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商業(yè)模式難變、MCP失靈，萬億企業(yè)級AI Agent市場真是好生意嗎？
企業(yè)級AI Agent市場正成為資本追逐的熱點，但其商業(yè)模式和落地難題仍待破解。本文深入探討了企業(yè)級Agent從工具到“數(shù)字員工”的演變，分析了其在確定性、垂直性和落地性上的特點，同時指出了MCP協(xié)議在企業(yè)級場景中的局限性以及商業(yè)模式轉(zhuǎn)變的挑戰(zhàn)，揭示了企業(yè)級Agent市場的機遇與困境。
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3 分鐘講透什么是 MCP，AI 小白也能懂！
MCP（模型上下文協(xié)議）被譽為“AI 時代的 App Store”，它讓大模型無需定制開發(fā)，就能像調(diào)用積木一樣即插即用地使用各種工具。本文用通俗比喻和實戰(zhàn)案例，3 分鐘帶你搞懂 MCP 的原理、與 API 的區(qū)別，以及它如何重塑 AI 與外部世界的交互方式。
為什么我玩MCP少了？
本文探討了MCP（多模態(tài)能力插件）在實際應(yīng)用中的體驗變化。作者黃叔曾深度參與MCP開發(fā)，但近期使用頻率降低。文章通過案例分析，展示了MCP的強大功能，如自動化任務(wù)執(zhí)行和多模態(tài)內(nèi)容生成，同時也指出了其面臨的挑戰(zhàn)，包括安裝復(fù)雜、依賴特定環(huán)境、產(chǎn)品封裝局限以及生態(tài)維護問題。盡管如此，作者仍認為MCP是通往AGI（通用人工智能）的必經(jīng)之路，具有重要的戰(zhàn)略意義。
微信支付MCP上線。AI從“陪聊”到“收錢”：支付MCP如何讓你的AI應(yīng)用實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)？附10大場景與3大杠桿
微信支付MCP上線，為AI應(yīng)用商業(yè)化帶來新機遇。文章介紹了MCP的快速接入方法，并分析了其作為AI商業(yè)閉環(huán)的關(guān)鍵作用。支付MCP通過去UI化的交互提升轉(zhuǎn)化率，實時數(shù)據(jù)閉環(huán)優(yōu)化ROI，收入反哺模型打造自學(xué)習(xí)商業(yè)系統(tǒng)。同時，文章列舉了內(nèi)容付費、電商導(dǎo)購、SaaS工具、虛實結(jié)合等10大落地場景，探討AI商業(yè)化的未來方向。
MCP：重構(gòu)AI生產(chǎn)力——從協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)到企業(yè)級智能體落地
在人工智能技術(shù)加速滲透各行各業(yè)的當(dāng)下，AI 模型與外部系統(tǒng)的高效交互成為制約產(chǎn)業(yè)智能化升級的關(guān)鍵瓶頸。本文將深入探討 Model Context Protocol（MCP）如何通過標(biāo)準(zhǔn)化雙向通信框架，重構(gòu) AI 生產(chǎn)力，推動企業(yè)級智能體從協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)到落地的全過程。
一個不會寫代碼的產(chǎn)品經(jīng)理教你如何在Cursor中安裝BrowserToolsMCP
在數(shù)字化時代，產(chǎn)品經(jīng)理常常需要與技術(shù)團隊緊密合作，但面對復(fù)雜的代碼和瀏覽器調(diào)試問題，非技術(shù)背景的產(chǎn)品經(jīng)理往往感到無從下手。本文將詳細介紹如何安裝和配置BrowserToolsMCP，幫助產(chǎn)品經(jīng)理擺脫技術(shù)難題，更高效地完成產(chǎn)品設(shè)計和功能測試。
MCP到底是什么？小白也能懂的AI神器
在人工智能領(lǐng)域，大語言模型（LLM）的應(yīng)用越來越廣泛，但其能力邊界也逐漸顯現(xiàn)。如何讓AI真正“用工具”、獲取實時數(shù)據(jù)并執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)？MCP（模型上下文協(xié)議）應(yīng)運而生。本文將用通俗易懂的語言，為你揭開MCP的神秘面紗。
Cursor+即夢MCP，實現(xiàn)AI作圖自由，太酷啦！
這篇文章介紹了即夢 MCP 在 AI 作圖方面的應(yīng)用，通過與 Cursor 和 Cherry Studio 的結(jié)合，詳細講解了如何利用即夢 MCP 實現(xiàn) AI 作圖自由，并提供了開通即夢 API、配置 MCP server、設(shè)置環(huán)境變量及客戶端的具體步驟，還展示了在不同場景下的應(yīng)用案例。
n8n+fastgpt RAG = 王炸?。。∮米顝夾I知識庫MCP Server補全 n8n短板
在AI應(yīng)用領(lǐng)域，如何高效整合知識庫以提升內(nèi)容生成的質(zhì)量，一直是技術(shù)愛好者和從業(yè)者的關(guān)注焦點。本文將介紹一種創(chuàng)新的解決方案：通過將 FastGPT 的知識庫與 n8n 工作流結(jié)合，利用 MCP Server 實現(xiàn)強大的知識庫調(diào)用能力，從而補全 n8n 在知識管理方面的短板。
吳恩達談 Agent 現(xiàn)狀：MCP、Agent 通信還太早期
吳恩達指出，MCP 處于早期，身份驗證等不成熟；Agent 通信更是早期，大多還在努力讓單個 Agent 正常運行。他分享了對 Agent 構(gòu)建路徑、工具組合等的判斷，強調(diào)構(gòu)建系統(tǒng)性評估機制的重要性，并探討了語音交互、AI 編程等話題。
大模型集成能力解析與企業(yè)招聘場景賦能
本文聚焦大模型集成的三大關(guān)鍵技術(shù)--RAG（檢索增強生成）、聯(lián)網(wǎng)搜索（Function Call）和MCP（模型上下文協(xié)議），解析其技術(shù)原理、架構(gòu)差異與適用場景。并探討如何通過大模型集成能力，提升企業(yè)在簡歷篩選、面試邀約等招聘場景的員工生產(chǎn)力。
