MCP
史诗级升级！Playwright MCP解锁Chrome原生登录态，AI自动化能力全面爆发
背景：AI自动化的“最后一公里”难题在AI自动化领域，浏览器自动化一直是“兵家必争之地”。 从最早的Selenium，到后来的Puppeteer、Playwright，开发者们一直在追求一个终极目标：让AI像人一样，真正理解和操作网页。 但现实总是骨感的。
当数字世界的“万能钥匙”被滥用，谁来守护核心资产？来自火山的 MCP 安全授权新范式
摘要本文旨在深入剖析火山引擎 Model Context Protocol (MCP) 开放生态下的 OAuth 授权安全挑战，并系统阐述火山引擎为此构建的多层次、纵深防御安全方案。 面对由 OAuth 2.0动态客户端注册带来的灵活性与潜在风险，我们设计了从“事前预防”到“事中限制”，再到“事后兜底”的完整安全闭环。 该体系通过授权前二次确认、令牌身份与权限隔离、以及 API 级别精细化管控等关键举措，在确保 MCP 生态灵活开放的同时，最大限度地保障用户资产与数据安全，构建值得信赖的开发者生态。
推荐一个开源的MCP神器！
近年来大环境大家都懂，裁员、失业、降薪的消息层出不穷。 与此同时，AI 却疯狂崛起，很多人都在想：我能不能把自己写的 API、MCP 工具、AI 插件，做成一个小服务，让更多人调用，顺便赚点副业收入？ 问题是，真要上线就麻烦大了，搞用户系统、支付接口、订单管理……脑袋都大了，最后项目可能就不了了之。
全网首发：安全性问题，使MCP成为AI应用的双刃剑，如何化险为夷呢？
人工智能正在重塑现代工作流程的核心架构，但这种强大能力也伴随着重大责任。 当大模型通过MCP与企业实时数据、执行工具进行交互时，安全性必须成为系统设计的基石。 MCP 可视为连接人工智能与组织敏感数据、API 和关键系统的桥梁——这座桥梁若存在任何漏洞，都可能导致数据泄露、业务中断甚至企业级灾难。
开发者每日分心1200次——MCP如何破解这一难题
软件开发人员的大部分时间并非用于编写代码，近期行业研究发现，实际编码仅占开发人员工作时间的16%，其余时间则被运营和支持性任务所消耗。 随着工程团队面临“用更少的资源做更多的事”的压力，以及CEO们吹嘘其代码库有多少是由AI编写时，一个问题依然存在：如何优化工程师正在处理的其他84%的任务?让开发人员保持最高效的状态影响开发人员效率的一个主要因素是在工具和平台之间的切换：即在构建和交付软件所需不断增多的工具和平台之间频繁切换。 哈佛商业评论的一项研究发现，普通数字工作者每天要在应用程序和网站之间切换近1200次，每一次中断都很重要。
MCP的60%成功率瓶颈：LiveMCP-101揭示AI智能体在真实场景中的失败根源
大家好，我是肆〇柒。 今天要和大家分享的是由杜克大学(Duke University)和Zoom视频通信公司(Zoom Video Communications)联合研究团队最新发布的LiveMCP-101基准测试研究。 这项研究首次系统性地评估了AI智能体在真实动态环境中的多步骤任务执行能力，揭示了即使是最前沿的GPT-5在处理复杂现实任务时成功率也不足60%的关键发现，为行业提供了突破方向的精确坐标。
USENIX Security 25 | TEE+Legacy GPU混合算力下的模型隐私安全攻防
近日，字节跳动安全研究团队、北京大学和伊利诺伊大学香槟分校合作的研究论文《Game of Arrows: On the (In-)Security of Weight Obfuscation for On-Device TEE-Shielded LLM Partition Algorithms》被安全领域国际顶会USENIX Security收录。 USENIX Security 会议是网络与信息安全领域的四大顶级会议之一，也是中国计算机学会推荐的网络与信息安全领域A类国际学术会议。 该会议享有广泛的学术影响和深厚的学术底蕴，近五年平均录用率约为20%。
算力投入超阿波罗登月！Anthropic联创：Claude没有刷榜水军！CC击败Cursor、MCP成功，秘诀在于把模型当用户！
编辑 | 伊风出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）Claude Code 为什么能在市场上战胜 Cursor？ 对于创业者来说，如何在 API 之上构建自己的产品，又不担心被大模型干掉？ 在最新一期播客里，Anthropic 联合创始人 Tom Brown 分享了 Claude Code 的成长故事。
Pydantic AI与MCP相逢
