MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口,有了 MCP Server 的托管以及开发态能力只是第一步,接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成,FunctionAI 即将上线 Agent 开发能力,敬请期待。
本文介绍了MCP(模型上下文协议)及其在AI领域的应用前景。MCP由Anthropic公司推出,通过标准化通信协议实现AI与数据源间的安全隔离,解决了传统AI应用中的数据隐私和安全问题。文章探讨了从LLM到MCP的进化过程,并分析了其面临的挑战,如算力不足和开放性需求。Serverless技术被提出作为解决这些问题的方案,提供弹性算力和支持安全沙箱环境。最后,文章提供了如何一键部署热门MCP Server的教程,帮助开发者快速上手并体验该协议的实际应用效果。
本文将带领大家来体验一下如何将“千问大模型+文本向量化模型”植入到PG|PolarDB中, 让数据库具备AI能力.
分页查询是数据库中常见的操作。本文将介绍,如何在数据库中(无论是单机还是分布式)高效的进行翻页操作。
MySQL的内存分配、使用、管理的模块较多,本篇文章主要介绍InnoDB层和SQL层内存分配管理器,主要包括ut_allocator、mem_heap_allocator和MEM_ROOT,代码版本主要基于8.0.25。
从整体技术架构上学习 RocketMQ 5.0 的云原生架构、一体化架构,最后再分别从业务场景切入,详细介绍 RocketMQ 5.0 在不同的业务场景提供的能力和关键技术原理,包括业务消息、流处理、物联网以及面向云时代的事件驱动场景。
本文介绍了Higress,一个支持基于WebAssembly (WASM) 的边缘计算网关,它允许用户使用Go、C++或Rust编写插件来扩展其功能。文章特别讨论了如何利用Redis插件实现限流、缓存和会话管理等高级功能。
本文旨在提供一个指导性的框架,帮助用户了解插件的安装、配置以及探索如何通过 Grafana 内的阿里云 OpenAPI 插件来对云上数据进行可视化和快速验证开发原型,加强数据可视化和云监控能力,助力开发速度。