mcp

《5-Day AI Agents Intensive》- Agent Tools & MCP原文：Agent Tools & Interoperability with MCP全文为整体大纲，细节部分看视频

SpringAi 创建mcp服务器，客户端连接服务器引入依赖配置下端口号写一个配置类和tool启动项目访问http://localhost:9999/sse

本地大模型编程实战(39)MCP实战演练之前两篇文章:MCP简介和MCP能做什么阐述了MCP的基本概念和原理。本文将使用Visual Studio Code写一个MCP服务端和MCP客户端，演示MCP的基本功能。

2025年MCP协议发展及其在xiaozhi-esp32中的落地实践分析MCP (Model Context Protocol) is an open-source standard for connecting AI applications to external systems. MCP（模型上下文协议）是用于将AI应用连接到外部系统的开源标准。作为一个去年（2024年）11月份发布的开源协议，它在短短一年时间里飞速发展成为AI领域极其重要的协议。

哥不是小萝莉

Claude Skills MCP 技术解析如果说大模型的推理能力决定了“它有多聪明”，那么 MCP 决定了它到底能不能在真实世界里把事做完。这篇文章不是简单介绍一个新名词，而是试图回答一个很多工程师心里都在问的问题：Claude 的 Skills 和 MCP，到底解决了什么？为什么它看起来比传统的 Tool / Function Calling 更“重”？

Spring-AI 结合自定义 mcp server 实现飞书智能机器人本文主要介绍基于 spring ai 自定义搭建 mcp 服务端和客户端，主要场景是：基于本地的mcp服务让飞书机器人跟场景回答不同的问题

【2025年度创作】分享和总结如何通过AI快速开发一款MCP（模型上下文协议）服务插件，并进行本地和线上部署测试，最后上架MCP以及智能体调用MCP插件一年一度的CSDN博客之星活动现已开启！时光飞逝，转眼已是2025。这一年，我依然坚持在CSDN平台持续创作，也见证了AI与智能体领域的持续升温，特别是MCP（模型上下文协议）技术带来的崭新突破。值此CSDN平台年度技术盛会之际，博主将撰写一篇技术实战总结型文章，系统分享如何利用AI高效开发MCP服务插件，涵盖从本地调试、线上部署到智能体使用的全流程。

带刺的坐椅

迈向 MCP 集群化：Solon AI （支持 Java8+）在解决 MCP 服务可扩展性上的探索与实践随着 Model Context Protocol (MCP) 的快速普及，开发者已经不再满足于简单的本地 Stdio 进程通讯。在生产环境中，如何构建高可用、可水平扩展的 MCP 服务集群成为了核心挑战。

DigitalOcean推出AI智能体开发套件（ADK），让你的 AI Agent 从原型走向可用全球开发者正面临一个共同的难题：构建 AI 智能体的原型越来越简单，但要将其转化为可靠、可测试、可投入生产的方案却愈加困难。编排大语言模型交互、管理运行状态、连接函数调用、集成多种工具、评估性能表现、追踪故障原因以及部署到生产环境，往往需要编写复杂的定制代码并依赖零散的工具组合。

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langgraph调用mcp，langsmith调试一份示例代码，使用langgraph构建一个简单的graph，模型加载mcp工具，使用langsmith查看效果

Agent+MCP 开发范式本文主体是高大伟老师在datawhale的宣讲，精练易懂。辅以一些本人的看法，希望各位大佬一起交流指正。

MCP入门梳理stdio 是 "标准输入输出"（Standard Input/Output）的缩写，是计算机程序中用于进程间通信的基本机制。它通过三个主要的流（standard streams）来处理数据：

带刺的坐椅

超越 SpringBoot 4.0了吗？OpenSolon v3.8, v3.7.4, v3.6.7 发布（听说隔壁的 Spring 7 和 SpringBoot 4 最近出了几个大 Bug了？！）历时 8 年磨砺，1.7 万次代码提交，9个分仓库，几百个模块，20多万代码量， 1200 万次半年下载量 —— OpenSolon（即 Solon）正在重新定义 Java 企业级应用开发的性价比。

向上的车轮

Anthropic捐出MCP，对业界对生态有什么影响？2024年，AI领域的开源浪潮持续升温。继Meta开源Llama系列模型后，另一家AI巨头Anthropic近日宣布将其研发的Model Context Protocol（MCP）协议正式捐赠给Linux基金会，以完全开源的形式向全球开发者开放。这一举动不仅在技术圈引发热议，更被视作AI基础设施走向标准化的关键一步。MCP究竟是什么？它的开源将如何影响AI产业格局与开发者生态？本文将深入解析其技术价值与行业意义。

2025年技术变革浪潮：从 AI Agent 标准化到人类认知重构2025 年 12 月，AI 不再是一项“新增能力”，而是正在重写软件工程、组织协作与个人成长路径的“底层变量”。如果说 2023—2024 的关键词是「大模型可用」「Copilot 提效」，那么 2025 的关键词已经变成了「Agent 化」「标准化」「可运营」「可治理」。目前一个非常清晰的趋势是：AI 的价值不再取决于“模型有多强”，而取决于“系统如何把模型嵌入真实世界”。

FastMCP 高级特性之Background Tasks以异步的方式运行长耗时的操作，并跟踪进度。FastMCP 实现了 MCP 后台任务协议（SEP-1686），只需修改一个装饰器，就能为你的服务器提供一个可用于生产环境的分布式任务调度器。

FastMCP高级特性之Message Handling前面讲到，服务端可以发送消息。对于发送的消息，可以使用自定义消息处理器处理 MCP 消息、请求和通知。

Cursor 的 MCP 应用：playwright-mcp-serverPlaywright 是由 Microsoft 开发的现代化端到端测试和网页自动化框架。它允许开发者通过代码控制浏览器，模拟用户操作，实现自动化测试、网页爬取、数据采集等任务。