在人工智能(AI)快速发展的当下,AI 应用与现有服务和系统的深度融合成为关键需求。然而,过去这一直是个难题,各种 AI 模型与服务之间缺乏统一的集成标准,导致开发复杂度高、效率低下。如今,MCP(模型上下文协议)的出现如同一缕曙光,为这一困境带来了前所未有的突破,它正在重塑 AI 应用的开发与集成生态。打破集成壁垒,构建无缝连接的新桥梁在 MCP 出现之前,AI 应用大多孤立存在,与用户已有
在 MCP(模型上下文协议)架构中,MCP Server 扮演着至关重要的角色。它通过标准化的协议为客户端提供各种功能和服务,使得 AI 模型能够高效地与外部资源交互。本文将详细介绍 MCP Server 的三大基本类型:资源(Resources)、工具(Tools)和提示(Prompts),并探讨它们在实际开发中的应用场景。一、资源(Resources)(一)定义与功能资源型的 MCP Se
MCP(模型上下文协议)、Function Calling 和 AI Agents 是三种重要的技术手段,它们在实现 AI 模型与外部系统交互方面各有特点。本文将详细对比这三种技术,并深入探讨 MCP 的多项显著优势。MCP、Function Calling 和 AI Agents 的区别Function Calling:平台依赖的函数调用机制Function Calling 是一种 AI 模
ElevenLabs最新推出的MCP(Multi-modal Communication Protocol)服务器为AI生态系统带来重大升级。这项服务允许用户通过简单的文本提示,让AI助手(如Claude、Cursor、Windsurf等)直接访问ElevenLabs的完整AI音频平台能力。MCP服务器本质上充当了一座桥梁,将ElevenLabs先进的文字转语音、语音克隆等技术连接到用户日常使用的