మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ (MCP) అనేది AI వ్యవస్థల నుండి విలువను సంగ్రహించే విధానాన్ని మారుస్తుంది. ఇది LLM లను డేటా మూలాలు, సాధనాలు, అప్లికేషన్‌లతో అనుసంధానిస్తుంది, సమర్థవంతమైన AI-ఆధారిత కార్య ప్రవాహాలను ప్రోత్సహిస్తుంది.
Quarkus, Spring AI వంటి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లతో, LLM టూల్ ఇంటిగ్రేషన్‌ను MCP సులభతరం చేస్తుంది.
జావా, ఓపెన్ సెర్చ్, సి# అనుసంధానంపై మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్(MCP) ఒక లోతైన విశ్లేషణ. ఇది LLMలకు సందర్భోచిత డేటాను అందిస్తుంది.
క్లాడ్ యొక్క AI సహాయకుడు 45 నిమిషాల వరకు పనిచేసి, లోతైన డేటా శోధనలు చేసి సమగ్ర నివేదికలను రూపొందించగలదు. ఇది థర్డ్-పార్టీ సేవలకు మద్దతును విస్తరించింది.
డెవలపర్‌లకు సాధికారత ఇవ్వడానికి ప్లెయిడ్, క్లాడ్ AI చేతులు కలిపాయి. ఇది ఫిన్‌టెక్ డెవలప్‌మెంట్‌లో ఒక కొత్త శకం. మరింత వేగంగా, సమర్ధవంతంగా పనిచేయడానికి సహాయపడుతుంది.
AI-మెరుగైన యాప్ అభివృద్ధి కోసం Apple, Google మద్దతు ఉన్న Anthropicతో సహకరిస్తోంది. ఇది డెవలపర్‌లకు AI సాధనాలను అందిస్తుంది.
Anthropic యొక్క Claude 3.7 Sonnet, AI నమూనా సాధించగలదనే నా అవగాహనను మార్చింది. ఇది వేగం, లోతైన విశ్లేషణ మధ్య సమతుల్యతను కలిగి ఉంటుంది.
టెనబుల్ రీసెర్చ్, AI దుర్బలత్వానికి సంబంధించిన సమగ్ర పరిష్కారాన్ని కనుగొంది. మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ భద్రతను పెంపొందించడానికి ప్రాంప్ట్ ఇంజెక్షన్-శైలి రక్షణలను ఎలా ఉపయోగించవచ్చో ఇది వివరిస్తుంది.
క్లాడ్ డెస్క్‌టాప్‌ను రియల్ టైమ్ వెబ్ డేటాతో అనుసంధానించడం ఎలాగో ఈ గైడ్ వివరిస్తుంది. Tavily AI MCP సర్వర్, Smithery క్లయింట్‌లను ఉపయోగించి తాజా సమాచారాన్ని పొందవచ్చు.
MCP సర్వర్‌ను ఎలా సెటప్ చేయాలో తెలుసుకోండి. AI మోడల్స్ మరియు డెవలపర్ టూల్స్ మధ్య పరస్పర చర్యను సులభతరం చేయండి.
