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免费制作二维码网站,上海公司企业网站怎么做,PHP 网站搜索怎么做,吉林省建设集团网站1. 什么是MCP#xff08;Model Context Protocol#xff09;#xff1f;它的主要设计目标是什么#xff1f; 答#xff1a; MCP是由Anthropic提出的一种开源协议#xff0c;用于在大型语言模型#xff08;LLM#xff09;与外部工具、数据源和服务之间建立标准化的通信桥…1. 什么是MCPModel Context Protocol它的主要设计目标是什么答MCP是由Anthropic提出的一种开源协议用于在大型语言模型LLM与外部工具、数据源和服务之间建立标准化的通信桥梁。主要设计目标•解耦与模块化将LLM核心与外部工具/数据源分离使两者可以独立开发和迭代。•安全性提供一个可控的沙箱环境限制LLM对敏感系统和数据的访问权限。•可扩展性开发者可以轻松地为模型添加新的功能如搜索网络、查询数据库、执行代码等而无需重新训练或微调模型。•标准化建立统一的通信标准促进工具生态的发展避免重复造轮子。2. MCP的核心组件有哪些请描述它们的作用和相互关系。答MCP架构通常包含三个核心组件其交互关系如下图所示MCP架构的一个示例HostAI应用包含一个MCP Client组件用于每个连接。每个Client与一个外部MCP Server通信该Server提供某些功能工具等。这种模块化设计使单个AI应用程序可以通过MCP接口与多个外部资源进行通信。客户端 (Client)通常是需要集成LLM功能的应用程序如代码编辑器VS Code、Cursor、聊天界面等。它负责启动和管理与服务器的会话并向用户展示模型的输出。服务器 (Server)是MCP生态的核心。它负责实际执行操作例如读取文件、调用API、运行代码等。一个客户端可以同时连接多个不同的服务器以获取各种不同的功能。资源 (Resources)是服务器所能访问和操作的外部数据源或工具如数据库、文件系统、API端点等。服务器作为客户端和资源之间的安全代理。3. MCP与传统的API调用或Function Calling有何本质区别答特性MCP传统API/Function Calling架构解耦、客户端-服务器模式。模型在客户端内与工具服务器完全分离。紧耦合。功能列表通常需要硬编码到应用程序或模型的系统提示中。通信标准化协议JSON-RPC。通过STDIO或Socket进行通信与语言无关。自定义集成。通常通过HTTP、gRPC等直接调用需要为每个工具编写特定的集成代码。动态性高。服务器可以在运行时动态地向客户端注册新的工具和资源模型可以实时发现新功能。低。功能列表通常是静态的需要重启或重新配置才能更新。安全性沙箱机制。服务器运行在受控环境中对主系统资源的访问受到严格限制。依赖实现。安全性完全取决于应用程序自身的实现风险较高。生态可共享和复用。一个写好的服务器如Git服务器可以被任何兼容MCP的客户端使用。通常不可复用。为某个应用写的功能调用代码很难直接迁移到另一个应用。4. MCP服务器是如何向客户端宣告其能力的答通过一个名为initialize的握手过程。客户端向服务器发送初始化请求其中包含客户端的能力和支持的协议版本。服务器则回复一个InitializeResult其中最关键的部分是•capabilities一个对象声明服务器支持的功能如工具、资源提供、日志记录等。•serverInfo包含服务器名称和版本。例如服务器在 capabilities中声明 “tools”: true意味着它支持工具调用功能。5. 请描述一次完整的工具调用Tool Invocation的JSON-RPC流程。答流程涉及三个主要的JSON-RPC消息listservers(客户端 - 服务器)客户端请求服务器告知其所有可用的工具列表。calltool(客户端 - 服务器)客户端要求服务器执行某个特定工具。请求中包括工具名称和参数arguments。notifytoolresult(服务器 - 客户端)服务器在工具执行完成后将结果或错误通知回客户端。