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用代码生成优化MCP服务器的调用成本

Anthropic 最近发表的论文探讨了 MCP 的最大问题——他们的 AI 代理需要处理 15 万个令牌才能加载工具定义，甚至在读取用户请求之前就需要处理这些令牌。而同样的功能现在只需要 2000 个令牌——成本降低了 98.7%。

Anthropic官方发布了一篇文章，介绍了MCP的重大革新，相当于重构了。

GitHub 最近推出了其模型上下文协议（MCP）注册中心（Registry），旨在帮助开发人员直接在他们的工作环境中发现和使用 AI 工具。该注册中心目前列出了来自微软、GitHub、Dynatrace、Terraform 的 40 多个 MCP 服务器。

随着数据中心越来越多地与云环境集成，组织需要在混合基础设施中实现流程化管理。智能体AI为简化云管理、增强数据中心运营提供了强大工具。通过部署由模型上下文协议（MCP）服务器驱动的AI智能体，数据中心专业人员可以自动化关键工作流程、优化资源管理并提升运营效率。

MCP 是 Anthropic 推出的一个新兴的开放标准，为 AI 模型提供了一种与外部数据源和工具进行交互的方式。它就像一种通用语言和一套规则，使大型语言模型能够与自身之外的其他系统进行对话。

我们很高兴地宣布，Visual Studio 现已支持 MCP 提示词、资源和采样功能（很快还会推出更多功能！），通过从您的工程技术栈中引入更多上下文信息来增强您的 Copilot 使用体验。这些强大的新功能实现了与您喜爱的工具和服务的更深度集成，让您的开发工

大多数IT运维专业人员都习惯于运行命令和使用专业工具来处理文件管理、应用监控和数据备份等任务。虽然掌握IT工具很有成就感，但记忆复杂的命令语法或操作繁琐的软件界面往往会变得枯燥乏味。

微软研究院的 MCP Interviewer 是一个开源 CLI 工具，用于帮助开发者构建和维护 MCP 服务器。它可以自动检查 MCP 服务器是否符合约束，进行功能测试和 LLM 评估，并生成报告。该工具旨在确保 MCP 服务器在各种代理客户端上可靠地工作，

模型上下文协议 (MCP) 正在改变生成式人工智能，成为连接人工智能代理与企业系统的通用标准。最佳实践包括将服务器视为有界上下文、首选无状态设计、选择正确的传输方式、拥抱启发、构建安全性等。