今天就跟大家分享一下如何构建一个完全本地化的MCP客户端，让AI智能体能够智能地操作SQLite数据库。

一文搞懂如何在 Trae 中接入 GitHub MCP Server，打造属于你的 GitHub 智能助理。

构建一套智能化的 MCP 安全扫描系统，不仅是技术发展的必然需求，更是保障 AI 生态安全的重要基础设施。

一、MCP Sampling：让大模型学会“精准提问” 1.1 采样原理拆解 核心作用：解决传统情感分析中“上下文缺失”和“动态场景适应”难题 关键优势： 人工审核机制：拦截敏感内容（如政治言论） 动

本期分享梳理了现有的12项Agent开发框架并将其归类为四大类：低代码平台、基础编程范式、高级代码框架和智能体框架。本期分享旨在通过梳理这四类框架的特性与适用场景，为开发者的技术选型提供清晰指南。

一、MCP 是什么？ Model Context Protocol (MCP) 是 Anthropic 推出的开源标准协议，用于连接 AI 应用与外部系统。如果用一个形象的比喻，MCP 就像是 AI

今天我们来系统梳理AI智能体架构设计的九大核心技术，这些技术构成了现代AI应用开发的核心框架，涵盖从基础推理到多智能体协作、从数据处理到人机交互的关键层面。欢迎各位指正交流。 一、AI 智能体（AI

Windows 系统下MCP配置本就需要技巧，而Codex使用非`JSON`文件（`.toml`）更是各类报错，本教程旨在分享自己解决问题的过程和方案，使得各类MCP的完全适配Codex

在典型的AI Agent系统中，其工作流程是一个迭代循环(AI Agent参考)：LLM根据任务需求选择并调用一个工具，观察返回结果，然后基于新信息进行下一步思考和决策。 随着一个AI A

1. MCP (Model Context Protocol) 设计目标：为大型语言模型(LLM)提供丰富的上下文信息和工具访问能力；核心思想：让模型能够访问和操作外部环境中的各种资源……

Claude不再只是一个聊天机器人，而是成了我的项目助手。它能读取代码、分析日志、管理文档，甚至帮我写测试用例。这种感觉就像是给AI装上了一双能够触及现实世界的手。

我们都知道，AI Agent的核心价值在于其与外部世界交互的能力，而这通过工具调用实现。传统LLM仅作为“大脑”处理文本生成和推理，而Agent则通过工具充当“感官”和“四肢”，执行实际任务（如查询天

一、MCP协议：大模型与外部系统的“神经枢纽” 核心价值 解耦设计：大模型（Client）专注推理决策，外部操作（Server）交给工具执行 动态扩展：新增工具无需修改模型代码，通过JSON-RPC标

当LangChain成为技术债：你的AI架构还撑得过明年吗？ 引言 在过去的18个月里，LangChain无疑成为AI工程领域的耀眼明星——GitHub星标爆炸性增长、开发者峰会座无虚席、各种基于La

一、MCP vs Function Call：本质差异与协议优势 核心能力对比 协议层创新： 关键突破：通过context字段实现跨工具会话状态保持，解决复杂任务中的信息孤岛问题。 二、环境配置：跨平

LangGraph 被广泛认为是构建生产级代理系统的首选。今天我们将通过深度研究助手这个示例，深入探讨 LangGraph 的工作流程和 MCP 的集成模式。如果对你有所帮助，记得告诉身边有需要的朋友

hello，我是成峰！ 前几天在群里吼了一嗓子，问大家搞自动化都踩了哪些坑… 好家伙，不问不知道，一问全是痛点！ 正好Google官方（对，就是搞Puppeteer那帮大佬）新出了个Chrome De

一、 MCP协议：大模型和业务系统的“万能插座” 想象一下，大模型是个天才实习生，啥都懂一点，但它不认识你公司的数据库、不会用你内部的报销系统。MCP协议，简单说，就是给这个实习生写了一套标准化的“工

五一假期快到了， 还没想好去哪玩。感觉去那些热门景点都全是人， 体验感不强。 今年不如自驾出游吧， 在路上看看山 看看水， 喜欢哪里就停在哪里多欣赏一下美景。可是去附近自驾走那条路那？ 正好我们用最近