【AI驅(qū)動】 MCP服務(wù)是一種通過自然語言與大模型交互的服務(wù)。利用MCP，用戶可以通過自然語言描述操作，大模型解析后調(diào)用相應(yīng)的API，實現(xiàn)自動化操作。通過cursor等AI客戶端，現(xiàn)有服務(wù)可以快速接入大模型。用戶需定義MCP服務(wù)和API工具，配置環(huán)境并調(diào)試。MCP服務(wù)的應(yīng)用場景廣泛，可替代傳統(tǒng)控制臺。未來，隨著大模型能力提升，MCP服務(wù)的成本將降低，使用將更為普及。Claude作為智能AI編程助手，能夠基于產(chǎn)品需求進行代碼生成和優(yōu)化。

【AI驅(qū)動】 SpringAI MCP技術(shù)通過將FunctionCall替換為Tool Calling來支持MCP協(xié)議，簡化了函數(shù)調(diào)用。MCP協(xié)議標準化了AI與外部資源的交互方式。文章介紹了SpringAI兩版本下的MCP客戶端和服務(wù)端開發(fā)方法，并提供了代碼示例。新版本的SpringAI自動識別MCP配置，簡化了客戶端集成。源代碼可在GitHub獲取，并建議申請阿里云API-Key以便運行測試。文章旨在幫助讀者理解MCP協(xié)議及其在SpringAI中的應(yīng)用。

【AI驅(qū)動】 Milvus MCP Server是一個開源的標準化協(xié)議，允許無代碼搭建智能搜索Agent。通過與MCP協(xié)議的集成，Milvus提供高效的向量檢索服務(wù)，支持語義搜索、索引管理和實時監(jiān)控等功能。用戶可以通過簡單配置，使用Cline和Cursor集成Milvus MCP Server，快速實現(xiàn)復(fù)雜的向量相似性搜索和索引操作，從而大大簡化智能搜索Agent的開發(fā)流程。

【AI驅(qū)動】 get weather

【AI驅(qū)動】 本文探討了 Model Context Protocol（MCP）架構(gòu)從 Local MCP Server 到 Remote MCP Server 的演進。Local MCP Server 雖簡單易用，但在企業(yè)級應(yīng)用中存在本地環(huán)境依賴、安全風險、一致性問題和維護成本高等局限性。Remote MCP Server 通過云端部署，解決了這些問題，具備集中化安全管控、統(tǒng)一權(quán)限管理和簡化部署與維護等優(yōu)勢。阿里開源的 Higress 提供了 Remote MCP Server 的托管實現(xiàn)方案，支持多種接入方式，具備統(tǒng)一認證授權(quán)、流量控制、可觀測性等功能，并通過 Wasm 插件擴展能力，有效屏蔽異構(gòu)協(xié)議復(fù)雜性。

【AI驅(qū)動】 本文通過64張圖深入解析了LLM Agents的核心技術(shù)和未來發(fā)展趨勢。文章首先介紹了LLM Agents與傳統(tǒng)LLM的區(qū)別，強調(diào)了LLM Agents需要記憶、工具和規(guī)劃等組件協(xié)同工作。接著探討了LLM Agents的記憶機制，包括短期記憶和長期記憶，以及如何通過上下文窗口和外部數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)。文章還闡述了工具的使用，包括獲取數(shù)據(jù)和執(zhí)行操作，以及Toolformer和MCP等技術(shù)。在規(guī)劃方面，討論了推理、ReAct和Reflexion等技術(shù)，以及多Agent協(xié)作的框架和應(yīng)用。最后，文章總結(jié)了LLM Agents的構(gòu)建方式，并展望了其未來發(fā)展。

【AI驅(qū)動】 Claude作為智能AI編程助手，能夠基于產(chǎn)品需求進行代碼生成和優(yōu)化

【AI驅(qū)動】 DeepSeek發(fā)布了開源數(shù)學定理證明模型Prover-V1.5，通過將數(shù)學問題轉(zhuǎn)換為Lean編程語言，引入強化學習系統(tǒng)，實現(xiàn)了自我迭代和Lean證明器監(jiān)督。該模型在高中和大學數(shù)學定理證明測試中取得了63.5%和25.3%的成功率，超越了多款開源模型。DeepSeek-Coder-V2結(jié)合Lean證明器標注中間狀態(tài)信息，提高了模型的形式化證明能力。模型訓練采用GRPO算法進行強化學習訓練，并引入RMaxTS算法解決證明搜索中的獎勵稀疏問題。DeepSeek-Prover-V1.5在miniF2F和ProofNet基準測試中取得了新的SOTA。

