大模型上下文协议 MCP 带来了哪些货币化机会
本文探讨了MCP（Model-Calling Protocol）的兴起及其对AI生态的影响。自2月中旬起，MCP热度显著提升，GitHub Star和搜索指数均呈现加速增长趋势。MCP通过标准化协议连接大模型与外部工具，解决了碎片化集成问题，推动AI应用货币化及生态繁荣。文章分析了MCP与Function Calling的区别，指出MCP更适用于跨平台、标准化场景，而Function Calling在特定实时任务中仍具优势。此外，MCP促进了 supply端（如云厂商、大模型、中间件服务商）和消费端（终端用户）的变革，尤其以Devin和Manus为代表，分别改变了程序员和普通用户的交互方式。
关于Node.js，一定要学这个10+万Star项目 ！！
一篇关于Node.js的宝藏项目——Node.js Best Practices。该项目在GitHub上已有102k Star，汇集了100+条最佳实践，涵盖架构、安全、性能等多方面。每条实践不仅有简明说明和详细解释，还附带代码示例及资源链接。文中通过三个实战案例（利用CPU多核、避免阻塞事件循环、使用中间件处理错误）展示了其实际应用价值，并推荐了几条对前端转Node.js开发者特别有用的最佳实践。强烈建议每位Node.js开发者学习此项目，理解“怎么做”与“为什么要这么做”，以提升开发能力。
AI大模型运维开发探索第四篇：智能体分阶段演进路线
本文探讨了智能体工程的演进历程，从最初的思维链（智能体1.0）到实例化智能体（智能体2.0），再到结构化智能体（智能体3.0），最终展望了自演进智能体（智能体4.0）。文章详细分析了各阶段遇到的问题及解决策略，如工具调用可靠性、推理能力提升等，并引入了大模型中间件的概念以优化业务平台与工具间的协调。此外，文中还提到了RunnableHub开源项目，为读者提供了实际落地的参考方案。通过不断迭代，智能体逐渐具备更强的适应性和解决问题的能力，展现了未来AI发展的潜力。
JT1078和GB28181差别在哪里？
JT1078和GB28181分别是针对车载监控和公共安全监控设计的标准协议。JT1078专注于车载视频监控，适用于物流与交通场景，强调实时传输、编解码支持及无线环境下的数据安全性；而GB28181侧重于大规模公共安全监控，覆盖城市安防等领域，支持多协议交互与级联方案。两者在技术上有交集，需通过中间件实现互联互通，各有独特优势以满足不同需求。
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
本文介绍如何使用Scrapy-Redis构建分布式爬虫系统，采集携程平台上热门城市的酒店价格与评价信息。通过代理IP、Cookie和User-Agent设置规避反爬策略，实现高效数据抓取。结合价格动态趋势分析，助力酒店业优化市场策略、提升服务质量。技术架构涵盖Scrapy-Redis核心调度、代理中间件及数据解析存储，提供完整的技术路线图与代码示例。