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MCP（模型上下文协议，Model Context Protocol）是由Anthropic（Claude 的开发公司）开发的开源协议，旨在为大语言模型（LLM）提供一种标准化的方式，以便它们能够连接到外部数据源和工具。它就像是 AI 应用的“通用接口”，帮助开发者构建更灵活、更具上下文感知能力的 AI 应用，而无需为每个 AI 模型和外部系统组合进行定制集成。

为了解决 MCP 在企业级应用中面临的诸多挑战，对 AI Agent 的架构进行了深度重构。通过在云原生 API 网关和注册配置中心 Nacos 中引入 MCP 增强能力，成功解决了大部分挑战点。同时，分别针对快速开发 MCP Server 和提升开源 Dify 性能的问题提供了有效解决方案。这些举措共同构建了一个基于 MCP 的 AI 应用开发新范式，推动了 AI 应用的高效开发与部署。

AI 应用架构结合 MCP，我们定义了 AI 应用架构的新范式。

一个云原生 API 网关三种角色，具备统一的管控底座，同时又实现各角色的协同调度。

Nacos 发挥注册中心优势，增加 MCP Server 的注册能力，实现普通服务和 MCP Server 的统一管理，结合网关实现现存业务0改造转换为 MCP Server。

为了帮助同学掌握好 MCP 以及 AI 应用新架构设计模型，今天给大家推荐一场《基于 MCP 实现 AI 应用架构设计新范式》干货直播，这是每个人都需要掌握的新技能，此场直播免费，点击以下“预约”按钮赶快预约下。

如何学习AI大模型？

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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