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。

在AI应用领域，如何高效整合知识库以提升内容生成的质量，一直是技术爱好者和从业者的关注焦点。本文将介绍一种创新的解决方案：通过将 FastGPT 的知识库与 n8n 工作流结合，利用 MCP Server 实现强大的知识库调用能力，从而补全 n8n 在知识管理方面的短板。

吴恩达指出，MCP 处于早期，身份验证等不成熟；Agent 通信更是早期，大多还在努力让单个 Agent 正常运行。他分享了对 Agent 构建路径、工具组合等的判断，强调构建系统性评估机制的重要性，并探讨了语音交互、AI 编程等话题。

本文聚焦大模型集成的三大关键技术--RAG（检索增强生成）、联网搜索（Function Call）和MCP（模型上下文协议），解析其技术原理、架构差异与适用场景。并探讨如何通过大模型集成能力，提升企业在简历筛选、面试邀约等招聘场景的员工生产力。

随着AI技术的不断发展，其在日常生活中的应用场景也越来越广泛。本文介绍了一个结合阿里云百炼和12306 MCP的AI智能选票智能体项目，供大家参考。

在数字化支付日益普及的今天，支付宝推出了一项创新技术——MCP，旨在通过AI智能体重构支付交互逻辑。这项技术允许大模型直接调用支付工具，实现从下单到支付再到记账的一站式服务，极大地简化了支付流程。本文将深入解析支付宝MCP技术的原理、功能以及它如何为用户带来全新的支付体验，同时探讨在实际应用中可能遇到的挑战和限制。

每次购票都要反复查询、比较车次和余票信息，实在让人头疼。本文将介绍如何利用Cursor和12306 MCP打造一个智能选票系统，通过简单的对话就能获取最合适的车次和余票信息，还能生成沿途站点的旅游攻略和地图标注。不仅购票更便捷，还能让旅途更加愉快。

在AI技术的浪潮中，Manus等AI工具因其强大的功能而备受关注，但受限于网络和积分问题，许多用户难以充分利用其潜力。本文将介绍如何使用开源的Cherry Studio结合多个MCP（模型控制协议）工具，在本地实现类似Manus的强大功能。

在AI领域，一场关乎未来十年产业格局的战争正在悄然打响。全球科技巨头们纷纷站队，争夺AI时代的“水电煤”——MCP（模型上下文协议）和A2A（Agent-to-Agent）两大生态的主导权。MCP协议如同AI界的“安卓联盟”，让AI模型能够轻松接入各类外部工具；而A2A协议则像是“AI界的iOS”，专注于AI之间的协作与沟通。从微软、谷歌到OpenAI、Anthropic，各大阵营的博弈背后，隐藏着巨大的商业利益和未来财富的密码。本文将带你深入剖析这场AI协议战争的底层逻辑，以及它将如何重塑科技、商业与财富版图。

2025 年被称为 “AI Agent 元年”，Manus、Fellou 等产品纷纷上线，掀起新一轮智能体热潮。但当这些 Agent 被投入真实任务中，却频频“翻车”：无法理解复杂上下文、协作混乱、逻辑跳跃… AI Agent 想从“概念”走向“能力”，还缺什么？本文提出，真正可用的 Agent 系统必须具备三大底层能力：稳定一致的上下文理解机制（MCP）、标准化的 Agent 协作机制（A2A），以及强大的推理模型能力（Reasoning Model）。 三者分别对应：记忆机制、协作机制、决策机制，构成未来多 Agent 协同工作的技术基础。当前产品仍处早期探索阶段，但趋势已经显现：AI 产品的构建方式正在重塑。