MCP
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给 AI Agent 加一道安全门：legacy2mcp 将旧式 API 快速转为 MCP Server
开源工具 legacy2mcp 可将传统 SOAP、REST API 或数据库转换为 MCP Server，并以默认只读、模式校验和审计日志等方式，降低 AI Agent 调用遗留系统的风险。
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Java 中台如何内嵌 Agent 能力：AgentScope Harness 与 RuoYi-Vue-Plus 集成实践
在 RuoYi-Vue-Plus 中集成 AgentScope Harness，关键不只是调用大模型，而是如何把智能体装配、工具白名单、MCP 适配和会话级资源管理纳入 Java 中台工程体系。
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Coding Agent 让 Android 渲染工具链自己长出 Compose 能力
一名开发者将 Android UI Renderer MCP 的 Jetpack Compose 支持交给 coding agent 完成，展示了 agent 如何在无人工适配层的情况下自动生成渲染探针、修复语义树协议，并扩展工具链闭环。
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AI Agent 的 API 密钥，为什么不该出现在模型上下文里？
GitGuardian 在公开 MCP 配置中发现大量有效 secret 后，开发者开始重新审视 AI Agent 的密钥管理方式。更安全的做法不是把 Key 放到模型附近，而是让运行时在模型之外完成注入。
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从公开拒绝到原生支持：Pi 将 MCP 纳入核心，引发对协议边界的再讨论
Pi 团队曾公开拒绝 MCP，如今却将其纳入核心。Hacker News 上的这篇讨论不只关乎一次产品转向，也揭示了 MCP 在工具链集成中的真实边界。
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当Agent开始遗忘，Hindsight给出一种更接近人类记忆的解法
传统RAG擅长即时检索，却难以沉淀长期经验。Hindsight通过仿生记忆结构、动态反思机制和MCP支持，尝试为Agent建立可持续演化的长期记忆能力。
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一次库存更新超时后的重复写入：MCP Agent 获得真实数据写权限时的工程风险
当 MCP Agent 被赋予真实库存写入权限后，一次超时后的自动重试让库存被重复增加。问题不在模型，而在工具接口本身不具备重试安全性。
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AI Agent 需要的是协议，而不是框架：MCP 成为工具标准的底层逻辑
MCP 之所以被视为 Agent 工具标准，并不是因为它提供了最复杂的技术方案，而是因为它把 Agent 与外部工具之间的连接问题，从框架竞争转向了协议协同。本文从工具接入的重复劳动出发，分析 MCP 成为标准背后的生态逻辑。
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多轮请求里的隐形攻击：安全网关能否补上 MCP 的安全短板？
MCP 快速普及的同时，安全机制仍显薄弱。链路分析正被用于识别多轮权限升级攻击，通过记录工具调用、分析跨回合模式、限制高风险操作和校验命令，尝试补齐 MCP 安全网关能力。
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Google Home 开放 MCP Server 早期访问：AI Agent 正式接管智能家居
Google 向 Google Home 生态开放 MCP Server 早期访问，支持 MCP 的 AI Agent 可安全接入智能家居设备并读取事件历史。此举将推动 Agent 从聊天工具走向真实家庭场景，也让 MCP 成为连接硬件与 AI 的重要协议。
