本文介绍了一个基于Amazon Q CLI和MCP的新闻摘要生成系统。通过主代理和子代理的协作，系统将新闻源分为三部分，分别由子代理处理并生成摘要，最终由主代理整合成每日新闻简报。系统使用tmux管理多个代理进程，并展示了如何通过MCP工具获取和解析新闻源。代码开源，用户可自行部署并探索更多应用场景。

MCP（模型上下文协议）标准化了为LLM提供上下文的方式，分离了上下文提供与LLM交互。开发中常遇到官方SDK与Cursor AI适配问题及重复性代码开发的痛点。通过工程化封装MCP SDK，提供统一入口和模板，提升开发效率。示例展示了PSD文件图层解析与导出的MCP工具开发流程，实现了自动切图功能，并解决了服务启动、路径定义等常见问题。

MCP生态发展迅速，阿里通过Higress网关实现HSF服务无代码改造接入MCP，解决了SDK不稳定、协议迭代快等问题。Higress承担协议转换，提供身份认证、流量调度等能力，降低业务接入成本。MCP虽非银弹，但为AI业务工程化提供起点，未来仍需关注A2A等协议发展。

MCP（Model Context Protocol）是Anthropic公司推出的开放协议，旨在标准化大语言模型与应用程序的上下文交互。通过MCP，开发者可以轻松连接不同数据源和工具，实现复杂任务自动化。本文详细介绍了MCP的基础架构、开发流程及实践案例，展示了如何通过MCP Server与AI模型协同工作，提升开发效率和应用智能化水平。

MCP化交互方式让业务通过自然语言描述操作系统，实现成本低、便捷快的体验。功能包括：根据合同状态或编号查询合同信息，用户确认后调用合同查询MCP server；通过自然语言描述合同延期需求，MCP client匹配调用并确保合同有效后，自动调用延期MCP server，返回成功结果并进行业务系统验证。

MCP Server的局限性在于工具固化且Token消耗大。通过阿里云OpenAPI，仅需10行Python代码即可创建专属MCP Server，无需深入了解API细节。核心原理是利用MCP协议连接LLM与外部数据，提供资源、工具和提示功能。未来将探索通用工具，实现自动调用API，提升灵活性和效率。

模型上下文协议（MCP）由Anthropic推出，旨在标准化大型语言模型与外部世界的交互。MCP通过通用语言连接数据源和工具，扩展AI能力，简化开发者集成工作。其核心组件包括服务器、客户端、主机和传输层。MCP不仅增强AI的知识和操作能力，还促进AI生态系统的协作与创新，有望成为AI交互的核心桥梁。

MCP协议推动AI发展，赋予AI更多能力，如操控贪吃蛇游戏。通过MCP Server，AI能调用工具、资源与提示模板，实现多轮交互。官方提供调试工具inspector，便于开发者测试MCP Server功能。AI与MCP结合，不仅提升了任务执行效率，还促进了生态系统的繁荣，如Cursor和Cline等平台对MCP Server的支持。

agents.json是基于OpenAPI的开放规范，专为AI agent与互联网服务提供商的交互设计。它通过结构化描述API，确保AI agent能稳定准确地调用服务。agents.json引入flows和links概念，定义复杂操作的执行顺序，优化自然语言驱动和任务流标准化，增强API的可发现性，解决多步骤调用的可靠性问题，支持现有身份认证体系，部署成本低，生态开放。

AI Agent正快速发展，2025年或成其元年。开源大模型能力与商业大模型齐平，推动AI应用模式革新。MCP渐成事实标准，支持私有知识库的问答系统开发。实践展示了基于MCP构建知识库、优化检索流程及实现智能问答的全过程，体现了AI应用技术的高效迭代与创新潜力。

MCP（Model Context Protocol）通过100行代码展示了其核心原理，巧妙设计支持双向通信和异步任务。MCP采用SSE和HTTP POST实现双向通信，结合JSON-RPC规范，适合AI应用集成。其有状态会话、事件通知和动态能力协商，使其在API、MQ和WebSocket中独树一帜，为AI与外部系统集成提供灵活方案。

MCP（Model Context Protocol）是一种标准接口，让AI模型能够连接不同应用和工具，类似于USB-C接口。通过MCP Server，可以暴露资源、工具和提示，实现AI与应用的交互。文章以Python为例，展示了如何开发MCP Server，并提供了客户端集成的代码示例，帮助开发者在现有应用上构建AI功能。

MCP协议作为AI模型的标准化接入协议，解决了工具调用碎片化问题，推动多功能应用与创新体验。通过C/S架构，MCP Server动态接入各类专业能力模块，实现模型能力的弹性扩展。文章详细解析了MCP的架构设计、开发实现原理及实际应用效果，并以企业微信机器人开发为例，展示了MCP服务端/客户端开发全流程。

随着MCP标准的广泛应用，其安全挑战日益凸显。MCP架构由Host、Client和Server三部分构成，多组件协同运行下存在安全风险，尤其在加密货币交易等敏感场景。制定并遵循全面的安全检查清单，有助于系统性地识别和防范潜在风险，确保AI应用的安全性。开发者应关注用户界面、客户端组件、服务插件及多MCP协作机制的安全要点。

MCP协议为AI系统提供安全、标准化的数据访问方式，采用客户端-服务器架构，支持本地和远程数据源访问。协议层负责消息封装和通信管理，传输层支持Stdio和HTTP+SSE通信方式。MCP客户端与服务端通过初始化、消息交换和终止三个阶段建立连接，支持请求-响应模式。实践展示了如何通过MCP实现AI工具调用和数据交互，提升AI的实用性和智能化。

MCP协议重新定义了大模型与现实世界的交互范式，突破了传统Function Call的性能和兼容性瓶颈。通过标准化接口，MCP实现了动态语义对齐和高并发任务调度，成为AI应用架构的基础协议。其微内核架构设计使得工具调用更加灵活，支持多Agent协同和复杂任务处理，推动AI应用架构在业务领域的落地与创新。