本文系统介绍了MCP协议在大模型交互标准化中的创新应用，通过技术解析+实践案例的方式，阐述了MCP协议的架构设计、开发实现原理及实际应用效果。重点探讨了MCP如何解决AI工具调用碎片化问题，并通过企业微信机器人开发实例展示MCP服务端/客户端开发全流程，干货满满点赞收藏！
作为非算法同学，最近被Cursor、DeepSeek搞的有点焦虑，同时也非常好奇这里的原理，所以花了大量业余时间自学了Transformer并做了完整的工程实践。希望自己心得和理解可以帮到大家~
2020年一月，36氪发表了一篇10万+阅读的技术文章《中台，我信了你的邪》。有幸作为文章中唯一正面主角露脸，因为通篇文章，貌似只有百果园自认为中台实施是成功的。五年过后，中台仍然是各持一说，甚至中台的“鼓吹者”也在23年传出“去中台”的说法。 作为严谨的技术人员，我们当然不能人云亦云，事物本身就是一体两面，我们今天做一个复盘，在复盘的过程中，自己学到了知识，以后的工作能够更好开展，才是本文的核心。
OpenAI 官宣全面支持MCP协议，至此MCP已得到业界广泛的认可。正逐步成为AI应用架构的基础协议。做为AI应用架构的USB-C,MCP原理是怎样的？对实际业务又有何影响呢？本文以MCP原理解读及业务实践为切入点，探索AI应用架构在业务领域落地的路径。
通信协议是AI Agent加速落地的核心基础设施之一。Anthropic推出的MCP已逐步确立其作为AI Agent连接外部工具的标准协议地位，而Google最新发布的A2A则聚焦于打破智能体协作壁垒，推动跨Agent协同体系的构建。作为AI Agent时代最受关注的两大通信规范，它们的安全性直接关乎AI Agent的安全边界，任何安全问题都可能引发AI Agent被劫持与数据泄露等连锁风险。朱雀实验室系统性的梳理了MCP协议安全缺陷、常见攻击方法与防护建议，并分析了Google最新发布的A2A协议安全特性，为行业构建更安全的AI Agent产品提供参考。
最近 GPT-4o 生图模型横空出世，效果和玩法上都有突破性的进展，笔者整理了一下目前相关的技术，抛砖引玉一下，希望有更多大神分享讨论。
第三方支付作为中立的第三方，截断了用户和商户的资金流，资金先从用户账户转移到第三方支付平台账户，得到双方确认后再从支付平台账户转移到商户账户。
在AI技术迅猛发展的今天，模型的开源与协作方式正以前所未有的速度演化。 随着模型体量的激增、功能模块的碎片化，以及对复用与定制化需求的增加，传统的模型发布与管理模式已经难以满足行业对效率与创新的双重追求。 正是在这样的背景下，MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）作为一个全新的开源协议框架被提出，它试图重塑模型开发、集成与协作的方式。 那么，MCP究竟能针对传统软件利用到何种程度，MCP的开源开发热潮，预计会在什么时候崛起，哪些具体应用中又能最快实现对MCP的应用?
如何实践工程师文化带领出一群靠谱的程序员，并在不确定性的条件下争取成功，是过去几年我在持续思考的事情。团队的工程师文化能不能提升成功的确定性，一定要有吗，它来自哪里，又能带来什么？本文尝试解答这些问题，并期望通过更系统和全面的解剖，可以减少有极致追求的程序员们的纠结和内耗。
