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MCP Registry 预览版上线:AI 开发的统一服务目录

Model Context Protocol 推出 MCP Registry 预览版,这是开放的 MCP 服务器目录和 API,可改善服务器可发现性。注册表开源,分公共和私有子注册表,采用社区举报机制,设计类似 Docker Registry。

AI工程化
开源动态8

不到百万级,看不见 MCP 的真实问题:创始人亲述这疯狂的一年

本文是对 MCP 联合创作者 David Soria Parrra 的访谈,回顾 MCP 从发布到成为行业事实标准的历程,探讨其演进、应用、竞争对手等问题,还分享经验教训,展望未来发展方向。

AI前线
算法论文8

半量工具,双倍效能:ARPO革新大模型强化学习

大语言模型在多轮工具调用场景有挑战,传统强化学习算法有探索效率低和资源消耗大问题。本文提出ARPO,通过量化token熵分布变化设计自适应探索机制,降低工具调用成本且提升多轮推理性能。

深度学习自然语言处理
开源动态7

给Kali 加个MCP,直接用cursor做渗透测试

文章围绕用MCP调用Kali进行渗透测试展开,介绍国外大神实现此方法并开源。阐述系统原理、Cursor配置,通过实际测试展示效果,指出MCP让渗透测试调用更简洁,是较大进步,还给出了代码链接。

AI与安全
开源动态8

一句话生图要过时了?开源图像生成Agent进化出「工具编排」

来自多机构的研究团队提出GenEvolve,将开放图像生成建模为「工具编排轨迹」。它配置三类工具,经多轮决策完成生成。通过构建数据集训练,实验显示在多基准上表现出色,已开源模型、代码等。

机器之心
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学习 MCP 最好的时机是 7 个月前,其次是现在

文章介绍 MCP(Model Context Protocol),它是实现 LLM 与外部能力高效互联的协议,像 USB - C 接口。其采用客户端 - 服务器架构,可让 LLM 突破能力边界。与 Function Calling 相比,MCP 成本低,能让业务团队参与构建智能体。

阿里云开发者
推荐文章7

MCP技术浪潮中的Agent应用开发新范式

当下,MCP迅速发展重塑AI开发协作生态。太极平台借MCP汇聚多方能力,释放大模型潜能。文章介绍MCP技术、执行细节,探讨其与Agent、Function Calling关系,分析技术生态,还思考了MCP发展变化与局限。

腾讯技术工程
新闻资讯8

工作场景AI化,一个月花100美元订阅AI工具值吗?

InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请来也科技胡一川等探讨 AI 时代「10x 个体」与「10x 组织」。指出「10x 个体」核心是主动思考、善用工具,组织应从「固态」向「液态」转型,还分享了 AI 工具使用与落地经验。

InfoQ
开源动态7

开源安全工具 Trivy 遭供应链攻击,引发行业紧急响应

开源漏洞扫描工具 Trivy 遭供应链攻击,恶意版本 v0.69.4 含外传敏感数据代码,通过正常渠道传播。攻击者利用攻破的凭证操控发布流程,影响或扩大,维护团队已采取措施,引发行业对开源工具信任边界的讨论。

InfoQ
开源动态7

智谱开源GLM-4.5工具调用超越Claude Opus 4.1,成本仅1.4%

开源模型GLM-4.5在伯克利工具使用榜单上超越Claude Opus 4.1,运行相同任务成本仅为1.4%。它采用MoE架构,在多场景表现卓越,推理速度快,成本低,还接入多款主流编程工具

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