【AI驅(qū)動】 本文介紹了如何從零開始打造一個MCP客戶端。MCP協(xié)議由Anthropic開源，用于連接AI系統(tǒng)與數(shù)據(jù)源，提供通用開放標準，簡化集成方式。文章詳細講解了MCP架構(gòu)，包括MCP Hosts、Clients和Servers，并通過示例代碼展示了如何實現(xiàn)一個簡單的MCP Server。此外，還介紹了如何使用SDK和調(diào)試工具，以及在客戶端中使用MCP Server。最后，文章指導如何實現(xiàn)MCP Client，包括配置文件、交互形態(tài)和編寫Client代碼，以便在自己的應(yīng)用中支持MCP協(xié)議。

【AI驅(qū)動】 本文深入探討了AI Agent與AI Workflow的區(qū)別和聯(lián)系。AI Agent是具有自主意識的智能實體，能夠感知環(huán)境、推理決策并采取行動，強調(diào)自主學習和決策能力，適應(yīng)性強，適合處理不確定性和需靈活調(diào)整的場景。AI Workflow則是一系列預(yù)定義、有序的任務(wù)步驟組成的智能化生產(chǎn)線，強調(diào)標準化、自動化和可預(yù)測性，適合處理結(jié)構(gòu)化、重復(fù)性任務(wù)。兩者各有優(yōu)勢，適用于不同場景，未來將不斷融合進化，推動AI技術(shù)的發(fā)展。

【AI驅(qū)動】 DeepSeek-R1系列模型性能差異顯著，其中7B、32B與671B版本在語言能力、聯(lián)網(wǎng)總結(jié)、邏輯推理和代碼能力等方面存在巨大差距。7B版本在基礎(chǔ)文字生成方面表現(xiàn)不佳，32B版本雖有提升但仍存在瑕疵，而671B版本表現(xiàn)出色。此外，本地部署DeepSeek-R1成本較高，對普通用戶來說技術(shù)門檻較高，建議從32B版本起步。

【AI驅(qū)動】 本教程介紹了如何利用Meta AI的Llama 3語言模型和檢索增強生成（RAG）技術(shù)，本地部署一個個性化的大模型，實現(xiàn)與網(wǎng)頁的交互式對話，檢索私人知識庫信息并生成準確響應(yīng)。通過設(shè)置開發(fā)環(huán)境、加載網(wǎng)頁數(shù)據(jù)、創(chuàng)建嵌入和向量存儲、實現(xiàn)RAG鏈等步驟，最終構(gòu)建并運行一個Streamlit應(yīng)用程序，允許用戶輸入網(wǎng)頁URL，應(yīng)用程序加載處理網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，檢索相關(guān)信息并生成響應(yīng)。整個過程無需編碼經(jīng)驗，通過No Code Builder即可創(chuàng)建AI應(yīng)用程序。

【AI驅(qū)動】 這篇文章詳細介紹了大模型的數(shù)學原理，包括兩個主要章節(jié)。第一章節(jié)討論了子章節(jié)內(nèi)容和相關(guān)列表，展示了Python代碼示例。第二章節(jié)探討了關(guān)鍵點，并提供了JavaScript代碼示例。文章還包含圖片和代碼塊，旨在幫助讀者深入理解大模型的數(shù)學基礎(chǔ)。轉(zhuǎn)載來源：微信公眾號文章。

【AI驅(qū)動】 DeepSeek-V2.5是一個融合了通用對話和代碼處理能力的全新開源模型，它保留了DeepSeek-V2-Chat的通用對話能力和DeepSeek-Coder-V2的代碼處理能力，并優(yōu)化了人類偏好對齊。在寫作、指令跟隨等方面有顯著提升，現(xiàn)已在網(wǎng)頁端和API全面上線，功能包括Function Calling、FIM補全和Json Output等。DeepSeek-V2.5在安全性和代碼能力上也進行了優(yōu)化，提升用戶體驗。

【AI驅(qū)動】 本文介紹了大模型背后的六大核心技術(shù)：1. Transformer模型，采用自注意力機制，有效處理長序列問題，具備并行計算優(yōu)勢，在NLP領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。2. 預(yù)訓練技術(shù)，通過大數(shù)據(jù)預(yù)訓練提取語言特征，自監(jiān)督學習提高模型理解和泛化能力。3. RLHF技術(shù)，結(jié)合強化學習和人類反饋優(yōu)化模型行為。4. 模型壓縮技術(shù)，通過權(quán)重裁剪、量化和知識蒸餾減小模型大小，降低計算資源需求。5. 多模態(tài)融合技術(shù)，結(jié)合不同模態(tài)數(shù)據(jù)增強模型感知和理解能力。6.