阿里云百炼正式上线了全周期MCP（Model Context Protocol）服务，覆盖从服务注册、云托管，到Agent调用、流程组合的全生命周期。本文通过实测，详细介绍了MCP服务的功能、使用方法以及与Plugin的区别，展示了AI工具一站式托管的强大能力。

在 AI 领域的激烈竞争中，MCP（模型上下文协议）作为一项新兴技术，正在成为各大云厂商争夺的焦点。阿里云在 4 月 9 日的 AI 势能大会上正式推出了业界首个全生命周期 MCP 服务，这一举措不仅标志着阿里云在 AI 领域的进一步布局，也为整个行业的发展带来了新的机遇。本文将深入探讨 MCP 的意义、国内外云厂商的布局情况，以及 MCP 对于生活服务平台（如支付宝、美团、京东等）的潜在影响，揭示阿里云入局 MCP 背后的战略意图及其对行业生态的深远影响。

MCP（模型上下文协议）如同一座桥梁，连接起了AI与数据的两端，让复杂的AI交互变得更加高效、可靠和智能。本文将深入探讨MCP的核心价值、工作原理以及它如何改变人机协作的未来，帮助读者快速理解为什么MCP在当下如此受到关注。

在日常生活中，约会地点的选择常常让人头疼，尤其是当双方对彼此的地理位置不熟悉时。本文作者通过亲身经历，分享了一个因地点选择失误而发生的尴尬约会故事，并提出了一个创新的解决方案：利用AI和高德地图的MCP（多模态能力提供者）技术，快速找到两人中间的最佳约会地点。

有没有想过AI为啥能准确的生成信息？还能自主决策？这些神奇的功能背后，其实有很多有趣的技术在支撑着。今天，我们就来聊聊AI的三大组件RAG、MCP和Agent

MCP作为AI大模型的标准化工具箱，类似于“通用语言”或“万能插座”，能够帮助大模型访问和操作外部工具，完成具体任务。本文将详细介绍MCP（Model Context Protocol）的概念、技术原理、安装方法以及与Function call的区别。

随着AI技术的飞速发展，MCP这一重要协议正逐渐成为行业的焦点。它能有效解决AI模型与外部工具连接的难题，为AI Agent赋予更大的价值与潜力。那么，MCP究竟为何能够引领这一变革？本文将带您一览MCP的核心原理与最新进展，深度解析它如何在技术和实践中开辟全新篇章。

大模型的飞速发展为人工智能的应用打开了新的篇章。然而，如何让大模型真正融入实际场景，发挥更高效的作用？本文将聚焦于MCP技术，解读它如何成为大模型的“翅膀”，赋能不同领域的创新实践，同时探讨技术背后的核心价值与未来潜力。

近期，Manus带火的MCP（Model Context Protocol）协议引发了广泛关注。通过MCP，AI工具如Claude能够与专业软件（如Blender）无缝对接，实现自动化操作，例如将2D图片转换为3D模型，甚至在几分钟内搭建互动网页。这种技术不仅极大地提高了工作效率，还为AI在更多领域的应用打开了新的大门。本文将深入探讨MCP的工作原理、实际应用案例以及它对未来AI发展的潜在影响。

随着AI技术的快速发展，智能体（Agent）和上下文协议（MCP）正成为推动AI应用落地的关键技术。本文从Agent的概念出发，详细介绍了其背后的组成要素，包括“大脑”（LLM）、“眼睛和手”（外部工具接口）以及“工作纪要”（上下文窗口）。同时，文章深入探讨了MCP协议的重要性，将其比作AI领域的“USB-C接口”，能够标准化地连接AI模型与外部工具和数据源。

随着人工智能技术的飞速发展，如何让AI系统更高效地与外部数据源和工具进行交互，成为了一个亟待解决的问题。本文将深入探讨一种名为MCP（Model Context Protocol）的新兴技术，供大家学习。

随着人工智能技术的飞速发展，如何让AI系统更高效地与外部数据源和工具进行交互，成为了一个亟待解决的问题。本文将深入探讨一种名为MCP（Model Context Protocol）的新兴技术，供大家学习。