Paper2Agent Paper2Agent 将任何研究论文转化为一个多代理互动 AI 系统。 您可以与它聊天，或通过 MCP 将其连接到 Claude Code 和 Gemini CLI。 100% 开源

停止使用维恩图来解释 SQL 连接。 这 4 张图片提供了更合逻辑的替代方案：

MCP 变得越来越优秀了！ 大多数开发者认为 MCP 只是另一个调用标准的工具，但这只是表面现象。 以下是使 MCP 强大的原因（通过示例解释）： 与简单的工具调用不同，MCP 在你的 AI 应用和服务器之间创建了双向通信。 让我来分解一下使这一切成为可能的 6 个核心原语： 从客户端开始！ 客户端提供 3 种能力：采样、根和引导。 1️⃣ 采样 服务器可以要求客户端生成 LLM 完成，但客户端仍然控制权限和安全性。 示例： 一个旅行服务器要求 LLM 从列表中选择最佳航班。 2️⃣ 根 客户端定义服务器可以访问哪些文件。安全、沙盒和范围限定。 示例： 一个用于预订旅行的服务器可能被授予访问特定目录的权限，从中可以读取用户的日历。 3️⃣ 引导 服务器可以在任务中请求用户输入，以结构化的方式进行。 示例： 一个预订旅行的服务器可能会询问用户对飞机座位、房间类型或联系方式的偏好，以完成预订。 接下来，我们来谈谈 MCP 服务器。 服务器还提供 3 种能力：工具、资源和提示。 4️⃣ 工具 由模型控制，工具是执行某些操作的功能：写入数据库、触发逻辑、发送电子邮件等。 示例： - 搜索航班 - 发送消息 - 创建日历事件 5️⃣ 资源 由应用控制，资源是被动的、只读的数据，如文件、日历、知识库、API。 示例： - 检索文档 - 阅读日历 - 访问知识库 6️⃣ 提示 由用户控制，提示是预构建的指令模板，指导 LLM 如何使用工具/资源。 示例： - 计划假期 - 起草电子邮件 - 总结我的会议 👉 如果你有兴趣了解更多关于 MCP 的信息，请在评论中告诉我。 我创建了一本免费的插图指南，包含超过 10 个项目，还有一个 YouTube 播放列表，适合喜欢视频的人。 _____ 这就是全部！ 如果你觉得这很有启发性，请与你的网络分享。 找到我 → @akshay_pachaar ✔️ 获取更多关于 LLM、AI 代理和机器学习的见解和教程。