Trae 是字节跳动推出的 AI IDE，支持 Gitee MCP，帮助开发者高效管理代码仓库和协作开发。用户可通过简单配置将 Gitee MCP Server 添加至 Trae，提升编码体验。

Gitee 发布了企业版 MCP Server，为企业用户提供 AI 协作解决方案。新版本 mcp-gitee-ent 深入对接 Gitee 企业版 API，支持任务管理、需求分析、子任务拆分和代码审查，提升研发效率，助力智能化研发流程。

构建AI不仅依赖于智能提示。freeCodeCamp.org的课程教授如何将模型与私有信息结合，利用RAG和MCP技术提升AI的能力与协调性。学习处理文档、存储向量，并构建MCP服务器以实现实际任务。

Gitee 发布的 MCP Server 通过 AI 助手提升开发效率，能够直接管理代码仓库、Issue 和 PR，参与开发流程，减少重复操作，提高代码质量，适合个人开发者和开源项目维护者。

Gitee MCP Server正式发布，支持AI驱动的研发管理，优化开发流程。它能理解代码库、Issue和PR，自动执行代码管理任务，提高研发效率，降低协作成本。企业可通过私有化部署保障数据安全，实现智能化管理。

MCP是用于连接外部系统的协议，适合对外服务；而Skills是内部工具，适合编码工作流程。MCP的上下文消耗较高，Skills通过渐进式披露和脚本执行降低成本。两者结合使用可提高效率。

MCP iCal Server 是一款 macOS 日历工具，用户可通过与 AI 对话创建日程、查询事件和设置提醒。它支持自然语言操作，并与 iCloud 和 Google 日历无缝集成。使用时需启动本地 MCP 服务器并配置 AI 客户端，旨在提升工作效率。

作者成功启动了MySQL MCP服务器，并测试了Stack Overflow的数据集。由于AI工具如ChatGPT的影响，论坛问题数量减少，进而影响了LLM的训练。通过优化查询，MCP服务器能够有效分析数据，揭示有价值的见解和趋势。

LangGrant推出的LEDGE MCP服务器旨在让大型语言模型在复杂数据库环境中推理，无需直接访问数据。该平台解决了安全限制、成本和分析结果不可靠等问题，支持多数据库的准确分析计划生成，确保数据安全并降低成本，推动AI在生产环境中的应用。

MetaMCP是一个强大的模型上下文协议管理平台，支持多设备统一管理MCP服务器，简化配置，提供丰富的预配置和可视化操作，便于AI工具访问外部数据源，提升用户管理效率。

随着云原生技术的发展，OpenSearch 成为企业搜索解决方案的重要选择。为降低使用门槛，推出 Kiro CLI 和 OpenSearch MCP Server，简化运维管理。Kiro CLI 利用 AI 能力，通过自然语言执行复杂任务，提高运维效率，使普通运维人员也能高效工作。

MCP 解决了代理与服务之间的沟通问题，提供结构化的机器可读合同，支持双向交互和动态能力发现。通过 OAuth 和 Streamable HTTP，MCP 确保安全授权访问用户数据，提升 AI 平台的集成效率。

本文介绍了如何通过n8n、MCP和Ollama在本地工作站或小型服务器上实现自动化，替代脆弱的脚本和昂贵的API系统。内容涵盖日志处理、数据质量监控、数据标记、研究更新、事件后期分析、合同审查和代码审查等自动化工作流，强调本地推理的高效性和控制力。

Penpot正在测试MCP服务器，利用AI理解和处理设计文件，提升设计管理效率，支持自然语言交流，促进设计与代码的转换。用户可参与测试，探索更多应用场景。