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我们的值班团队使用了一个小型内部笔记API。与之配套的网页应用可以显示当前谁正在负责处理紧急事务、哪些日期被安排为部署禁用期，以及运行脚本的位置。该团队中的一位开发人员希望能够在不打开网页应用的情况下，通过类似“Cursor”这样的工具进行搜索。 他们按照大多数人在周五下午会采取的方式设置了这个系统：将API的基本URL复制到助手设置中，将从共享操作库中获取的长期有效令牌粘贴到笔记本电脑的环境变量中，然后在助手的使用说明中添加了一条提示：“仅用于读取笔记内容，不得进行任何修改。” 在他们的机器上，这个系统确实能够正常工作。当他们询问下一次部署禁用期是什么时候时，助手会调用相应的搜索接口，从而返
寻找奖学金信息其实是一项需要系统地进行研究的任务，而不仅仅是通过简单的搜索来完成的。你需要根据学科领域、平均成绩、国籍以及截止日期等条件来筛选各类奖学金信息，然后列出候选名单，并对相关申请材料及推荐人的意见做好记录。一周后，你再回顾这些信息，尝试回忆自己当初为什么选择保存某个具体的奖学金项目。 人工智能助手可以帮助完成这一工作流程，但前提是它必须能够访问真实的数据库，并能保留你之前所做的筛选和决策结果。聊天记录并不能替代数据库；而那些被错误设定的截止日期反而会比根本没有截止日期更糟糕。 Model Context Protocol (MCP) 为人工智能应用程序提供了获取这类信息的标准接口。在
想象一下，让人工智能助手来处理成千上万的医学图像。它能够运行整个处理流程，跟踪进度，总结每一项决策，并告诉你哪些文件需要人工审核——而这一切过程，它根本不需要看到任何患者的个人信息。 乍一听，这似乎是不可能的。因为通常情况下，人工智能助手需要访问它们所要帮助处理的数据。 在这个教程中，你将构建一个不会直接查看敏感医学图像的人工智能系统。相反，它会通过精心设计的工具来协调整个去标识化处理流程，确保患者的所有数据都保留在你的机器上。 使这一切成为可能的技术是“模型上下文协议”（Model Context Protocol，简称MCP）。这一开放标准允许人工智能模型调用外部工具，而不仅仅依赖它们内置
关键要点 通过将模型上下文协议（MCP）与代理间通信协议（A2A）相结合，可以构 … Read More