示例代码片段概念性// 客户端发送 callserver { jsonrpc: 2.0, id: 1, method: callserver, params: { name: web_search, arguments: { query: 最新的MCP发展动态 } } } // 服务器回复 notifytoolresult { jsonrpc: 2.0, method: notifytoolresult, params: { callId: 1, // 对应客户端的请求ID content: [ { type: text, text: 以下是关于MCP的最新消息 ... } ] } }6. 在开发MCP服务器时如何确保安全性答•最小权限原则服务器只请求和授予其运行所必需的最低权限。•输入验证与清理对所有来自客户端的输入如工具参数进行严格的验证和清理防止注入攻击。•沙箱环境尽可能在容器或沙箱中运行服务器隔离其对主机系统的访问。•资源访问控制明确界定服务器可以访问哪些资源和操作并实施访问控制列表ACL。•审计日志记录所有工具调用和敏感操作便于追踪和审计。7. 谈谈MCP中的“资源”Resources和“工具”Tools有何不同答•工具 (Tools)代表一个动作或函数。调用工具会导致某事发生如执行搜索、运行命令。它是动词导向的“do something”。•资源 (Resources)代表一个数据实体或静态信息源。它可以被读取、观察或订阅但本身不执行动作。它是名词导向的“get something”。例如sql_query是一个工具你调用它并传入SQL语句来获取结果。而 database_connection可能被定义为一个资源客户端可以读取它以获取连接状态信息。8. 如何为一个代码编辑器如VS Code开发一个MCP服务器来集成自定义工具答选择SDK使用官方或社区的MCP SDK如modelcontextprotocol/sdkfor Node.jsmcp-sdkfor Python。定义工具在服务器代码中使用SDK注册你的工具如server.definetool(...)明确其名称、描述、参数schemaJSON Schema。实现逻辑为每个工具编写具体的执行逻辑如调用一个外部API、执行一个Shell命令。传输配置在编辑器中配置MCP客户端指定如何启动你的服务器例如通过命令行运行node my-server.js。测试与调试启动编辑器它会自动加载你的服务器。你可以通过编辑器的日志或开发者工具来调试通信过程。9. 如果MCP服务器在处理一个长时间运行的任务如训练模型如何设计以避免阻塞答采用异步Async和非阻塞设计。•当收到callserver请求时服务器应立即返回一个确认响应。•服务器在后台异步处理该任务。•一旦任务完成服务器使用notifytoolresult主动将结果推送给客户端。•这种模式避免了请求超时并允许客户端在此期间处理其他任务。10. MCP如何支持“实时”或“流式”数据如日志尾随、股票报价答通过资源Resources的subscribe机制。•客户端可以subscribe某个资源如file:///logs/app.log。•服务器会立即返回当前内容并在文件内容发生变化时通过notifyresourcechanged方法主动向客户端推送更新diff。•这使得IDE可以实时显示日志更新或监控数据而无需轮询。11. 在设计一个支持多种数据源MySQL, PostgreSQL, BigQuery的MCP服务器时你会如何设计其架构答•抽象层定义一个统一的SQL工具接口如execute_sql接收数据库类型db_type和SQL查询query作为参数。•适配器模式为每种数据库类型实现一个专用的驱动适配器。这些适配器负责处理数据库特有的连接、方言和优化。•连接池管理在服务器内部安全地管理数据库连接处理认证和凭据可能通过客户端提供的设置注入。•统一响应将所有数据库的响应转换为统一的MCP响应格式如文本或表格使客户端无需关心底层数据源差异。12. MCP在AI应用开发中的未来发展趋势是什么答•生态爆发会出现大量专注于特定领域的专业化MCP服务器如JIRA项目管理服务器、AWS操作服务器、医学文献查询服务器。•标准化与互操作成为AI应用连接外部世界的“USB标准”任何LLM应用都可以通过MCP接入任何工具。•端侧部署出现更多在手机或边缘设备上运行的轻量级MCP服务器实现隐私保护下的本地工具调用。•更复杂的代理Agent场景MCP使得LLM可以轻松组合调用多个工具一个工具的输出作为另一个工具的输入从而实现复杂的多步推理和任务自动化。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发