我平时主要还是通过国内平台来获取 AI 一手信息，信息密度高，也更接地气一些。 公众号这块看得最多： 刘小排，强烈推荐，长期关注 AI 前沿、新模型、新产品，很多观点都很有启发性，不是那种纯搬运新闻的。 苍何，偏技术向，干货特别多，教程写得很细，适合真正想动手学的人。 腾讯云开发者 / 腾讯技术工程 这些官方号也很值得看，AI 相关的底层技术、工程实践、行业落地都会覆盖，质量比较稳定。 社交平台上： X（推特）上其实有不少中文技术大佬，比如宝玉老师，经常分享很实用的 Prompt、AI 使用技巧和工具思路，有时候刷一刷就能学到新玩法。 视频平台这块也必须提一下： B 站现在 AI 学习资源真的很多，从入门到进阶都有。 比如 秋芝 2046，视频内容丰富、有趣，而且讲得很通俗，不会一上来就甩一堆概念，特别适合初学者建立感觉。 小红书也挺适合“轻量学习”，很多创作者会分享 AI 工具使用心得、实操案例，碎片时间刷一刷也能吸收不少新东西。 整体下来我的感觉是： 公众号负责系统性 + 深度， X 和小红书负责新鲜度和灵感， B 站负责把复杂的东西讲明白。 多几个渠道一起用，基本就能避开大部分无效信息，不容易被概念带着跑。... 展开详请

MCP（Model Context Protocol）是一种用于连接大语言模型与外部工具和数据的协议，其安全性取决于具体实现和使用场景。 **安全性分析：** 1. **数据隐私**：MCP 本身不存储数据，但若连接的工具或数据源（如数据库、API）未加密或权限控制不当，可能导致数据泄露。 2. **访问控制**：若 MCP 客户端（如 AI 助手）未严格限制可调用的工具或操作范围，可能被滥用执行高风险命令（如文件删除、系统调用）。 3. **依赖风险**：MCP 依赖第三方工具插件，若插件存在漏洞或恶意代码，可能成为攻击入口。 **安全实践建议：** - **最小权限原则**：仅允许 MCP 访问必要的工具和数据。 - **加密通信**：确保 MCP 与工具之间的连接使用 HTTPS 或加密协议。 - **审核插件**：仅使用可信来源的 MCP 工具插件，避免运行未经验证的代码。 **腾讯云相关产品推荐**： - **腾讯云密钥管理系统（KMS）**：保护 MCP 连接的敏感数据（如 API 密钥）加密存储。 - **腾讯云 Web 应用防火墙（WAF）**：防御针对 MCP 服务的恶意请求或注入攻击。 - **腾讯云容器安全服务**：若 MCP 运行在容器环境，可扫描插件漏洞并加固运行时安全。... 展开详请

MCP（Modbus Communication Protocol）连接中的步骤主要包括以下环节： 1. **物理连接**：通过RS-232、RS-485或以太网等物理介质连接主设备（如PLC、SCADA系统）和从设备（如传感器、变频器）。 2. **协议配置**：设置通信参数，包括波特率、数据位、停止位、校验方式（如8-N-1），以及Modbus协议类型（RTU、ASCII或TCP）。 3. **设备寻址**：为每个从设备分配唯一的Modbus地址（通常为1-247），主设备通过地址指定通信目标。 4. **功能码选择**：根据需求选择功能码（如01读线圈、03读保持寄存器、06写单个寄存器等）。 5. **数据请求与响应**：主设备发送请求帧，从设备解析后返回对应数据或执行操作，主设备接收响应并处理。 6. **错误处理**：检查响应中的异常码（如非法地址、校验错误），必要时重试或报警。 **举例**：在工业自动化中，上位机（主设备）通过RS-485连接多个温控器（从设备），配置为Modbus RTU协议，波特率9600，读取地址1的温控器（功能码03）当前温度值。 **腾讯云相关产品推荐**：若需将MCP设备数据上云管理，可使用**腾讯云物联网开发平台（IoT Explorer）**，支持Modbus协议解析、设备接入和数据可视化；或通过**腾讯云边缘计算服务（IECP）**在本地处理MCP数据后再上传云端。... 展开详请

