MCP

在當今瞬息萬變的市場中，等待數小時才能獲得股票分析結果已不再可行。試想一下，只需輸入“繪製股票漲幅圖（X）”，即可立即獲得清晰的圖表。無需手動收集資料、編寫程式碼或進行除錯。在本指南中，我們將使用 CrewAI 和 MCP 構建一個個人市場分析師。最終，您將擁有一個能夠將自然語言查詢轉化為可操作股票洞察的助手。

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。

在本文中，我們將解釋什麼是 MCP，它對長上下文 LLM 的重要性，它與傳統提示工程的比較，並演示如何使用 Python 構建一個簡單的 MCP 相容上下文伺服器。我們還將討論實際用例（例如檢索增強生成 (RAG) 和代理工具），並提供程式碼示例、圖表和參考資料，幫助您從 MCP 和 Claude 入手。

隨著人工智慧應用越來越依賴即時結構化資料，MCP 伺服器變得越來越重要。這些伺服器提供了將 LLM 與即時資料流連線起來的方法，使人工智慧系統能夠基於當前上下文相關的資料進行推理。商業領域有多種選擇；然而，開源選項正日益受到關注，因為它們更易於稽覈和調整，並且通常擁有更強大的社羣支援。這些工具非常適合構建專注於特定領域的 AI 代理、副駕駛或助手的開發者。在本文中，我們將介紹什麼是 MCP 伺服器及其不同型別。

藉助 MCP，您可以將 AI 助手連線到外部工具和 API，從而無縫執行真正的 RAG。MCP 徹底改變了 AI 模型與即時資料的通訊方式。另一方面，RAG 為 AI 模型提供了福音，為它們提供了 AI 模型所不知道的外部知識。在本文中，我們將深入探討 RAG 與 MCP 的整合，它們協同執行時的樣子，並向您介紹一個實際示例。

Jupyter MCP 伺服器是 Jupyter 環境的擴充套件，它將 LLM 與即時編碼會話整合在一起。透過實施模型上下文協議（MCP），它能讓人工智慧模型以安全和上下文感知的方式與 Jupyter 的核心、檔案系統和終端進行互動。本部落格將探討如何在系統中使用 Jupyter MCP 伺服器。

RAG 與 MCP 究竟是一回事，還是這些技術互為補充，可以提高我們從 LLM 中獲得的產出？在本文中，我們將分析 MCP 和 RAG 之間的區別，並瞭解如何將二者結合起來使用 LLM 構建複雜的解決方案。

代理對代理（A2A）和模型上下文協議（MCP）是應用最廣泛的人工智慧協議中的兩種，近來備受關注。乍一看，人們可…

在本教程中，我們將深入探討如何使用 FastAPI-MCP 轉換一個由 MCP 伺服器驅動的使用 FastAPI 製作的簡單網路應用程式。

本教學指南為使用 LangChain 建立 MCP 客戶端伺服器提供了清晰易懂的新手指南。瞭解 MCP 客戶端伺服器架構有助於構建強大的人工智慧代理。我們將介紹一些基本知識，包括什麼是 MCP 伺服器功能，並提供一個使用 LangChain 的實用 MCP 客戶端伺服器示例。

MCP 不是一個新的“框架”，而是一個開放標準，可以幫助人工智慧助理和代理以簡單、可重用的方式連線到現實世界的資料和工具。在本教學中，我們將瞭解什麼是 MCP、如何使用它以及它為何如此流行，同時探索它的應用。

想象一下，如果這些人工智慧工具可以接入任何資料來源–無論是本地檔案還是遠端服務–而無需為每個連線編寫自定義程式碼。這就是模型上下文協議（MCP）的承諾。