MCP

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。

在本文中，您將瞭解如何將 Cursor AI 與 MCP 連線起來，以實現更智慧、更自動化的開發工作流。首先，我們將分析 Cursor AI 和模型上下文協議究竟是什麼，為什麼它們如此重要，以及它們如何協同工作。然後，我們將指導您完成安裝這兩個工具和設定環境的步驟。

為了提高人工智慧的互操作性，OpenAI 宣佈支援 Anthropic 的模型上下文協議（MCP），這是一項開源標準，旨在簡化人工智慧助手與各種資料系統之間的整合。這一合作標誌著在為人工智慧應用建立統一框架以有效訪問和利用外部資料來源方面邁出了關鍵一步。

在本文中，我們將探討如何透過 ChatGPT、Claude 和 Gemini 聊天機器人訪問應用程式，並研究它們的獨特方法。