随着人工智能技术的进步，传统的静态接口调用逐渐被智能、动态的方式取代。Spring AI、DeepSeek和MCP的结合，为接口查询带来了新的可能性。通过一个实际案例，展示了如何利用对话驱动的方式实现接口查询。Spring AI简化了AI应用开发，DeepSeek提供了强大的语义理解能力，MCP则标准化了大语言模型与外部工具的交互。这种对话驱动的方式，提升了接口调用的灵活性和智能化水平。

Cursor生成原型的实战教程，补充了Cursorrules和MCP的应用，提升效率和质量。通过提示词快速生成高保真原型图，Agent模式和Claude 3.7 Sonnet模型增强效果。MCP美化UI，优化页面设计，支持代码编辑和微调样式。CursorRules定制AI程序员规则，确保代码规范和技术栈统一。轻松设置规则，提升开发效率。

MCP是一项为LLM工具化操作设计的轻量化标准协议，旨在构建LLM与异构系统间的通用指令交互框架。它通过三层架构解决工具扩展性问题，支持跨平台SDK和热插拔式工具注册。MCP简化了LLM工具调用开发，提升开发效率，但其核心仅解决工具调用问题，仍需结合其他技术实现复杂任务。

MCP（Model Context Protocol）是Anthropic推出的开源协议，旨在实现大型语言模型与外部数据源和工具的无缝集成。它采用客户端-服务器架构，支持资源、提示和工具的标准化调用，提升模型的灵活性和安全性。通过MCP，开发者可以快速连接模型与多样化数据源，降低开发复杂度，推动AI应用的标准化和生态扩展。

Claude 3.7 Sonnet 是 Anthropic 推出的最新 AI 模型，在逻辑推理、代码生成和复杂任务执行方面表现卓越。通过 MCP（模型上下文协议），AI 能够轻松连接外部数据源和工具，简化开发流程。MCP 作为“AI 万能接口”，降低了技术门槛，使 AI 应用更智能、更实用，预示着 AI 与人类深度合作的未来。

MCP是Claude主导的AI模型上下文协议，旨在集成AI与现有系统，解决AI应用与常用服务分离的问题。通过标准化协议，MCP支持AI模型与不同API和数据源无缝交互，提升AI系统的可靠性和效率。MCP通过分层处理任务，增强多轮对话和复杂需求的自主执行能力，推动AI应用进入新时代。

Anthropic开源的MCP协议为AI系统与数据源的连接提供了通用标准，取代了碎片化集成方式。通过MCP，开发者可以轻松构建客户端和服务器，实现AI与外部系统的交互。MCP支持多种功能类型，如资源、工具和提示，简化了开发流程，提升了系统可靠性。尽管生态尚不完善，但MCP的潜力巨大，未来有望成为AI系统集成的核心标准。

开发复杂应用时,频繁切换研究、编码和文档会打断思路。通过Perplexity MCP与Cline结合,可大幅优化工作流:1)在编辑器中直接进行深度研究,保持项目上下文;2)发现并评估开源方案,避免重复造轮子;3)创建定制化文档,提升AI辅助精准度;4)通过研究打破AI循环,提供新视角。这些模式让AI助手更懂项目,实现无缝开发体验。

正如 LSP 成为了 IDE 的通用标准一样，Anthropic 正在将 MCP 打造成 LLM 集成的开放标准。