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AI
诞生才一周年，MCP凉了

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”。
硅星人
MCPSkills技术原理
AI,个人随笔
ALL About AI 系列（四）：工具使用：Function Calling与MCP

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。
大波子
AI应用Function CallingMCP
AI
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

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。
深思圈
AgentMCP案例分析
AI,个人随笔
MCP：为AI智能体打造通用语言，开启无限可能的新纪元

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。
栗子
MCP基础知识智能体
AI
Windows MCP正式开源，大模型能操控操作系统了

Windows MCP正式开源，大模型能操控操作系统了

Windows MCP 正式开源，大模型第一次拿到操作系统级“遥控器”——文件、注册表、网络端口，一条自然语言指令就能全链路操控。开发者用 200 行 Python 即可让 AI 替你装软件、配环境、发邮件，甚至跨应用完成“写报告→生成图表→PPT 排版”一条龙。Agent 时代的基础设施已就位，下一个被自动化“拿下”的，就是你的桌面。
苍何
MCP个人观点大模型
AI
AI产品经理如何设计好MCP

AI产品经理如何设计好MCP

MVP已不足以承载AI产品的复杂性与商业预期，MCP（Minimum Commercial Product）正在成为新范式。本篇文章将从AI产品的特性出发，拆解MCP的设计逻辑、关键要素与落地路径，帮助产品经理在技术驱动与商业落地之间找到最优解。
跹尘
AI产品经理MCP经验分享
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