OpenAI和Anthropic将AGENTS.md和Model Context Protocol项目捐赠给Agentic AI Foundation，以支持开源智能代理技术。该基金会由Linux基金会管理，吸引了多家科技公司参与，MCP、AGENTS.md和goose成为推动AI技术发展的基础项目。

Anthropic推出的skills工具旨在扩展大模型功能，简化文件处理和格式化。与MCP相比，skills配置更简单，支持Markdown和YAML格式，适合非程序员使用，能够固化和重用技能，未来可能成为行业标准。

Avaya通过将Model Context Protocol（MCP）集成至Avaya Infinity™平台，提升了AI在客户服务中的应用，增强了AI助手与多种软件的连接性和可靠性。与Databricks的合作确保了数据安全与合规性，推动了AI与人工坐席的协作，提供更智能的服务体验。

MCP（模型上下文协议）是Anthropic于2024年提出的标准，旨在规范大型语言模型与外部工具的通信，解决数据隔离问题，提升AI对文件和数据库的访问能力。MCP提供统一接口，简化工具接入，增强安全性和生态系统的多样性。

模型上下文协议（MCP）是Anthropic于2024年推出的标准化接口，允许AI模型通过JSON-RPC 2.0与外部工具交互。MCP获得Claude、Gemini和OpenAI的支持，正在被多个平台迅速采用。

GitHub最近开源了模型上下文协议（MCP）服务器，旨在提高开发者的工作效率。MCP为AI大模型与外部数据和工具提供标准化接口，支持自动化GitHub工作流，并提供多种SDK以构建代理和复杂工作流，解决大模型与外部工具的兼容性问题。

自2022年以来，大语言模型（LLM）逐渐流行，但缺乏与现实世界的交互能力。模型上下文协议（MCP）应运而生，提供标准化接口，使AI能够灵活调用外部工具，提升自动化水平，并解决不同平台间的兼容性问题。MCP通过客户端-服务器架构简化了开发者的工作，增强了AI的实用性。

Anthropic推出的模型上下文协议（MCP）旨在标准化大模型与外部工具的交互，采用客户端/服务器架构，简化API整合，降低开发复杂度。用户可通过MCP轻松调用外部资源，提升AI应用功能，开发者可使用Python等SDK创建MCP服务器，实现工具集成，从而提高智能体应用开发效率。

模型上下文协议（MCP）是一种新开放协议，旨在标准化AI代理与外部工具和数据源的连接。MCP简化了AI模型与数据的交互，支持动态发现和双向通信，提供统一接口，降低开发复杂性，适用于需要实时响应和情境感知的应用。

本文介绍了如何在Go中使用gRPC和Protocol Buffers实现一个简单的计算器服务，包括接口定义、代码生成和客户端调用，适合需要高效数据传输的微服务架构。

开发去中心化应用（dApps）可以使用Mina Protocol的工具，如O1js和Protokit。O1js是一个简化zkApps开发的TypeScript库，使开发者无需深入了解密码学即可构建隐私保护应用。Protokit是一个模块化框架，帮助创建隐私增强的应用链。这些工具使得安全、私密的应用开发变得更加容易。