今天来和大家一起聊聊最近很火的 MCP,下文将从企业落地的视角(不是技术视角)去介绍 MCP,希望能帮助大家彻底搞懂以下问题:AI 每天都在变得越来越智能,但 AI 模型只能处理它们所训练的数据,这意味着它们通常不知道现实世界中发生了什么,比如它不知道你的 Google Drive、Notion、飞书文档或者百度网盘里有什么。为了解决 AI 和第三方系统的数据交互问题,Anthropic(Clau
随着 AI 技术的快速发展,以及 AI Agent 的出现和流行,AI Agent 已广泛应用于业务自动化和流程优化。然而,大模型的核心能力主要集中在逻辑运算层面,要让 AI 更好地解决实际业务问题,还需与企业现有的能力 API 深度结合。APIPark 通过基于 API 的集成和开放管理,平台支持企业快速整合现有的 API 资源,帮助企业高效地将多个大模型与业务系统的 API 无缝集成。通过深度
[❤️新增] 新增支持 AI 模型负载均衡:同时接入多款大模型,当原定的 AI 服务商无法访问时,实现平滑的故障转移,让您的客户不会受到 AI 服务商的异常影响。[❤️新增] 新增支持 AI APIKey 资源池:可针对同一 AI 服务商录入多个APIKey,系统自动调度可用的APIKEY,摆脱原厂的各种限制。[❤️新增] 新增 AI token 消耗统计:可查看指定时间范围内,调用各 AI 服务
AI 大模型的快速发展正推动各行业的增长。根据相关报告预测:“未来十年内,AI 的年均增长率预计将达到 37.3%,全球企业将在 2027 年前在 AI 领域投入 8000 亿美元”。这种蓬勃发展促使许多企业进行战略转型,技术团队也必须重新思考如何构建、运行、扩展及保护 AI 应用和基础设施。与传统基于扩展应用程序接口(API)构建的应用不同,AI 应用依然通过 API 进行交互,但输入和输出却是