mcp

程序员辉哥

在Cursor中通过SSH MCP运维自己的服务器嗨，我是辉哥，一个致力于使用 AI 技术搞副业的超级个体对于一些个人开发者来说，会经常性的跟服务器打交道，在我们ssh工具上，可能有一堆的服务器连接，这里我也推荐借助AI的能力，通过MCP的方式来更高效的运维服务器，包括应用的部署与发布

后端小肥肠

【n8n入门系列】输入抖音分享链接，3步自动提无水印视频 + 文案，小白也能上手！大家好，我是小肥肠，专注 AI 干货知识分享！今天给带来的是n8n入门教程，基于抖音分享链接，提取出无水印的真实视频地址和视频中的文案。想要学习的读者赶紧码住跟练哦~

nacos支持MCP Server注册与发现官方下载地址：https://nacos.io/download/nacos-server/?spm=5238cd80.41607710.0.0.13b03f77IQAR7x

我用 TRAE 做了一个不一样的 MySQL MCP🎏：你只管努力，剩下的交给时间🏠 ：小破站项目背景：无论你是学生做数据分析作业、老板想看业务报表、产品经理需要查询用户数据,还是程序员调试代码,都免不了要查数据库。传统方式是打开 Navicat 之类的数据库工具,写 SQL 查询,然后导出数据。这个过程不仅麻烦,对不懂 SQL 的人来说更是门槛很高。

大模型真好玩

低代码Agent开发框架使用指南（五）—Coze消息卡片详解在上一篇《低代码Agent开发框架使用指南（四）—Coze大模型和插件参数配置最佳实践》中详细介绍了Coze平台大模型与插件的核心配置方法。其中在插件设置部分提到了“绑定消息卡片”的功能，不少读者对这一概念仍存在疑问。作为一款功能强大的智能体创作平台，Coze提供了丰富的功能模块，帮助用户高效完成各类任务。而消息卡片正是其重要功能之一，它能够以更直观、清晰的方式呈现信息，显著提升沟通效率。消息卡片不仅可以用于发送通知、展示数据，还可以通过交互式按钮与用户进行有效互动，增强用户体验。本文作为系列教程的第五篇

Mac 从零开始配置 VS Code + Claude/Codex AI 协同开发环境教程慢慢摸索，通宵在我的mac上面成功配置好了这个老友的设置在这之前，我从未用过mcp，只用过最原始的 vs code插件，codex gemini Claude 的官方插件

许泽宇的技术分享

Windows MCP.Net：解锁AI助手的Windows桌面自动化潜能在人工智能飞速发展的今天，AI助手已经从简单的问答工具演进为能够执行复杂任务的智能伙伴。而Windows MCP.Net项目，正是连接AI助手与Windows桌面环境的桥梁，让AI真正具备了"动手能力"。本文将深入剖析这一开源项目的架构设计、核心技术实现，并通过实际应用场景展示其强大功能，最后展望其未来发展趋势。

大模型真好玩

LangGraph实战项目：从零手搓DeepResearch（三）——LangGraph多智能体搭建与部署上篇文章《LangGraph实战项目：从零手搓DeepResearch（二）——DeepResearch架构设计与实现》详细分享了如何基于 Pipeline-Agent 架构编写多智能体，实现了一个完整的 DeepResearch 应用。该系统通过任务规划、网络搜索和报告生成三个核心智能体的协同工作，通过代码完成了从问题分析到研究报告生成的全流程。

骑猪兜风233

Claude 新功能 Skills 横空出世，比 MCP 更高效的 AI 增强方案！Claude 最近推出了 Agent Skills，这或许是一个比 MCP 更重要的发布，而且我早在下一代通用 Agent 规范语言 ASL 详解中做过类似的设计，并详细阐述过其潜力，本文作者莫尔索。

Spring AI 番外篇01：MCP Streamable HTTP 模式本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。Spring AI 从 1.1.0-M1（里程碑版本）开始正式支持 MCP 的 Streamable HTTP 模式。该版本解决了此前 1.0.x 版本仅支持 SSE 协议的局限，新增断线重连、会话恢复等核心能力，同时提供 WebFlux/WebMVC 两种编程模型的 Starter 支持。

带刺的坐椅

LangChain4j 比 SolonAI 强在哪？弱在哪？LangChain4j 和 Solon AI 是 Java 生态中实现大模型应用开发的重要框架，但二者的区别是啥？生产级别又该使用哪种框架？令很多人犯了难，所以本文就来浅聊一下，希望给大家在技术选型时有一个简单的参考。

基于MCP协议的多AGENT文章自动编写系统开发一个使用MCP (Model Context Protocol) 的多代理系统，能够协作完成文章写作任务。系统包含四个专业化代理，按顺序协作完成从研究到最终成稿的完整流程。

[AI 学习日记] 深入解析MCP —— 从基础配置到高级应用指南全面掌握Model Context Protocol的核心概念、配置方法与实战应用Model Context Protocol（MCP）是由Anthropic开发的开放标准协议，专门为AI应用程序提供安全、可控的外部数据和工具访问能力。MCP解决了大语言模型（LLM）与外部系统集成时面临的安全性、标准化和可靠性挑战。

初识模型上下文协议-MCP大语言模型（Large Language Model，简称LLM）是当前人工智能（AI）领域最具代表性的技术之一，本质是基于海量文本数据训练、能理解人类语言、生成类人文本、具备逻辑推理能力的深度学习模型。它的核心价值是 “打通人机语言交互的壁垒”，让机器从 “被动响应指令” 升级为 “主动理解意图、生成高质量语言内容”，是 ChatGPT、文心一言等主流 AI 产品的技术核心。

秃头摸鱼侠

在 Claude Code 中设置 MCP 服务器（技术总结）原文出处：Reddit - Setting up MCP Servers in Claude Code: a Tech Ritual for the Silently Desperate

(一) Dotnet使用MCP的Csharp SDK微软官方定义如下：模型上下文协议（MCP）是一种开放协议，旨在标准化 AI 应用与外部工具和数据源之间的集成。通过使用 MCP，开发人员可以增强 AI 模型的功能，使他们能够生成更准确、更相关和上下文感知的响应。

深入理解 MCP 的三种传输方式MCP (Model Context Protocol) 是一个用于 AI 模型与外部工具通信的协议。很多开发者在接触 MCP 时，常常对其传输方式感到困惑：为什么有的配置是一个命令行，有的是一个 HTTP 地址？今天我们就来深入探讨 MCP 的三种传输方式及其区别。

货拉拉技术

网关 MCP 转换技术：从实现到平台落地随着 AI 技术驱动企业数字化转型加速，货拉拉等企业开始将 “存量 RPC 服务快速接入 AI 生态” 纳入当前的业务探索范畴。MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）作为连接 AI 客户端与后端服务的标准化协议，已逐步成为行业通用接口，但企业普遍面临 “存量服务改造成本高、周期长” 的现实难题。

后端接口又改了？让 Apifox MCP 帮你自动同步类型定义作为前端开发者，我们的工作本应是构建流畅、美观的用户界面，与逻辑和创意共舞。但现实中，却总有一种无力感如影随形，它不来自于复杂的算法或诡异的设计稿，而来自于那看似简单、却永远在“变动”的后端接口。