MCP 服务器（Model Context Protocol Server）是一种基于 **Model Context Protocol（模型上下文协议）** 的中间件服务，用于为 AI 模型提供结构化、标准化的外部数据源访问能力。它的核心作用是充当 AI 与外部工具/数据之间的桥梁，让大语言模型（如 GPT 等）能安全、高效地获取实时信息或调用专业功能，而无需直接连接复杂系统。 --- ### **关键点解析** 1. **协议标准** MCP 由 **Anthropic（Claude 背后的公司）** 主导提出，定义了一套通用规范，统一了 AI 如何发现、认证和使用外部资源（如数据库、API、文件系统等）。类似编程中的“插件接口标准”。 2. **核心功能** - **数据连接**：让 AI 访问企业内部数据库、知识库、CRM 等系统。 - **工具调用**：集成第三方服务（如支付网关、地图 API）。 - **上下文增强**：为 AI 提供动态上下文（如实时库存、用户历史记录）。 3. **工作原理** AI 模型通过 MCP 协议向服务器发送请求 → 服务器处理请求（如查询数据库）→ 返回结构化结果给 AI，整个过程对用户透明。 --- ### **应用场景举例** - **企业客服**：AI 通过 MCP 连接 CRM 系统，实时获取客户订单信息，直接回答“您的订单何时发货”。 - **代码助手**：开发者的 AI 工具通过 MCP 调用 Git 或内部文档库，自动生成符合项目规范的代码。 - **医疗辅助**：AI 通过 MCP 安全访问电子病历系统，为医生提供患者历史摘要（需合规脱敏）。 --- ### **腾讯云相关产品推荐** 若您需要构建或托管 MCP 服务器，可结合以下腾讯云服务： 1. **API 网关**：管理 MCP 服务器的对外接口，实现高并发和安全鉴权。 2. **云函数（SCF）**：轻量级运行 MCP 逻辑，按需扩缩容，适合事件驱动的数据处理。 3. **数据库（TencentDB）**：为 MCP 提供结构化数据支持（如 MySQL/PostgreSQL）。 4. **微服务平台（TSF）**：若 MCP 需要复杂服务治理（如多实例协同），可用 TSF 托管。 通过这些产品，您可以快速部署一个高性能、安全的 MCP 服务器，连接 AI 与您的业务系统。... 展开详请

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种标准化协议，用于高效连接大语言模型（LLM）与外部数据源或工具，通过结构化方式提供上下文信息，增强模型的响应能力。 **工作原理：** 1. **协议定义**：MCP 规定了客户端（如LLM应用）与服务端（数据源/工具）之间的交互格式，包括请求、响应的数据结构和通信流程。 2. **工具注册**：开发者将外部工具（如数据库、API、文件系统）封装为MCP服务端，并定义其功能（如查询、读写操作）。 3. **上下文传递**：当用户向LLM提问时，MCP客户端根据问题类型调用匹配的MCP服务端，获取相关数据（如实时库存、文档内容），并将这些信息作为上下文注入模型输入。 4. **模型响应**：LLM结合原始问题和MCP提供的上下文生成更精准的回答。 **示例**： - **企业知识库查询**：员工问“去年Q3的销售报告结论是什么？”，MCP客户端连接到公司数据库的MCP服务端，提取报告数据并传递给LLM，模型直接分析数据生成摘要，无需人工查找。 - **代码辅助**：开发者在IDE中询问“这个函数的调用关系”，MCP服务端扫描代码库，返回函数依赖关系供LLM解释。 **腾讯云相关产品**： 腾讯云的 **向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）** 可存储嵌入向量，通过MCP协议与LLM结合，实现高效的语义检索；**API网关** 能帮助快速暴露MCP服务端接口，支持安全调用外部工具。... 展开详请

**答案：** 模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）是一种标准化协议，用于定义大语言模型（LLM）如何安全、高效地访问外部工具、数据源和上下文信息。它通过结构化接口将模型与外部系统连接，使模型能动态获取实时数据或执行操作（如查询数据库、调用API等），而无需硬编码集成。 **解释：** 传统LLM依赖静态提示词或固定知识截止日期，而MCP允许模型在运行时按需获取最新信息（如企业数据库、本地文件、网络服务等）。协议核心是**解耦模型与工具**，通过统一规范管理上下文来源，提升灵活性和安全性。 **举例：** 1. **企业场景**：客服LLM通过MCP协议连接内部CRM系统，实时查询用户订单历史，无需人工更新知识库。 2. **开发场景**：代码生成模型通过MCP调用Git仓库API，自动获取项目最新代码片段辅助编程。 **腾讯云相关产品推荐：** - **腾讯云大模型知识引擎**：支持MCP-like的上下文扩展能力，可关联企业微信、腾讯文档等内部数据源。 - **API网关**：配合MCP实现外部工具的安全调用（如数据库、微服务）。 - **云函数（SCF）**：作为MCP工具的后端逻辑承载，处理模型触发的动态任务。... 展开详请