MCP 作为一款开放协议，直接规范了应用程序如何向 LLM 提供上下文。MCP 就像是面向 AI 应用程序的 USB-C 端口，正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP 提供了一个将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方法。
除了 AI 程序员的重磅上线外，近期通义灵码能力再升级全新上线模型选择功能，目前已经支持 Qwen2.5、DeepSeek-V3 和 R1系列模型，用户可以在 VSCode 和 JetBrains 里搜索并下载最新通义灵码插件，在输入框里选择模型，即可轻松切换模型。
本文介绍了Spring AI Alibaba MCP的开发与应用，旨在解决企业级AI Agent在分布式环境下的部署和动态更新问题。通过集成Nacos，Spring AI Alibaba实现了流量负载均衡及节点变更动态感知等功能。开发者可方便地将企业内部业务系统发布为MCP服务或开发自己的AI Agent。文章详细描述了如何通过代理应用接入存量业务系统，以及全新MCP服务的开发流程，并提供了完整的配置示例和源码链接。未来，Spring AI Alibaba计划结合Nacos3的mcp-registry与mcp-router能力，进一步优化Agent开发体验。
本文旨在从 MCP 的技术原理、降低 MCP Server 构建复杂度、提升 Server 运行稳定性等方面出发，分享我们的一些实践心得。
通过遵循以上最佳实践，可以构建一个高效、可靠的 RAG 系统，为用户提供准确和专业的回答。这些实践涵盖了从文档处理到系统配置的各个方面，能够帮助开发者构建更好的 RAG 应用。
近期，阿里云重磅发布了首款面向 Java 开发者的开源 AI 应用开发框架：Spring AI Alibaba（项目 Github 仓库地址：alibaba/spring-ai-alibaba），Spring AI Alibaba 项目基于 Spring AI 构建，是阿里云通义系列模型及服务在 Java AI 应用开发领域的最佳实践，提供高层次的 AI API 抽象与云原生基础设施集成方案，帮助开发者快速构建 AI 应用。本文将详细介绍 Spring AI Alibaba 的核心特性，并通过「智能机票助手」的示例直观的展示 Spring AI Alibaba 开发 AI 应用的便利性。示例源
本文讲述了作者团队在阿里云的服务领域Agent是如何设计与实践的，以及到目前为止的一些阶段性成果，作者做出了总结和整理。
为了帮助用户高效率、低成本应对企业级复杂场景，本文介绍 ComfyUI API Serverless 版解决方案，通过使用该方案，用户可以充分利用 ComfyUI +Serverless 技术优势快速开发上线 AI 绘画应用，期待为广大开发者 AI 绘画创业及变现提供思路。