案例教程

AIbase要为你介绍的就是一款炙手可热的 MCP 应用 ——HowToCook-MCP Server。这款应用将 AI 技术与美食制作巧妙结合，致力于成为你的 “私人厨师”，让你每天都能享受不同的美味。

OpenMemory MCP（Model Context Protocol）正式推出，为AI工具提供统一的本地记忆共享解决方案。这一开源工具允许用户将AI交互内容存储在本地，并通过MCP协议共享至支持的客户端，如Claude、Cursor和Windsurf，只需维护一份记忆内容即可实现跨工具上下文同步。AIbase观察到，OpenMemory MCP的发布迅速引发开发者热议，被认为是提升AI工作流效率的重大创新。

纳米AI的智能体为英语学习者和教育者带来了革命性的工具。本教程将详细指导您如何利用纳米AI的智能体，调用模型上下文协议（MCP），轻松制作包含中英双语对照、核心词汇解析以及配套MP3音频的精美英语学习素材网页，并直接生成可分享的链接。这个过程将极大提升您制作个性化学习资料的效率。

Bing MCP 不仅是一个搜索工具，它更像是你的私人智能助手。它通过深度学习与中文语义的结合，精准理解用户的搜索意图，提供更符合预期的结果。不再是单调的网页列表，而是能让你在最短时间内找到所需信息的 “直达通道”。

最近几个月，AI 圈突然被MCP刷屏了。这个由 Anthropic 在2024年底推出的模型上下文协议（Model Context Protocol），被称为 "AI 世界的 USB-C 接口"。简单来说，它就像一个万能插座，让大模型能轻松连接外部工具、数据库甚至物理设备，实现从 "动口" 到 "动手" 的跨越。

核心概念：模型的能力很大程度上取决于其接收到的上下文信息。演进路径：从早期 Chatbot 需要手动输入所有上下文，发展到模型能够直接连接数据源和工具，从而实现更强大、更个性化的 AI 应用。MCP 的目标：作为一个开放协议，旨在实现 AI 应用、Agent 与各种工具、数据源之间的无缝集成。

MCP提供了几种不同的“沟通方式”（传输机制），其中三种最受关注：Stdio、SSE 和 Streamable HTTP。它们就像不同的交通工具，各有优劣，适用于不同的“路况”（应用场景）。理解它们的差异，是为我们的AI应用选择最佳“出行方案”的关键。

MCP的诞生标志着prompt engineering进入了一个新的发展阶段。它通过提供更结构化的上下文信息，显著提升了模型的能力。在设计prompt时，我们的目标是能够将更具体的信息（如本地文件、数据库内容或网络实时数据等）集成进来，使模型能够更好地理解和解决实际问题。

MCP 是 Anthropic (Claude) 主导发布的一个开放的、通用的、有共识的协议标准。它就像给 AI 大模型装了一个"万能接口"，让 AI 模型能够与不同的数据源和工具进行无缝交互。