#MCP Server
共 503 篇相关文章
·8 分钟
OpenAI Codex实战全指南：从安装配置到企业级落地
系统掌握OpenAI Codex的完整学习路径：涵盖CLI安装、斜杠指令、AGENTS.md配置、MCP协议集成、多智能体协同，到RAG智能客服实战项目，帮助开发者真正用好AI编程工具，提升研发效率。
阅读全文 →
·10 分钟
Claude Code入门：AI编程助手如何从聊天变成真正动手干活
Claude Code是什么？本文详解Claude Code与普通AI对话工具的5大核心差异，涵盖上下文读取、代码执行、MCP工具调用及与Cursor的对比，帮助开发者快速上手这款革命性AI编程助手。
阅读全文 →
·10 分钟
LangChain4j入门指南：Java工程师快速上手AI应用开发
LangChain4j是专为Java工程师打造的AI应用开发框架，无需转学Python，即可在Spring Boot项目中接入DeepSeek、通义千问等大模型。本文详解LangChain4j核心组件、学习路径与职业价值，助你快速完成Java+AI技术转型。
阅读全文 →
5分钟评估工程团队AI Agent成熟度：分级框架与关键维度详解
·14 分钟
5分钟评估工程团队AI Agent成熟度：分级框架与关键维度详解
如何快速判断工程团队的AI Agent应用水平？本文拆解AI成熟度四级分级体系，涵盖工具采用、工作流集成、治理安全与效果度量等核心维度，帮助技术负责人找准团队定位，制定AI落地演进路线。
阅读全文 →
·14 分钟
模糊一句话，AI自动完成动漫动画：GPT+Blender+Seedance工作流实录
一句含糊指令，GPT自动生成分镜脚本、驱动Blender MCP搭建3D布局，再交由Seedance 2.0完成动漫风格化——本文拆解这套「委托式AI创作」工作流的设计逻辑与核心价值。
阅读全文 →
·12 分钟
零提示词！Skill一键将设计稿转宣传片
无需写提示词、无需对接MCP，LibTV「截图转宣传片」Skill让设计师贴图即可生成宣传视频。本文拆解从Figma设计稿到动态短片的一键工作流，解析AI Agent创意封装趋势。
阅读全文 →
·15 分钟
测试工程师AI工具选型指南：融合方案规避三大踩坑
AI时代测试工程师如何选对工具？本文深度拆解纯AI方案的随机性、Token成本、执行效率三大痛点，提出AI辅助+自研框架融合策略，并给出豆包、TRAE、Claude Code、DeepSeek等工具的分层选型建议，助你从执行者转型为AI评审员。
阅读全文 →
·18 分钟
MCP与Skills有何区别？AI Agent架构分层详解
MCP与Skills并非替代关系，而是AI Agent架构中不同层级的分工协作。本文从Function Call底层原理出发，清晰拆解MCP（工具标准化协议）与Skills（任务编排逻辑）各自解决的核心问题，帮你看懂智能体架构的本质。
阅读全文 →
·12 分钟
AI Agent开发实战：框架选型、工具调用与落地部署完整指南
全面解析AI Agent开发全流程：从Agent与Chatbot的本质区别、主流框架选型对比，到工具调用设计、数据配置调优与生产环境部署，附零基础入门路径与避坑指南。
阅读全文 →
Grok越权上传用户目录：AI Agent权限边界的安全警示
·16 分钟
Grok越权上传用户目录：AI Agent权限边界的安全警示
xAI旗下Grok被曝将用户整个主目录上传至服务器，引发开发者社区强烈关注。本文深度分析AI Agent文件权限失控的安全风险，以及开发者如何通过最小权限原则、网络监控等手段有效自保。
阅读全文 →
·10 分钟
Claude Code测试开发实战：8个技巧真正提升测试效率
测试开发如何用Claude Code真正提效？本文拆解10大实战模块，含测试Skill开发、Hooks自动化工作流、MCP集成等核心技巧，附DB数据准备、JMeter脚本自动推送两个可直接落地案例，适合想用AI重构测试工作流的开发者。
阅读全文 →
·11 分钟
MCP协议深度解析：大模型如何打通外部世界
MCP（模型上下文协议）是AI大模型连接外部工具与数据源的标准化协议，被誉为AI时代的"USB-C接口"。本文从大模型商业化困局出发，深度解析Function Calling、RAG、Agent的演进脉络，带你彻底搞懂MCP的诞生背景与核心价值。
阅读全文 →
·17 分钟
Codex完整实战指南：从入门到企业级AI编程落地
系统掌握OpenAI Codex核心能力：涵盖CLI安装配置、斜杠指令、AGENTS.md架构设计、MCP协议对接、多智能体协同及企业级插件开发，助你将AI编程助手深度整合进研发工作流。
阅读全文 →
·12 分钟
Spring AI完整教程：ChatModel、RAG与MCP实战指南
系统学习Spring AI框架：涵盖ChatModel对话、EmbeddingModel向量化、ChatMemory记忆、Tool Calling工具调用、MCP协议及RAG检索增强生成，Java开发者构建大模型应用的完整路线图。
阅读全文 →
·16 分钟
Harness架构实战：企业级Agent项目全解析
深入解析Harness架构在企业级Agent项目中的实战应用，涵盖MCP协议、沙箱隔离、多模型调度、ASGI部署等核心技术，帮助大模型开发求职者掌握面试高频考点。
阅读全文 →
·13 分钟
LangChain 1.3实战：大模型到Agent开发完整学习路径
基于LangChain最新1.3版本，系统讲解从大模型（Models）到智能体（Agent）开发的核心路径，涵盖Harness架构、LangGraph、记忆管理、人机协同、安全护栏等八大模块，帮助开发者建立现代Agent开发的完整知识体系。
阅读全文 →
·14 分钟
LangChain V1.3实战：掌握AI工程化思维，告别工具依赖
B站UP主图灵楼兰最新LangChain V1.3课程深度解析：为什么学工具不如学工程化思维？从RAG准确率迷思、Token成本把控，到LangChain/LangGraph/Deep Agent三大模块拆解，帮你真正成为AI时代的掌控者。
阅读全文 →
·21 分钟
Spring AI 2.0详解：Java开发者快速上手大模型开发
深入解析Spring AI 2.0核心设计理念，涵盖提供商无关统一API、RAG检索增强生成、向量数据库集成等关键能力。Java开发者如何借助Spring生态无缝切入大模型应用开发，一文全面掌握。
阅读全文 →
·15 分钟
OpenAI合并ChatGPT与Codex：AI Agent时代的超级App来了
OpenAI将ChatGPT与Codex整合为超级App，发布GPT-5.6 Sol/Terra/Luna三款新模型。本文深度拆解Computer Use、Loops循环机制、多线程并行等四大实战工作流，揭示AI Agent真正「干活」的核心方法论。
阅读全文 →
·11 分钟
Zer0Fit：用MCP将谷歌TabFM与TimesFM接入LLM聊天界面
Zer0Fit是一个开源项目，将谷歌TabFM和TimesFM两款机器学习基础模型封装为MCP服务器，让用户无需编写ML代码，直接通过本地LLM完成分类、回归与时间序列预测任务。本文详解其技术架构、性能表现与使用局限。
阅读全文 →