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> 什么是MCP？<p>模型上下文协议（MCP）是一种标准化协议，用于将人工智能代理与各种外部工具和数据源连接起来。<p>可以将其想象成一个USB-C接口——但用于人工智能应用。<p> > 为什么使用MCP而不是传统API？<p>将人工智能系统连接到外部工具涉及整合多个API。每个API集成都意味着需要单独的代码、文档、认证方法、错误处理和维护。<p> > MCP与API的快速比较<p>关键区别 单一协议：MCP作为一个标准化的“连接器”，整合一个MCP意味着可以访问多个工具和服务，而不仅仅是一个。<p>动态发现：MCP允许人工智能模型动态发现并与可用工具互动，而无需对每个集成有硬编码的知识。<p>双向通信：MCP支持持久的实时双向通信——类似于WebSockets。人工智能模型可以动态地检索信息并触发操作。<p> > 架构 MCP主机：这些是需要访问外部数据或工具的应用程序（如Claude Desktop或AI驱动的IDE）。<p>MCP客户端：它们与MCP服务器保持专用的一对一连接。<p>MCP服务器：轻量级服务器，通过MCP暴露特定功能，连接到本地或远程数据源。<p> > 何时使用MCP？<p>- 用例1 智能客户支持系统<p>使用API：一家公司通过整合CRM（例如Salesforce）、工单系统（例如Zendesk）和知识库的API构建聊天机器人，需要为认证、数据检索和响应生成编写自定义逻辑。<p>使用MCP：AI支持助手无缝地提取客户历史记录，检查订单状态，并建议解决方案，而无需直接的API集成。它通过MCP动态与CRM、工单和常见问题解答系统互动，减少复杂性并提高响应速度。<p>- 用例2 AI驱动的个人财务管理器<p>使用API：个人财务应用整合多个API用于银行、信用卡、投资平台和支出跟踪，每个都需要单独的认证和数据处理。<p>使用MCP：AI财务助手轻松聚合交易，分类支出，跟踪投资，并提供财务洞察，通过MCP连接所有金融服务——无需为每个机构编写自定义API逻辑。<p>- 用例3 自主代码重构与优化<p>使用API：开发者分别整合多个工具——静态分析（例如SonarQube）、性能分析（例如PySpy）和安全扫描（例如Snyk）。每个都需要为API认证、数据处理和结果聚合编写自定义逻辑。<p>使用MCP：AI驱动的编码助手通过统一的MCP层无缝分析、重构、优化和保护代码。它动态应用最佳实践，建议改进，并确保合规，而无需手动API集成。<p>传统API何时更好？ 对特定、受限功能的精确控制<p>与紧密耦合的集成优化性能<p>高可预测性，最小化AI驱动的自主性<p>MCP非常适合灵活的、上下文感知的应用，但可能不适合高度控制、确定性的用例。<p>更多信息请访问： https://www.youtube.com/watch?v=BwB1Jcw8Z-8

Codigo是我建立的一个网站，旨在发现、探索和比较编程语言，包括语言新闻、趋势和代码示例。<p>我找不到任何权威资源来寻找新语言并进行比较，因此决定自己制作一个。<p>该网站结合了来自PyPL指数、TIOBE指数和官方信息源的动态数据，以及以结构化格式定义的每种语言的静态数据。语言数据是开放贡献的，任何人都可以在GitHub仓库中进行更新：<a href="https://github.com/codigo-langs/codigo">https://github.com/codigo-langs/codigo</a>。<p>我特别为程序员设计了它——使用等宽字体和终端风格的设计，并提供许多常见的IDE主题供选择。<p>Codigo是使用Rust、Axum、HTMX和Alpine.js构建的。<p>期待听到任何反馈！

我在尼泊尔的这份低薪且没有成就感的IT工作让我感到疲惫，我之所以坚持这份工作，是为了避免经济不确定性。经过两年多的时间，我的技能仅限于基本的Linux命令行。我在学习Java、数据结构与算法（DSA）和计算机网络等科目，但我总是忘记所学的内容，删除笔记后重新开始，进展缓慢。我的简历和面试技巧都很薄弱，简历上的虚假信息也没有帮助。 我看到三条前进的道路： 1. 找一份薪水更高的私营IT工作（由于我的简历和面试焦虑，这很具挑战性）。 2. 追求一份基于能力的政府工作（看起来可行但竞争激烈）。 3. 移居国外（由于反移民情绪和对陌生环境的个人恐惧，这并不吸引我）。 我该如何打破这种无效学习的循环，建立扎实的技能，朝着更好的职业发展？希望能获得关于如何保持动力、巩固知识以及为政府或私营IT工作做好准备的建议。