今日凌晨2点，OpenAI对Agent SDK进行了重大更新支撑MCP服务，能够一致接口标准解锁无限东西。
现在Agent能够快速集成网络查找、专业剖析、本地查询、网络追寻等林林总总的东西，这对于开发超杂乱自动化智能体来说协助巨大。
例如，在开发一个需求一起进行文件处理、数据查询和网络信息搜集的智能体时，开发者能够经过 MCP 服务器别离集成文件体系东西、数据库查询东西和网络爬虫东西，更高效地完结杂乱使命。
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连OpenAI联合创始人兼首席执行官Sam Altman也特意发文大赞MCP，可见其对Agent的重要性。
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开源地址:https://github.com/openai/openai-agents-python
MCP简略介绍
或许很多人会对MCP比较陌生，「AIGC敞开社区」先为咱们简略介绍一下技能概念。MCP全称为Model Context Protocol，是一种专为大模型敞开的一致敞开接口。
更直白一点，你能够把MCP看成大模型的“USB接口”，任何符合接口的东西，米乐域名,例如，U盘、移动硬盘、网络适配器、外置网卡都能插在上面，这下知道为啥是解锁无限东西了吧。
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MCP的中心结构一共由模型、上下文、协议三个关键部分组成:模型是体系的逻辑中心，界说了数据的结构、决策的逻辑以及体系怎么解说信息。在传统软件开发中，模型能够经过面向对象编程模型、数据库架构或AI/ML模型来完成。在AI使用中，模型或许是了解语言的神经网络、处理图画的深度学习模型，或者是进行预测剖析的机器学习算法。
在企业软件中，模型或许是指导客户互动的实体联系模型。总归模型是体系的根底，决议了体系怎么处理和了解数据。
上下文为模型供给了运行的环境，决议了模型在不同条件下的行为。包含用户交互、环境因素和体系状况等变量。例如，一个AI谈天机器人会依据对话的上下文生成不同的答复，就像金融预测模型会依据经济趋势调整预测结果一样。没有恰当的上下文，模型或许会产生不相关或过错的输出。上下文的动态性，能协助体系能够依据实时数据和环境改变调整其行为。
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协议是通讯的桥梁界说了体系内不同组件之间的交互规矩。确保了模型和上下文之间的通讯，使得上下文的改变能够正确影响模型，反之亦然。
在实际使用中，协议管理微服务之间的数据交换、AI组件之间的交互，乃至是Web使用中的API通讯。协议确保了分布式环境中的数据一致性、安全性和功率。
MCP对Agent有哪些优点
首要MCP为Agent供给了标准化的方法来接入各种东西和数据源，无论是本地运行的东西，例如经过stdio服务器，还是长途托管的服务HTTP over SSE服务， Agent都能够经过一致的接口与它们进行交互，极大扩展了第三方东西库。
例如，在金融领域，Agent 能够接入股票剖析的MCP东西。当用户询问某只股票的详细信息时，Agent 能够调用该东西，快速获取股票的实时价格、前史走势、财务指标等数据，并进行深入剖析，为用户供给专业的出资主张。
这种标准化的接入方法极大地削减了Agent与不同东西集成时的杂乱性，而且因为MCP界说了明晰的协议，Agent能够轻松地接入新的东西和服务，而无需对Agent的中心逻辑进行大量的修正，这使得Agent能够快速习惯新的使用场景和需求。
此外，MCP还为Agent带来了动态东西发现的能力。每次Agent运行时，SDK会调用MCP服务器的方法，动态获取当时可用的东西列表。协助Agent能够实时了解哪些东西是可用的，而无需在代码中硬编码东西信息。
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这种动态发现机制赋予了Agent极高的灵活性和习惯性，使其能够习惯东西的改变，例如东西的新增、删除或更新。假如东西列表发生改变，Agent能够立即感知并调整其行为，然后更好地应对动态的环境和需求。
在功能优化方面，MCP同样表现出色。支撑对东西列表进行缓存，Agent能够在多次运行中复用东西列表，然后削减每次运行时调用东西的推迟，能够显著进步Agent的自动化功率。
一起Agent仅在需求时调用MCP服务器的东西，而不是在初始化时加载所有东西。这种按需调用的方法能够削减资源消耗，进步体系的全体功能。
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在开发方面，MCP也极大地简化了开发工作。开发者能够经过简略的装备将MCP服务器添加到Agent中，而无需编写大量的代码来完成东西的接入逻辑。这大大简化了开发流程，缩短了开发周期。
因为东西的接入是经过MCP协议标准化的，开发者能够更容易地对东西进行调试和测试。一起，东西的独立性也使得问题定位更加方便，进一步进步了开发功率。
MCP还完成了解耦与模块化的规划。它将东西和数据源的完成细节与Agent的逻辑别离，Agent不需求关怀东西的具体完成，只需求经过MCP协议与东西交互。这种解耦规划使得Agent的代码更加简练、易于维护。
一起，东西能够作为独立的模块经过MCP服务器供给给Agent。开发者能够独立开发和部署东西，而无需修正Agent的代码。这种模块化方法使得体系的各个部分能够独立升级和优化，进一步进步了体系的灵活性和可维护性。
MCP服务展现
说了那么多枯燥技能，咱直接看下实际的MCP服务吧。
Firecrawl MCP服务:供给数据抓取、网页爬虫、深度研究、提取结构化数据等。
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Browserbase MCP服务:创立浏览器会话、导航至指定 URL、截取屏幕截图等。
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Opik MCP服务:启用追寻、获取追寻统计数据等。
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Brave MCP:本地查找、网络查找等。
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目前，OpenAI已经在开源的Agent SDK中支撑MCP，API和桌面版ChatGPT也将很快供给。
（告发）

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关键词：
OpenAI

Agent

SDK

MCP服务
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