MCP（Model Context Protocol）协议是一个用于 AI 模型和工具之间通信的标准协议。随着 AI 应用变得越来越复杂并被广泛部署，原有的通信机制面临着一系列挑战。近期 MCP 仓库的 PR #206 [1]引入了一个全新的 Streamable HTTP 传输层替代原有的 HTTP+SSE 传输层。两个协议简单对比如下：HTTP+SSE：客户端通过HTTP POST发送请求，服务器通过单独的SSE（Server-Sent Events）端点推送响应，需要维护两个独立连接。Streamable HTTP：统一使用单一HTTP端点处理请求和响应，服务器可根据需要选择返回标准HTTP响应或启用SSE流式传输。本文将详细分析该Streamable HTTP的技术细节和实际优势。
性能优化是降本增效路上必不可少的手段之一，在合适的时机采用合理的手段进行性能优化，一方面可以实现系统性能提升的目标，另一方面也可以借机对腐化的代码进行清理。在程序员的面试环节中，性能优化的问题也几乎是必考题。 然而性能优化并非一锤子买卖，需要一直监控，一直优化。过早的优化、过度的优化，以及优化 ROI 都是程序员们在工作中需要评估的关键点。本文作者总结了日常工作中常见的性能优化问题，围绕数据结构展开推荐了常见的几种性能优化方案——既有提升 3 倍性能的优化技巧，也有扛住26 亿/s API 调用量的健壮方案。文末还推荐了三款好用的性能测试工具，值得点赞收藏！
在生成式 AI 模型规模突破万亿参数的今天，推理效率与成本已成为企业落地的核心瓶颈。NVIDIA 最新开源了分布式推理框架 Dynamo，并称它为“AI 工厂的超级操作系统”。在上一期文章中，我们提到了如何在 TKE 上使用 NVIDIA Dynamo 部署 PD 分离的大模型推理服务，介绍了 Dynamo PD 分离的原理，还举例展示了分离后推理性能的提升。本文则将通过进一步的实测数据与技术解析，带读者一探 Dynamo 的真实实力，同时也将借助真实的部署案例和详细的压测数据为读者的大模型部署方案提供参考。
本文主要分享在过去的春节主互动中前端的一些实践，主要涵盖在复杂项目中的前端项目架构设计、数据管理、动画渲染、性能优化、高并发优化、异常容灾、研发流程协同等各个方面。
Nacos 3.0 正式版本发布啦！升级 MCP Registry，围绕着 MCP 服务管理，MCP 多种类型注册，包含 MCP Server 注册、编排、动态调试和管理，并且提供 Nacos-MCP-Router 可以进行 MCP 动态发现，可以自动安装、代理 MCP Server，全生态面向 AI Registry 进行升级；升级安全架构，默认开启鉴权，基础架构一系列升级，作为云原生时代的基础设施级产品，Nacos 3.0 不仅是技术能力的跃升，更是以更高效、安全的方式帮助用户构建云原生 AI 应用架构！
MCP使得 AI 发展的更迅猛，让 AI 不仅能说，还长出手来，可以自己做事。 Manus到如今已小有名气，被自媒体誉为"下一个国产之光"。随后OpenManus 光速进场，阿里QwQ（这个表情真可爱 XD ）也积极与 Manus 和 OpenManus 合作，强强联合。同时当前 AI 编码工具 Cursor，Cline 也都有自己的 MCP Server Marketplace，AI x 工具 的生态正在蓬勃发展，其中离不开的核心就是 MCP。对于个人来说，AI 以及 AI Agent 让我们从「我只能做什么」，转变成「我还能做什么」，但是 AI 也如一面镜子，照映的是我们自己。
