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万字长文,带你读懂Anthropic MCP

背景 随着大模型的快速发展,如何让模型与企业数据、工具高效对接成为核心挑战。传统方式需为每个数据源/工具编写定制化代码,导致开发成本高、扩展性差、安全性低,形成“烟囱式开发”。 如何让大语言模型与外部系统交互,已经成为AI系统急需解决的问题。从2023年到现在,业界也有过多种尝试,我们也一起来梳理一下: 原始时代——prompt转json。大家现在回头看看写在代码里面的prompt是否还有大量的提示词转结构化数据的要求。优点就是可以很快的事项让大模型给出符合格式的结果。缺陷也是很大,就是不可靠。常遇到的比如json的key错误,json格式不对,时间格式不匹配。 农耕时代——Plugins。2023年3月份,OpenAI 官方发布了重磅的「ChatGPT plugins」。也是大模型首次允许通过插件与外部应用交互的能力,也给了AI应用很大的想象。比如当前大模型都具备的实时信息检索,也是这个时候引入的。 铁器时代——Function Calling。2023年6月,OpenAI在GPT-3.5和GPT-4模型中首次引入Function Calling机制,赋予模型调用外部函数的能力,使其...

MCP 协议:LLM 应用开发的“适配器”

最近,许多软件和平台纷纷上线 MCP Server,按照 MCP 协议统一与大模型的交互接口,如 Gitee MCP Server、百度地图 MCP 的发布等等。 通过 Gitee MCP Server 读取用户 Gitee 仓库中的 Issue 重新定义大模型交互范式 MCP 协议可以简单理解成是一个国际通用版本的转接头,将大模型与各种外部系统、工具和数据源链接在一起。它通过定义统一的通信规范和数据格式,实现了异构技术栈间的无缝对接,使得算力资源、行业知识库与 AI 模型能够突破平台限制进行跨维度协作。 比如,要调用大模型做一个客服 AI,通常需要同时访问客户信息、产品知识库和工单系统等,开发者要为每个数据源编写独立代码,开发定制化的 API 接口,还要实现复杂的鉴权与错误处理机制,并对模型进行特定格式的指令训练。 而通过 MCP 协议,就可以直接将这些系统接入统一的 MCP 管理,像“插排接电器”一样即插即用。 具体来说,开发者不再需要为每个数据源单独开发 API,只需在 MCP 中配置一次工具(如客户数据库、工单系统),后续所有兼容 MCP 的 AI 模型都能直接调用这些服务。 ...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题,腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构,目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

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