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相关的文章：探索模型上下文协议（MCP）的定义、应用案例及其在人工智能领域的未来发展，了解如何构建强大的AI系统以解决现实问题。
Cloudflare revolutionizes AI integration with the launch of remote Model Context Protocol (MCP) servers, enhancing accessibility for developers. This advancement allows seamless AI interactions...
Cloudflare推出了远程模型上下文协议（MCP）服务器，增强了AI应用与外部服务的交互能力。该服务器利用Cloudflare全球网络，简化部署，支持OAuth集成，促进AI代理与在线服务的无缝互动，帮助开发者更容易创建强大的AI应用。
Introduction Amazon Web Services (AWS) has introduced AWS MCP Servers, a powerful suite of tools that enhances AI-driven software development. MCP stands for Model Context Protocol, an open...
AWS MCP服务器是一款增强AI驱动的软件开发工具，通过模型上下文协议（MCP）提供实时领域知识，帮助开发者高效构建AWS应用。它集成安全指南和成本优化，支持自动化安全检查，提升开发速度与安全性。
Are you still struggling with AI agent limitations? MCP (Model Context Protocol) - Anthropic's revolutionary open-source project launched in late 2024 - is rapidly reshaping how developers...
MCP（模型上下文协议）是Anthropic于2024年推出的开源项目，旨在改善开发者与AI的互动。12个MCP库（如HiMCP.ai、Smithery等）提供多样的AI功能，提升开发效率，推动AI能力的普及。
If you've been exploring the world of AI, machine learning, or large language models (LLMs), you might have come across the term Model Context Protocol (MCP). But what exactly is it, and why does...
模型上下文协议（MCP）是一个旨在提升AI模型上下文理解的框架。它通过编码、保留和应用上下文，使AI在对话中更加准确和连贯。MCP在客户支持和虚拟助手等AI应用中发挥重要作用，未来可能实现更长的记忆和个性化响应。
This article is written by one of SafeLine users: 弹霄博科 Original source: https://www.txisfine.cn/archives/fcd1738c.html SafeLine is a WAF powered by a semantic analysis engine, unlike traditional...
SafeLine是一种基于语义分析引擎的易部署WAF，采用C/S架构的模型上下文协议（MCP）促进AI模型与资源的交互。用户可通过API创建MCP服务器，实现自动化WAF管理，已实现创建受保护应用、获取证书和攻击事件统计等功能。MCP服务器开发需深入理解API和工具规划。
The Model Context Protocol (MCP) is creating a buzz in the AI community, and for good reason. This open-source framework, initiated by Anthropic, provides a standardized way for AI models to...
模型上下文协议（MCP）是由Anthropic推出的开源框架，旨在简化AI模型与外部数据源的连接，解决大型语言模型在实时数据获取和工具连接方面的局限性，提供统一接口，提高开发效率和安全性，便于开发者构建创新AI应用。
可以简单类比为 AI 的 USB 接口，无论是 AI 模型还是外部工具，只要符合 MCP 标准，就可以实现快速“即插即用”的连接，不需要为每个工具单独编写接口程序。RAG 虽然厉害，但主要还是应用在智能知识问答领域，大模型想要有更强的能力，就需要有效、安全地与外界进行互动，这就诞生了 Function Calling 和...
随着人工智能的发展，大型语言模型（LLMs）在实时信息获取和复杂任务执行方面存在局限。为解决这些问题，检索增强生成（RAG）技术被广泛应用。功能调用（Function Calling）和模型上下文协议（MCP）是提升模型能力的关键，前者允许模型调用外部工具，后者提供统一的通信接口，支持多种数据格式和复杂任务。两者在交互模式、定位和标准化等方面有所不同。
本教程使用环境 Cherry Studio 1.1.17. 最近 Cherry Studio 也接入了 MCP 服务器，闲着无聊准备尝试一番，就拿最简单的高德地图来做演示，刚好最近高德也支持了 MCP 服务。 需要申请高德开发者账号，这个就不赘述了。在高德开发者控制台找到 应用管理>我的应用，点击创建新应用，类型名称随便填一下，绑定服务要选择 Web服务，然后不要限制 IP，最后会生成一个...
本教程介绍如何在 Cherry Studio 中配置高德地图的 MCP 服务。首先需申请高德开发者账号并生成 API Key。然后在 Cherry Studio 中设置 MCP 服务器，提供直接导入或手动填写两种配置方法。配置完成后，系统将加载高德地图服务，并可通过 AI 模型实现天气查询和公交线路规划等功能。
Spring AI offers support for Model Context Protocol, or MCP for short, which allows AI models to interact with and access external tools and resources in a structured way. With Spring AI,...
Spring AI的MCP服务器支持OAuth2，确保安全性。MCP服务器可本地运行，需暴露HTTP端点，企业部署需强身份验证。新MCP规范利用OAuth2框架，服务器通过access_token验证请求，结合Spring Security可轻松添加OAuth2支持，增强请求的安全性。
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