作为一个AI应用开发者，必须为客户构建健壮且结构良好的AI Agent。 Pydantic AI 作为一个健壮的框架彻底改变了开发人员构建、验证和部署 AI 应用程序的方式。 无论创建复杂的AI Agent，还是与MCP集成，Pydantic AI 提供了一个全面的解决方案，将 Pydantic 的可靠性与强大的AI特性相结合。
MCP堆工具是大坑！开发者大佬：命令行的‘脆’让AI崩惨了！不如砍成一个代码执行器：7轮调用秒变1轮！网友：早该放弃黑箱工具了！
编辑 | 伊风出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）你的 MCP，可能真用错了？ MCP 常被视作大模型的“USB 接口”。 不少开发者第一反应就是：往里堆更多专用工具（grep、sed、tmux……），好像这样就能让 AI 更强大。
使用 FastAPI + FastMCP 进行 MCP 引导的实用指南
在当今的智能交互领域，用户与AI系统的对话质量直接决定了服务体验的优劣。 Model Context Protocol（MCP，模型上下文协议）作为一种标准化的交互框架，为服务器与客户端之间的动态信息获取提供了可靠解决方案。 本文将深入解析MCP协议中的诱导流程（Elicitation Process），通过基于FastAPI框架和FastMCP库构建的投资顾问机器人实例，详细讲解如何在实际项目中高效实现这一流程。
开发MCP服务，何时使用工具？何时使用资源？
当我们朝着构建能够推理、计划和自主行动的智能系统前进时，模型上下文协议 (MCP) 在构建 AI 模型如何与外部工具和数据交互方面扮演着关键角色。 在采用 MCP 时，一个容易混淆的常见问题是——什么时候使用资源，什么时候使用工具。 在这里，老码农尝试对这些概念进行区分，提供一些实际的示例，并总结要点，以便有效地应用它们。
MCP不止工具调用！MCP联合创建者：绝大多数人用法都太初级！曝MCP五大原语、高阶玩法：丰富人机交互体验；MCP的未来在Web
编辑 | 云昭出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）上周末，Anthropic 一口气放出了很多内部核心贡献工程师的分享。 此前小编分享了他们内部的 ClaudeCode 的最佳实践指南，今天一不留神，发现他们把 MCP 协议的设计哲学、开发技巧、未来计划也同步放了出来。 如今，没有哪家大厂不拥抱 MCP。
Context7 MCP，让Cursor告别代码幻觉！
Context7是什么？ 它能实时注入最新文档到某Cursor的上下文中，解决模型知识的滞后性。 官网：：？
让你的服务变成MCP Server？FastAPI MCP 指南
在当今AI世界中，应用程序和大模型之间的无缝集成至关重要。 模型上下文协议 (MCP) 通过允许 AI 模型访问外部工具和数据源来弥合这一差距。 FastAPI MCP 可以用最少的配置将现有的 FastAPI 端点转换为与 MCP 兼容的工具。
Spring AI 框架中如何集成 MCP？
SpringAI MCP介绍Spring AI MCP 为模型上下文协议提供 Java 和Spring 框架集成、它使 SpringAI 应用程序能够通过标准化的接口与不同的数据源和工是进行交互，支持同步和异步通信模式。 整体架构如下:图片Spring Al 通过以下 Spring Boot 启动器提供 MCP 集成：客户端启动器spring-ai-starter-mcp-client 核心启动器提供 STDIO 和基于 HTTP 的 SSE 支持。
小学都看得懂！帮你快速了解 Tool、MCP 和 Agent 的基础科普
我们 302.AI 做 MCP 和 Agent 相关开发有一段时间了，期间一直与开发者和用户们保持着密切的交流。 有一个普遍的感受：尽管行业内几乎所有人都听过 MCP、Agent 这些术语，但只有极少数人真正理解它们的本质。 今天，我就基于 302.AI 的实践和成果，分享一些自己的见解，帮大家厘清概念的来龙去脉，并大胆预测一下未来的发展方向。
采用LangGraph集成多个MCP服务器的应用
现代人工智能应用程序通常需要对不同的语言模型和专门的服务器进行复杂的编排，每个服务器在更大的工作流中处理特定的任务。 然而，这种分布式方法引入了一个关键的挑战： 保持上下文的连续性。 当会话或任务在不同的模型或服务器之间转换时，上下文信息很容易丢失。
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