模型上下文協議 (MCP) 正在迅速發展，成為模型間資訊上下文關聯和交換的基礎。人工智慧的未來發展方向是分散式多智慧體互動和推理，而這些使用 MCP 的舉措，正是建立資源高效、共享且與上下文相關的 AI 應用的先驅。在本文中，我們將探討所有 AI 工程師都應該學習或嘗試的 MCP 專案。
以下是一些您可以嘗試的 MCP 專案，以磨練您的技能：
1. Multi-Agent Deep Researcher
Multi-Agent Deep Researcher 專案是一個出色的、符合 MCP 標準的科研助手，它結合了 CrewAI 進行編排、LinkUp 進行深度網路搜尋，以及 phi3 模型（透過 Ollama 執行）來綜合和推理資訊。其工作流程非常巧妙，由三個主題智慧體組成：網路搜尋員、研究分析師和技術撰稿人，它們按順序工作，為您提供豐富且條理清晰的查詢答案。
主要特性：
- 符合 MCP 標準的伺服器，可與其他工具無縫整合
- 完全模組化的智慧體流程，易於定製
- 使用 phi3 進行本地推理和合成寫作
- 支援透過
/research進行基於 JSON 的 API 呼叫
如果您是一位對了解或使用多智慧體編排、MCP 整合以及開發自主研究系統感興趣的人工智慧工程師，那麼這可能是一個適合您的入門專案。
專案連結：GitHub
2. MCP Client Server using LangChain
本專案將 LangChain 的編排功能與 MCP 靈活的訊息傳遞機制相結合，構建了一個最小化的 MCP 客戶端/伺服器架構。如果您想了解模組化通訊協議和 LLM 如何協同工作，這是一個絕佳的學習專案。
主要特性：
- 它提供瞭如何在 LangChain 工作流程中設定 MCP 的分步操作流程。
- 它還展示了客戶端和伺服器之間的互動方式。
- 它為我們提供了一個絕佳的起點，讓我們能夠嘗試使用 MCP 端點。
專案連結：使用 MCP 構建 MCP 客戶端伺服器
3. MCP-Powered Agentic RAG
本專案巧妙地將檢索增強生成 (RAG) 的優勢與基於 MCP 的模型代理框架相結合。各個代理獨立執行特定的功能，例如檢索和驗證資訊，以及將資料生成到有用的上下文中。這種策略性的工作劃分能夠提升響應速度，使輸出更加清晰、邏輯更加嚴謹，並最大限度地降低出錯或產生錯誤的風險。
主要特性：
- 它利用代理級推理，以高效的方式整合 RAG 管道，從而生成更加可靠且上下文相關的響應。
- 它可用於商業或研究用途。
- 一個令人驚歎的 MCP 編排示例，可自動執行。
Project Link: GitHub
4. Customised MCP Chatbot
本專案旨在實現高度定製化，聊天機器人完全由 MCP 提供支援，並允許您透過外部 API 進行靈活整合。它支援細粒度的記憶體管理、工具使用以及按領域進行定製。
主要特性：
- 它採用模組化的聊天機器人架構，易於適配。
- 透過使用 MCP，我們可以連線到知識庫。
- 它提供豐富的對話記憶，以確保上下文的連續性。
專案連結：GitHub
5. MCP Powered financial Analyst
本專案有效地展示了金融分析活動如何使用 MCP 來促進 LLM 與即時金融資料工具之間的通訊。它使金融資料分析師能夠獲取上下文相關的知識、風險摘要，甚至按需生成準確的報告。
主要特性：
- 提供與 MCP 整合的即時資料管道
- 自主資料查詢和彙總
- 如果您是金融科技人工智慧工程師，這將尤其有用
專案連結：構建基於 MCP 的金融分析工具
6. MCP Powered Voice Assistant
藉助語音 MCP 代理，您可以透過 MCP 使用語音命令與代理進行通訊。語音命令會從自然語言轉換為 AI 模型和工具可識別的互動式上下文。該代理的主要目的是透過本地 MCP 節點提供一個語音到意圖處理流程的示例。
主要特性：
- 本地語音識別和意圖路由
- 多代理音訊處理
- 非常適合智慧助手和機器人整合
專案連結：GitHub
7. Cursor MCP Memory Extension
這項由 MCP 支援的創新專案將記憶體永續性引入 Cursor AI，使您在使用基於 LLM 的編碼助手時，能夠更持久地感知上下文。它利用 MCP 記憶體結構，在本地而非跨會話和工具保持記憶體同步。
主要特性：
- 它為 MCP 代理提供呼叫和持久記憶體
- 在 IDE 層面，它提供上下文智慧
專案連結：GitHub
小結
以下是本文所列 MCP 專案的摘要，包括其目的和主要組成部分：
| 專案名稱 | 核心目的 | 顯著元件/特點 |
|---|---|---|
| Multi-Agent Deep Researcher | 自主多智慧體研究系統 | CrewAI、LinkUp、phi3 |
| MCP Client Server using LangChain | LangChain與MCP協同編排 | LangChain整合框架 |
| MCP-Powered Agentic RAG | 具備上下文推理的自主RAG系統 | 多智慧體協作管道 |
| Customised MCP Chatbot | 個性化對話機器人框架 | 上下文記憶模組 |
| MCP Powered Financial Analyst | 金融自動化分析與洞察生成 | 多源資料介面卡 |
| MCP Powered Voice Assistant | 語音驅動的多智慧體控制系統 | 語音互動介面 |
| Cursor MCP Memory Extension | 為Cursor IDE提供持久化智慧體記憶 | 會話狀態持久化模組 |
MCP 生態系統正在真正改變人工智慧系統協作、協調和推理的方式。從多智慧體協作到裝置端本地資料的生成，這些專案充分展現了 MCP 的強大功能，也表明作為一名人工智慧工程師，您可以建立模組化、情境感知型系統，並使其能夠與不同領域互操作。
評論留言