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

AI数据分析作为大模型应用的刚需，在各大平台上的表现却大相径庭。阿里百炼的析言、ChatGPT、商汤的小浣熊、豆包，用了一圈，发现能打的只有豆

近期，MCP在开发者社区中广受关注，成为业界热点。值得关注的是，Cursor编辑器在0.45.x版本中已正式加入了对MCP的支持。

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

AI+MCP：解决约会地点选择难题 如果有一个AI能够自动筛选两人中间点的咖啡馆，并让双方确认，是不是就能避免这种尴尬了呢？解决方案来了！

在今天这一期，我们将一起学习一种基于 MCP 提高大模型检索外部知识精度的新思路，实测比 RAG 效果要好很多。

MCP 是如何做到统一工具调用方式的？ MCP 客户端和 MCP Server 到底是怎么交互的？ 为什么有的 MCP 客户端支持所有模型，有的确不行？ 大家好，欢迎来到 code秘密花园，我是花园老

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 公司推出的一个开放标准协议，目的就是为了解决 AI 模型与外部数据源、工具交互的难题。 MCP就像是一个

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