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3.5 MCP系列技术实战合集
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3.5 MCP系列技术实战合集
飞书用户6676
6月4日修改
MCP系列教学视频持续更新中,数据、代码、权重等全公开!
由于文件格式原因无法上传飞书社区,已
整理至每个课件开头部分,需要的小伙伴可自取
喔!(
更系统深入学习大模型添加⬇️助理,即可咨询正课
呀
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MCP协议介绍
Anthropic 提出的模型上下文协议(MCP)是一种创新的开放标准,旨在标准化大型语言模型(LLM)与外部数据源和工具的集成,这一协议的提出回应了 AI 开发中日益增长的需求,即在不牺牲性能的情况下实现无缝集成和可扩展性。
对于 LLM 开发者,MCP 是一个变革性的协议。它消除了为每个数据源或工具进行定制集成的需要,减少了开发时间和维护成本。从本质上来说,MCP是一种技术协议,一种智能体Agent开发过程中共同约定的一种规范。在统一的规范下,大家的
协作效率就能大幅提高
,最终
提升智能体Agent的开发效率
。
研究显示,MCP 支持高级用例,如构建 AI 驱动的 IDE(如 Cursor、Sourcegraph Cody),个人助手与本地数据深度集成,以及跨不同系统的复杂工作流编排。它还减少了 LLM 的幻觉(hallucinations),通过实时数据访问提高上下文感知能力,并支持更自主的 AI 代理。
而MCP解决的最大痛点,就是Agent开发中调用外部工具的技术门槛过高的问题。
为此,MCP提出了两个方案:
统一Function calling的运行规范。
MCP把大模型运行环境称作 MCP Client(客户端),把外部函数运行环境称作MCP Server(服务器),然后,统一MCP客户端和服务器的运行规范,并且要求MCP客户端和服务器之间,也统一按照某个既定的提示词模板进行通信。——避免MCP服务器的重复开发,也就是避免外部函数重复编写。
📌
关键引文:
•
Introducing the Model Context Protocol Anthropic
•
Model Context Protocol Anthropic
•
Model Context Protocol GitHub
•
Why Anthropic’s Model Context Protocol Is A Big Step In The Evolution Of AI Agents Forbes
•
Model Context Protocol specification GitHub
•
MCP服务器集锦
快速阅览
我们团队在文档不同的位置进行了详细的介绍,您可以点击进入并查看具体的技术文档。
☑️
实
测
解读
⭐️
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