使用说明
10个Python AI/ML库
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10小时内完成智能人工智能课程-语言链、语言图、RAG、无向量RAG、护栏、疏散：https://www.youtube.com/watch?v=rV3HJ4LEZ7k
使用MCP构建代理AI和Gen AI代理
- 模型上下文协议（MCP）训练营深入研究了MCP架构及其在代理AI生态系统中的作用。通过完全实用的、基于项目的实施，学习使用MCP与LangChain、LangGraph和CrewAI构建现实世界的、生产就绪的AI工作流程。
- https://fastmcp.cloud/
目录-现场演示和详细主题即将推出
第一节模型上下文协议
第2节Claude桌面和游标IDE入门
第3节光标IDE MCP服务器设置
第4节如何使用Python和Google Gemini API构建您自己的MCP客户端
第五节如何构建Docker MCP服务器
第6节使用LangChain MCP适配器的LangChain MCP客户端
第7节支持多服务器的MCP客户端
第8节使用SSE的MCP服务器和客户端
第九节将MCP服务器部署到AWS云平台
第10节使用MCP和MCP检查器的实时气象代理
第十一节实时工作推荐系统
第12节StoryForge代理
第十三节Clinisight AI
第14节使用Google开发工具包ADK构建代理
模型上下文协议（MCP）——用于人工智能应用的USB-C
刚刚浏览了一本关于模型上下文协议（MCP）的令人难以置信的书
--老实说，它完全改变了我对智能人工智能未来的看法。
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多年来，人工智能系统一直很强大，但在协作、上下文共享、可扩展性和编排方面却很分散。
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MCP改变了这一点。
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本书解释了MCP如何成为下一代人工智能生态系统的基础通信层，使人工智能代理、工具、服务器和工作流能够在共享上下文、自适应智能、模块化和安全的多代理协调下运行。
为什么MCP对人工智能的未来很重要：
📜 许可证
根据MIT许可证获得许可 -请随意分叉并在此创新的基础上进一步发展！ 🚀
