【AI驅動】 APISIX MCP Server是連接大語言模型與APISIX管理API的橋梁，通過自然語言管理APISIX資源，簡化API操作。支持資源獲取、刪除、路由和服務管理、插件配置等功能。配置簡單，只需安裝并配置AI客戶端。APISIX MCP提升API管理效率，降低學習門檻，適用于多種AI模型。

【AI驅動】 An extension powered by Google Gemini API to enhance browsing.

【AI驅動】 AWS MCP 服務器套件通過 Model Context Protocol 實現大型語言模型與外部數據源的無縫集成。MCP 作為 AI 應用程序與外部資源的橋梁，提供了多模塊化服務器，幫助開發人員訪問 AWS 文檔、知識庫等資源，簡化管理和優化項目開發流程。套件核心功能包括代碼生成、項目架構優化、成本分析以及圖像生成。安裝與配置簡單，旨在提升開發效率，降低技術風險。

【AI驅動】 本指南詳細介紹了如何將騰訊云DeepSeek API集成到微信小程序中。首先，需要準備開發環境，包括安裝微信開發者工具和配置AI代碼助手插件。接著，設計小程序的UI界面，并實現DeepSeek API的接入配置和調用。最后，通過uniapp實現小程序代碼，提供文案生成功能。附錄中還提到可以結合大模型知識引擎實現高級功能。通過本教程，開發者能快速搭建一個基于DeepSeek API的文案生成工具。

【AI驅動】 MCP服務是一種通過自然語言與大模型交互的服務。利用MCP，用戶可以通過自然語言描述操作，大模型解析后調用相應的API，實現自動化操作。通過cursor等AI客戶端，現有服務可以快速接入大模型。用戶需定義MCP服務和API工具，配置環境并調試。MCP服務的應用場景廣泛，可替代傳統控制臺。未來，隨著大模型能力提升，MCP服務的成本將降低，使用將更為普及。Claude作為智能AI編程助手，能夠基于產品需求進行代碼生成和優化。

【AI驅動】 SpringAI MCP技術通過將FunctionCall替換為Tool Calling來支持MCP協議，簡化了函數調用。MCP協議標準化了AI與外部資源的交互方式。文章介紹了SpringAI兩版本下的MCP客戶端和服務端開發方法，并提供了代碼示例。新版本的SpringAI自動識別MCP配置，簡化了客戶端集成。源代碼可在GitHub獲取，并建議申請阿里云API-Key以便運行測試。文章旨在幫助讀者理解MCP協議及其在SpringAI中的應用。

【AI驅動】 Milvus MCP Server是一個開源的標準化協議，允許無代碼搭建智能搜索Agent。通過與MCP協議的集成，Milvus提供高效的向量檢索服務，支持語義搜索、索引管理和實時監控等功能。用戶可以通過簡單配置，使用Cline和Cursor集成Milvus MCP Server，快速實現復雜的向量相似性搜索和索引操作，從而大大簡化智能搜索Agent的開發流程。

【AI驅動】 get weather

【AI驅動】 本文探討了 Model Context Protocol（MCP）架構從 Local MCP Server 到 Remote MCP Server 的演進。Local MCP Server 雖簡單易用，但在企業級應用中存在本地環境依賴、安全風險、一致性問題和維護成本高等局限性。Remote MCP Server 通過云端部署，解決了這些問題，具備集中化安全管控、統一權限管理和簡化部署與維護等優勢。阿里開源的 Higress 提供了 Remote MCP Server 的托管實現方案，支持多種接入方式，具備統一認證授權、流量控制、可觀測性等功能，并通過 Wasm 插件擴展能力，有效屏蔽異構協議復雜性。

【AI驅動】 本文通過64張圖深入解析了LLM Agents的核心技術和未來發展趨勢。文章首先介紹了LLM Agents與傳統LLM的區別，強調了LLM Agents需要記憶、工具和規劃等組件協同工作。接著探討了LLM Agents的記憶機制，包括短期記憶和長期記憶，以及如何通過上下文窗口和外部數據庫實現。文章還闡述了工具的使用，包括獲取數據和執行操作，以及Toolformer和MCP等技術。在規劃方面，討論了推理、ReAct和Reflexion等技術，以及多Agent協作的框架和應用。最后，文章總結了LLM Agents的構建方式，并展望了其未來發展。

【AI驅動】 Claude作為智能AI編程助手，能夠基于產品需求進行代碼生成和優化

【AI驅動】 DeepSeek發布了開源數學定理證明模型Prover-V1.5，通過將數學問題轉換為Lean編程語言，引入強化學習系統，實現了自我迭代和Lean證明器監督。該模型在高中和大學數學定理證明測試中取得了63.5%和25.3%的成功率，超越了多款開源模型。DeepSeek-Coder-V2結合Lean證明器標注中間狀態信息，提高了模型的形式化證明能力。模型訓練采用GRPO算法進行強化學習訓練，并引入RMaxTS算法解決證明搜索中的獎勵稀疏問題。DeepSeek-Prover-V1.5在miniF2F和ProofNet基準測試中取得了新的SOTA。

【AI驅動】 本文介紹了如何從零開始打造一個MCP客戶端。MCP協議由Anthropic開源，用于連接AI系統與數據源，提供通用開放標準，簡化集成方式。文章詳細講解了MCP架構，包括MCP Hosts、Clients和Servers，并通過示例代碼展示了如何實現一個簡單的MCP Server。此外，還介紹了如何使用SDK和調試工具，以及在客戶端中使用MCP Server。最后，文章指導如何實現MCP Client，包括配置文件、交互形態和編寫Client代碼，以便在自己的應用中支持MCP協議。

【AI驅動】 本文深入探討了AI Agent與AI Workflow的區別和聯系。AI Agent是具有自主意識的智能實體，能夠感知環境、推理決策并采取行動，強調自主學習和決策能力，適應性強，適合處理不確定性和需靈活調整的場景。AI Workflow則是一系列預定義、有序的任務步驟組成的智能化生產線，強調標準化、自動化和可預測性，適合處理結構化、重復性任務。兩者各有優勢，適用于不同場景，未來將不斷融合進化，推動AI技術的發展。

【AI驅動】 DeepSeek-R1系列模型性能差異顯著，其中7B、32B與671B版本在語言能力、聯網總結、邏輯推理和代碼能力等方面存在巨大差距。7B版本在基礎文字生成方面表現不佳，32B版本雖有提升但仍存在瑕疵，而671B版本表現出色。此外，本地部署DeepSeek-R1成本較高，對普通用戶來說技術門檻較高，建議從32B版本起步。