mcp

Agent设计模式与工程化完成最关键的第一部分：定义系统的边界与核心逻辑。Smart Scholar Agent 旨在解决学术研究中的“信息过载”与“知识碎片化”问题。它不仅仅是一个阅读器，而是一个端到端的知识生产引擎，能自动将 PDF 转化为结构化知识、视觉洞察、对比表格以及动态演化的知识图谱。

MCP学习笔记最近由于组织架构变动，负责AI相关工具建设，学习一下MCP相关的知识MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是 Anthropic 开发的一个开放标准协议，用于让 AI 助手能够安全地连接各种外部数据源和工具。

【教程】AI 辅助单元测试：从 Prompt 到 Agent 的技术演进本文以某 Go 后端项目的 gen-ut 和 run-ut Skills 为例，探讨 AI 辅助开发工具的技术演进历程。适合已使用过 AI 编程助手的进阶开发者阅读。

【AI】大模型知识入门扫盲以及SpringAi快速入门大模型是基于海量数据训练的、参数量巨大的深度学习模型，核心能力是理解和生成人类语言，完成推理翻译代码编写等复杂任务。案例-chatgpt,千问,豆包,deepseek。

闻道且行之

基于 LLM 的 MCP 架构实战：服务端搭建、工具开发与 Dify 集成全流程随着分布式系统与跨端通信技术的快速发展，客户端与服务端的高效交互成为各类应用开发的核心环节，MCP 架构凭借其轻量化、高适配性与灵活的通信机制，在多场景开发中得到广泛应用。深入解析 MCP 客户端与服务端的核心架构、运行逻辑及交互原理，是掌握该技术体系的关键。本文立足 MCP 架构的应用实践，从核心组成、数据传输、协议适配等维度展开解析，厘清客户端与服务端的职责划分、通信流程及协同机制，明晰二者在数据请求、指令响应、异常处理中的核心逻辑，为相关技术研发、架构优化与问题排查提供理论支撑与实践参考。

MCP构建流程MCP协议有两个核心角色：客户端与服务端。MCP服务端 (Tool Provider)：MCP客户端 (Tool Consumer)：

老陈聊架构

『MCP开发工具』Chrome DevTools MCP：AI驱动的浏览器自动化调试实战📣读完这篇文章里你能收获到AI时代的到来,正在彻底改变软件开发和安全研究的工作方式。传统的JavaScript逆向分析往往耗时耗力,今天分享一个革命性的工具组合——Claude Code + Chrome DevTools MCP,它可以让AI直接操作Chrome浏览器,实现智能化的自动调试。

和你一起去月球

动手学Agent应用开发(TS/JS 最简实践指南)作为一名全栈开发者，接触 MCP（Model Context Protocol）协议后，最直观的感受是它为 TS/JS/Node.js 生态打通了 “大模型到智能 Agent” 的最后一公里。此前使用 LangChain JS 等框架开发 Agent 时，常被工具调用、Prompt 管理、资源访问的耦合问题困扰 —— 前端需适配后端接口，后端需兼容大模型输出格式，全栈协同成本高。而 MCP 通过标准化协议将工具、Prompt、资源抽象分离，配合官方 TypeScript SDK 的全栈支持（含并发管理、日

Claude Code集成飞书 MCP 实施方案作者: shouzhi 创建时间: 2026-01-16 版本: v1.1 更新记录: 增加 MCP 服务器安装部署章节

带刺的坐椅

带来 Multi Agent 开发，OpenSolon v3.8.3 发布OpenSolon 是新一代，Java 企业级应用开发框架。从零开始构建（No Java-EE），有灵活的接口规范与开放生态。采用商用友好的 Apache 2.0 开源协议，是“杭州无耳科技有限公司”开源的根级项目，是 Java 应用开发的生态基座（可替换美国博通公司的 Spring 生态）。

使用Rust构建MCP Server Stdio类型本文档详细介绍如何使用 Rust 语言构建一个 MCP (Model Context Protocol) Server，并将其配置到 Claude Code 中使用。

亲爱的非洲野猪

基于 MCP 构建智能文档分析系统：技术实现详解在信息爆炸的时代，企业每天处理数以千计的文档——从技术手册、合同协议到研究报告。传统的关键词搜索已无法满足深度分析需求。本文将详细讲解如何基于 MCP（Model Context Protocol）构建一个能理解、分析并智能推荐关联信息的文档分析系统。

MCP协议详解和案例(Resources/Prompts/Tools/Sampling/Roots/Transports)MCP 建立在几个关键的设计原则之上，这些原则决定了其架构和实现。MCP 通过以下原语实现功能：MCP 的协议与传输机制是实现客户端-服务器通信的基础，确保 AI 模型与外部资源和工具的高效、安全交互。

路边的阿不

自己写一个智能体-使用MCP服务还记得我们在上一篇文章中聊过的“智能体”理论吗？我们提到，智能体之所以比单纯的语言模型强大，是因为它拥有了“手”和“脚”——也就是使用工具的能力。

带刺的坐椅

从 Chat 到 Agent：Solon AI 带你进入“行动派”大模型时代在过去的一年里，我们已经习惯了与 AI “聊天”。但当你试图让大模型帮你在数据库查数据、给客户发邮件、或者自动排查系统日志时，你会发现：只会“说”的对话框，无法直接解决复杂的业务逻辑。

薛定谔的猫2

Cursor 系列（3）：关于MCPMCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是 Anthropic 在 2024 年 11 月推出的开放标准，用来让 AI 助手与外部工具和数据源安全、统一地交互。

Unla MCP 网关代理配置教程Unla 是一个轻量级的 MCP 网关服务，它的核心优势在于“零代码侵入”。通过配置，可以将传统的 HTTP API 转换为标准 MCP 协议，或对现有的 MCP Server 进行反向代理。

mcp-gateway —— 隐藏mcp上下文以避免不必要的tokens开销今天上午刷到了 linux.do/t/topic/140… ，奈何该工具需要docker，而我又没有docker，遂造轮之。

qoder-cli：下一代命令行 AI 编程代理——全面解析与深度实践指南摘要：本文全面、系统地介绍 qoder-cli —— 一款基于阿里云 Qwen 编程大模型构建的命令行 AI Coding Agent 框架。我们将从其诞生背景、核心理念、技术架构、关键特性（如 MCP 与 context7）、使用流程、实际案例、与现有工具的对比，到未来开发范式的演进进行深入剖析，帮助开发者理解为何 CLI 与 AI 的融合正在重塑软件工程的未来。

AI 编程配置太头疼？ACP 帮你一键搞定，再也不用反复折腾！在AI编程工具全面普及的今天，Claude Code、GitHub Copilot、OpenAI Codex、Cursor等工具已成为开发者日常工作的标配，但随之而来的配置管理难题却成为制约效率的关键瓶颈。ACP (AI-Config-Plaza) 作为专注于AI编程工具配置管理的开源平台 (官网)，以统一化、社区化、跨工具兼容的核心设计，精准解决了开发者在配置管理中面临的碎片化、重复劳动、切换成本高等痛点，重新定义了AI编程工具的配置使用体验。