【AI驱动】 本文介绍了如何使用Windsurf接入AI生图API，以完善AI生图功能。通过DeepSeek推荐合适的API，选择智谱cogview模型进行接入。过程中，遇到类型错误等问题时，AI能够自动修复并优化代码。经过多次调整，成功实现API的正常调用和功能测试。最后，移除不需要的DALL-E 3模型，确保AI生图功能的稳定性和多样性。

【AI驱动】 本文介绍了如何通过MCP将百度地图的功能轻松集成到DeepSeek，以提供智能规划服务。步骤包括安装VSCode和Cline插件、购买DeepSeek API、配置API Key、注册百度地图开发者、创建百度地图API调用凭证及配置MCP Server。最终，DeepSeek结合百度地图可以实现智能行程规划，为用户提供精准的地点建议。

【AI驱动】 APISIX MCP Server是连接大语言模型与APISIX管理API的桥梁，通过自然语言管理APISIX资源，简化API操作。支持资源获取、删除、路由和服务管理、插件配置等功能。配置简单，只需安装并配置AI客户端。APISIX MCP提升API管理效率，降低学习门槛，适用于多种AI模型。

【AI驱动】 AWS MCP 服务器套件通过 Model Context Protocol 实现大型语言模型与外部数据源的无缝集成。MCP 作为 AI 应用程序与外部资源的桥梁，提供了多模块化服务器，帮助开发人员访问 AWS 文档、知识库等资源，简化管理和优化项目开发流程。套件核心功能包括代码生成、项目架构优化、成本分析以及图像生成。安装与配置简单，旨在提升开发效率，降低技术风险。

【AI驱动】 An extension powered by Google Gemini API to enhance browsing.

【AI驱动】 本指南详细介绍了如何将腾讯云DeepSeek API集成到微信小程序中。首先，需要准备开发环境，包括安装微信开发者工具和配置AI代码助手插件。接着，设计小程序的UI界面，并实现DeepSeek API的接入配置和调用。最后，通过uniapp实现小程序代码，提供文案生成功能。附录中还提到可以结合大模型知识引擎实现高级功能。通过本教程，开发者能快速搭建一个基于DeepSeek API的文案生成工具。

【AI驱动】 MCP服务是一种通过自然语言与大模型交互的服务。利用MCP，用户可以通过自然语言描述操作，大模型解析后调用相应的API，实现自动化操作。通过cursor等AI客户端，现有服务可以快速接入大模型。用户需定义MCP服务和API工具，配置环境并调试。MCP服务的应用场景广泛，可替代传统控制台。未来，随着大模型能力提升，MCP服务的成本将降低，使用将更为普及。Claude作为智能AI编程助手，能够基于产品需求进行代码生成和优化。

【AI驱动】 SpringAI MCP技术通过将FunctionCall替换为Tool Calling来支持MCP协议，简化了函数调用。MCP协议标准化了AI与外部资源的交互方式。文章介绍了SpringAI两版本下的MCP客户端和服务端开发方法，并提供了代码示例。新版本的SpringAI自动识别MCP配置，简化了客户端集成。源代码可在GitHub获取，并建议申请阿里云API-Key以便运行测试。文章旨在帮助读者理解MCP协议及其在SpringAI中的应用。

【AI驱动】 Milvus MCP Server是一个开源的标准化协议，允许无代码搭建智能搜索Agent。通过与MCP协议的集成，Milvus提供高效的向量检索服务，支持语义搜索、索引管理和实时监控等功能。用户可以通过简单配置，使用Cline和Cursor集成Milvus MCP Server，快速实现复杂的向量相似性搜索和索引操作，从而大大简化智能搜索Agent的开发流程。

【AI驱动】 get weather

【AI驱动】 本文探讨了 Model Context Protocol（MCP）架构从 Local MCP Server 到 Remote MCP Server 的演进。Local MCP Server 虽简单易用，但在企业级应用中存在本地环境依赖、安全风险、一致性问题和维护成本高等局限性。Remote MCP Server 通过云端部署，解决了这些问题，具备集中化安全管控、统一权限管理和简化部署与维护等优势。阿里开源的 Higress 提供了 Remote MCP Server 的托管实现方案，支持多种接入方式，具备统一认证授权、流量控制、可观测性等功能，并通过 Wasm 插件扩展能力，有效屏蔽异构协议复杂性。

【AI驱动】 本文通过64张图深入解析了LLM Agents的核心技术和未来发展趋势。文章首先介绍了LLM Agents与传统LLM的区别，强调了LLM Agents需要记忆、工具和规划等组件协同工作。接着探讨了LLM Agents的记忆机制，包括短期记忆和长期记忆，以及如何通过上下文窗口和外部数据库实现。文章还阐述了工具的使用，包括获取数据和执行操作，以及Toolformer和MCP等技术。在规划方面，讨论了推理、ReAct和Reflexion等技术，以及多Agent协作的框架和应用。最后，文章总结了LLM Agents的构建方式，并展望了其未来发展。

【AI驱动】 Claude作为智能AI编程助手，能够基于产品需求进行代码生成和优化

【AI驱动】 DeepSeek发布了开源数学定理证明模型Prover-V1.5，通过将数学问题转换为Lean编程语言，引入强化学习系统，实现了自我迭代和Lean证明器监督。该模型在高中和大学数学定理证明测试中取得了63.5%和25.3%的成功率，超越了多款开源模型。DeepSeek-Coder-V2结合Lean证明器标注中间状态信息，提高了模型的形式化证明能力。模型训练采用GRPO算法进行强化学习训练，并引入RMaxTS算法解决证明搜索中的奖励稀疏问题。DeepSeek-Prover-V1.5在miniF2F和ProofNet基准测试中取得了新的SOTA。

【AI驱动】 本文介绍了如何从零开始打造一个MCP客户端。MCP协议由Anthropic开源，用于连接AI系统与数据源，提供通用开放标准，简化集成方式。文章详细讲解了MCP架构，包括MCP Hosts、Clients和Servers，并通过示例代码展示了如何实现一个简单的MCP Server。此外，还介绍了如何使用SDK和调试工具，以及在客户端中使用MCP Server。最后，文章指导如何实现MCP Client，包括配置文件、交互形态和编写Client代码，以便在自己的应用中支持MCP协议。