本文通过讲解MCP解决了什么问题，以及和以及与Function Call、Agent的关系。通过两个实际对比的案例，对MCP、Function Call、Agent在应用层的关系进行详细的介绍。以便于小伙伴们对AI专有名词有进一步的理解和学习。

通过MCP，AI模型能够以统一的方式访问资源和工具，从而实现更高效、更智能的交互体验。本文将详细解读MCP的工作原理、传输机制及其在实际应用中的优势，帮助读者更好地理解这一创新技术如何推动AI从简单的聊天工具迈向真正的智能代理。

一项最新研究曝出MCP协议存在严重安全漏洞，攻击者可通过精心构造的提示词，诱导大语言模型执行恶意指令，从而绕过权限限制，直接访问并泄露整个数据库。这一漏洞已在使用该协议的多租户系统中得到验证，引发业界广泛关注。

企业级AI Agent市场正成为资本追逐的热点，但其商业模式和落地难题仍待破解。本文深入探讨了企业级Agent从工具到“数字员工”的演变，分析了其在确定性、垂直性和落地性上的特点，同时指出了MCP协议在企业级场景中的局限性以及商业模式转变的挑战，揭示了企业级Agent市场的机遇与困境。

MCP（模型上下文协议）被誉为“AI 时代的 App Store”，它让大模型无需定制开发，就能像调用积木一样即插即用地使用各种工具。本文用通俗比喻和实战案例，3 分钟带你搞懂 MCP 的原理、与 API 的区别，以及它如何重塑 AI 与外部世界的交互方式。

本文探讨了MCP（多模态能力插件）在实际应用中的体验变化。作者黄叔曾深度参与MCP开发，但近期使用频率降低。文章通过案例分析，展示了MCP的强大功能，如自动化任务执行和多模态内容生成，同时也指出了其面临的挑战，包括安装复杂、依赖特定环境、产品封装局限以及生态维护问题。尽管如此，作者仍认为MCP是通往AGI（通用人工智能）的必经之路，具有重要的战略意义。

微信支付MCP上线，为AI应用商业化带来新机遇。文章介绍了MCP的快速接入方法，并分析了其作为AI商业闭环的关键作用。支付MCP通过去UI化的交互提升转化率，实时数据闭环优化ROI，收入反哺模型打造自学习商业系统。同时，文章列举了内容付费、电商导购、SaaS工具、虚实结合等10大落地场景，探讨AI商业化的未来方向。

随着大语言模型的广泛应用，如何高效地连接模型与工具、数据源以及其他智能体，成为了一个亟待解决的问题。本文将深入探讨模型上下文协议（MCP）这一新兴技术，它是由 Anthropic 开发的标准化开放协议，旨在为 AI 模型与外部资源的无缝交互提供通用解决方案。

在人工智能技术加速渗透各行各业的当下，AI 模型与外部系统的高效交互成为制约产业智能化升级的关键瓶颈。本文将深入探讨 Model Context Protocol（MCP）如何通过标准化双向通信框架，重构 AI 生产力，推动企业级智能体从协议标准到落地的全过程。

在数字化时代，产品经理常常需要与技术团队紧密合作，但面对复杂的代码和浏览器调试问题，非技术背景的产品经理往往感到无从下手。本文将详细介绍如何安装和配置BrowserToolsMCP，帮助产品经理摆脱技术难题，更高效地完成产品设计和功能测试。

在人工智能领域，大语言模型（LLM）的应用越来越广泛，但其能力边界也逐渐显现。如何让AI真正“用工具”、获取实时数据并执行复杂任务？MCP（模型上下文协议）应运而生。本文将用通俗易懂的语言，为你揭开MCP的神秘面纱。

这篇文章介绍了即梦 MCP 在 AI 作图方面的应用，通过与 Cursor 和 Cherry Studio 的结合，详细讲解了如何利用即梦 MCP 实现 AI 作图自由，并提供了开通即梦 API、配置 MCP server、设置环境变量及客户端的具体步骤，还展示了在不同场景下的应用案例。