商业级手游 · EP6 留存系统：让玩家明天还回来

变现负责把流量变成钱，留存负责供给流量——这一集做"让玩家明天还回来"的三件套：离线收益（按离开时长给金币，8h 封顶）、每日登录连签（7 天循环、断签归 1、D7 大奖）、主题皮肤（免费/金币/最高分三种解锁）。三条都复用 EP4 的经济曲线随进度（最高分）缩放。关键工程点：把"今天"做成可注入的 epoch day，连签逻辑就能被断言钉死而不依赖系统时钟。24 条断言全绿。

winlife_
2026-06-08 19:31:05

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 6

#MCP #游戏开发
Kiro 上手实测：亚马逊这个‘先写需求再写代码‘的 AI IDE，到底好不好用

亚马逊出了个 AI IDE 叫 Kiro，和 Cursor、Claude Code 最大的区别是：它让你先写需求文档，再让 AI 写代码。我花了一个周末把它装上，跑了两个项目，说说真实感受。

baidu_32885171
2026-06-08 11:03:26

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 6

#AI #MCP
Kiro CLI调用MCP servers

Model Context Protocol (MCP)是一个开源标准，让AI应用（如Kiro CLI）能够访问外部系统的数据或工具。MCP servers大致可以分为本地MCP servers和远程MCP servers。本地MCP servers需要首先在本地安装，然后注册。远程MCP servers直接注册。

易生一世
2026-04-30 23:15:00

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 7

#MCP
Claude Code 接 MCP 保姆级实战：5 个神级 MCP 工具让 AI 编程效率翻倍（2026 最新·手把手）

现象真正原因解决npx 拉包失败先手动跑一次启动命令GitHub 工具 401token 没注入或过期重设环境变量再重启 Claude CodePlaywright 卡住Chromium 没下载完预跑团队成员配置不一致用了用户级配置改用项目级.mcp.json提交到 Git改了配置不生效Claude Code 没重启退出重进，配置在启动时加载MCP 不是花架子，它是把 Claude Code 从"

张大鹏520
2026-06-08 06:38:44

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 7

#MCP #开发工具
全程用 AI 做一款商业级手游 · EP5 商城 + 内购：把经济曲线接到真实 SKU

EP4 把"金币随进度（最高分）缩放"的算法做出来了，但还没有商城、没有真内购。这一集把它落地成可购买的 SKU 目录：商城展示价按玩家进度实时算，购买发放走与 mock 测试完全一致的同一条路径——所以 9 条断言覆盖的就是真实发放逻辑。关键设计：不硬依赖 Unity Purchasing 包，用 #if 守卫真接线，开发机没配商店也能编译自测。同一份定价目录，$1.99 在新手期（最高分 1）

winlife_
2026-06-07 02:04:04

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 7

#java #servlet #开发语言 +2
全程用 AI 做一款商业级手游 · EP4 经济系统：让“留存“自动变成“变现“

从玩法走进商业化。这一集做货币系统和那条让一款 F2P 游戏真正赚钱的曲线——金币随玩家进度（最高分）缩放。同一个 $1.99 金币包，新手（最高分 1）买给 2,200 金币，打到封顶给 260,000（约 118 倍）。配上银行家舍入到漂亮整数。13 条断言钉死：曲线单调、随进度放大约 118x、取整、货币增减与不足拦截、变更广播。这就是 EP0 讲的那条商业化命脉。

winlife_
2026-06-07 00:29:43

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 6

#MCP #游戏开发
全程用 AI 做一款商业级手游 · EP3 内容数据化：让数值和代码分家

EP2 的发牌是写死的均匀随机。商业游戏不这么干——数值要能被策划/运营调，不动代码、不发版。这一集把"难度曲线"做成数据驱动：一个 ScriptableObject 按分数分档，决定发牌时小/中/大方块的权重，分数越高大块越多。然后用 11 条断言钉死它，其中关键一条：实测大块占比随难度从开局 5.8% 漂移到后期 50.8%。

winlife_
2026-06-06 12:23:50

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 5

#人工智能 #MCP #游戏开发
Spring AI + MCP协议 + Agentic RAG：大厂面试官连环追问电商智能客服，水货程序员谢飞机如何接招？

这场面试涵盖了从JVM内存模型到的完整技术栈光谱。传统Java开发的技术红利正在消退，AI能力正在成为新的分水岭。对于Java开发者来说，Spring AI降低了AI集成的门槛，MCP协议标准化了工具调用，Agentic RAG重新定义了智能应用的边界。与其像谢飞机一样"回去啃文档"，不如从现在开始动手实践——用Spring AI搭一个RAG问答系统，用MCP协议接几个工具，用Milvus存几万条

 uln
2026-06-06 10:51:20

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 5

#MCP #RAG #微服务
全程用 AI 做一款商业级手游 · EP2 核心玩法：方块消除，13 条断言全绿

EP1 搭好了地基，这一集在上面长出核心玩法：Block Blast 式的方块拖放进 8×8 网格、填满行/列就消除、计分、没处可放就判死局。重点不是"做个能玩的"，而是把整套规则写成纯逻辑、用 13 条断言把它钉死——单行消、行列同消、死局判定、计分公式、控制器开局，全绿。顺带用 EP0 那条 AI 出图流水线生成了一套 6 色糖果方块，渲染出第一张像样的游戏画面。

winlife_
2026-06-05 23:20:31

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 3

#MCP #游戏开发
全程用 AI 做一款商业级手游 · EP1 地基：先搭框架层，不急着写玩法

系列第一集真正动手。商业游戏跟原型最大的区别，是它有一层"所有系统都往上插"的地基。所以 EP1 不写方块玩法，先把框架层搭好——可观察+自动存档的 Property、事件总线、单例、资源、对象池，再加一个固定初始化顺序的启动流程。然后用一个自检证明：存档读写、观察者、跨会话持久化都成立——在往上盖任何东西之前，先确认地基不塌。

winlife_
2026-06-05 22:45:14

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 6

#MCP
全程用 AI 做一款商业级手游 · EP0 立项：能做到吗、怎么做、边界在哪

一个新系列的开篇：我要全程只用 Claude + funplay Unity MCP（再加一个图像生成模型出美术、程序合成出音频）做一款商业精品质量的手游，边做边记。这一篇先把三件事说清楚——讲清楚"商业游戏"到底是什么（核心玩法只占 5%，剩下 95% 是留存+变现机器）；盘一遍这套纯 AI 工具链每一层能不能扛（代码/美术/音频/手感）、边界在哪；定下要做的品类（Block Blast 类方块

 winlife_
2026-06-05 21:54:57

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 4

#人工智能 #MCP #游戏开发
Realtek Ameba MCP 服务详解：让 AI 帮你写代码、编译、烧录

Realtek推出Ameba MCP服务，将AI与嵌入式开发深度整合。该服务允许AI工具直接调用本地开发工具链，实现从代码生成、编译、烧录到串口验证的全流程自动化，同时确保代码安全不泄露。服务包含三大核心功能：文档查询确保API准确性、本地工具链调用实现实操自动化、串口日志监控辅助纠错。开发者可享受"开发搭档"式体验，无需手动切换工具，提升开发效率。目前官方已提供完整接入指南。

Ameba_AIoT
2026-06-05 17:05:11

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 7

#人工智能 #MCP