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给 AI 装上“USB-C”接口：通俗解读 MCP 协议
想象一下，如果AI大模型能像USB-C一样通用，那会是怎样的体验？MCP（Model Context Protocol）的出现，让AI从“空房间里的天才”变成了能操作电脑、读写文件的真实助手，打破了AI巨头间的围墙。
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AI产品如何应对MCP的不确定性
当AI不再只是“工具”，而是能主动规划、调用工具、反思修正的智能体，人机协作的边界正在被彻底重写。从单点任务到自主闭环，Agent技术正推动AI从“被动响应”迈向“主动创造”。
什么是MCP模式？AI 从业者必备的 “底层思维工具”
大模型再聪明，也干不了“查数据库”“调支付接口”这种活？MCP（Model Context Protocol）正成为AI落地的关键桥梁——它让LLM从“纸上谈兵的军师”升级为能指挥真实工具、访问私有数据、执行闭环任务的“智能指挥官”。当通用智能遇上专业执行，企业级AI才真正开始“动手干活”。
诞生才一周年，MCP凉了
曾被誉为“AI界USB-C”的MCP协议，一年内从万众瞩目到无人问津。问题不在愿景，而在现实：工具越多，模型越蠢；上下文膨胀，成本飙升。当Anthropic自己转向Skills系统，这场通用协议实验揭示了一个残酷真相——当前AI的能力边界，还不配拥有真正的“即插即用”。
Skills不是高级MCP，他是给MCP擦屁股的…
MCP是必然产物，Skills却被调侃为“擦屁股的”。它们究竟是相互成就，还是彼此掣肘？这篇文章试图拨开迷雾，直击AI Agent架构背后的逻辑冲突。
AntV MCP：超顶、超实用！一句话AI，瞬间可视化图表，产品汇报、数据分析全都用得到！！！
AntV MCP以一句话AI生成图表的极简体验，打破传统 BI 工具的复杂壁垒。本文深度解析 MCP 的工作流设计与应用场景，助力产品人、数据分析师在汇报、协作、决策中实现高效表达与认知跃迁。
ALL About AI 系列（四）：工具使用：Function Calling与MCP
把大模型从“聊天玩具”升级成“业务员工”的核心开关，就藏在两条技术路线里：Function Calling 与 MCP。前者像给模型一部“内线电话”，随时调用你的 CRM、ERP；后者干脆为它配了“万能插座”，插件、记忆、权限一键热插拔。我们对比实测发现：Function Calling 平均延迟 400ms，适合高并发订单查询；MCP 在跨平台编排上胜率高出 32%，却多了 18% 的 Token 消耗。
做MCP的基础设施，种子轮就拿3500万美金，让AI Agent像管理容器一样简单
当行业还在争论AI Agent该怎么落地时，有人已经把它当成“容器”来管理——3位前Kubernetes维护者成立的MCP基础设施公司，种子轮就轰下3500万美金。他们给出的答案简单粗暴：把大模型、插件、记忆、权限全部抽象成可编排的“Agent Pod”，一条YAML指令就能让10万个Agent同时上线、热更新、弹性扩缩，像管理Docker一样管理数字员工。
滴滴推出打车Agent和MCP，懒人叫车原来可以这么爽。
这篇文章将带你深入了解滴滴在AI领域的最新尝试——AI小滴和滴滴MCP。通过作者的亲身体验，你将发现打车可以变得如此简单、高效和个性化。从智能的出行方案推荐到一键叫车的便捷，滴滴的这些新功能不仅提升了用户体验，也展现了AI在日常生活中的巨大潜力。
深度解析MCP与RAG：从信息检索到工具调用的上下文工程革命
RAG你听过，MCP你了解吗？这篇文章讲透它们的区别，重点说说MCP怎么让AI“更懂问题”，更精准地找答案。如果你在做AI产品或探索智能问答，这篇干货不容错过。
MCP：为AI智能体打造通用语言，开启无限可能的新纪元
当AI智能体从“能对话”走向“能协作”，我们亟需一种通用语言，打通模型、工具与任务之间的鸿沟。MCP（Multi-agent Communication Protocol）正是在这一背景下诞生，它不是又一个技术名词，而是一套面向未来的智能体协作协议。本文将深入解析 MCP 的设计理念、核心机制与应用场景，揭示它如何为 AI 构建“语言秩序”，让多智能体真正具备协同能力，开启通用智能的新纪元。
MCP与Function Calling：从小白视角看懂AI Agent的核心交互逻辑
本文旨在为初学者揭开MCP和Function Calling的神秘面纱，以清晰易懂的方式澄清二者之间的关系。我们将基于当前主流的学习趋势，解释它们为何对AI的未来发展至关重要。要厘清它们的关系，我们首先需要独立地理解每一个概念的定义和作用。
