MCP

深度解析2026年Agent协议生态。我们正从单体智能走向群体智能，但谁将定义未来的标准？本文将从计算机解剖学视角，深度拆解 MCP、A2UI、A2A 以及记忆与优化机制如何构成开放智能体栈（The Open Agent Stack），并探讨其与封闭生态的终局博弈。

这个MCP服务器将 Mem0 的记忆 REST 能力封装成 MCP Tools，让对话式 Agent 获得可检索、可更新、可清理的长期记忆能力，解决“聊完就忘”“记忆不可控”的工程痛点。

Kaggle Learn Guide：Google 5 天 AI Agents 强化课程中文整理（Setup + Day1~Day5），覆盖 agents 基础、工具与 MCP、上下文工程、质量评估与可观测性、从原型到生产与 A2A 协议，并保留原始资源链接。

通过代码执行提高模型上下文协议（MCP）效率的机制，主要在于优化了上下文窗口的使用、降低了Token消耗、加速了复杂任务的执行，并提高了代理处理工具的能力。

Skill Seekers 是一个自动化工具，可以将文档网站、GitHub 仓库和 PDF 文件快速转换为 Claude Skills，通过自动化冲突检测和AI增强技术，大幅减少手工整理和理解文档所需的时间（20-40 分钟内生成生产就绪的Claude技能）。

Serena MCP 是一个功能强大且开源的编码代理工具包，旨在将大型语言模型（LLMs）转化为具备完整功能的智能代码助手，专注于语义代码检索和编辑，模拟集成开发环境（IDE）的能力。

Windows-MCP Server 开源项目分析

xiaohongshu-mcp 是一个开源项目，用于实现对小红书 (xiaohongshu.com) 的 Model Context Protocol (MCP) 支持，基于自动化运营小红书账号。

Chrome DevTools MCP是谷歌基于模型上下文协议开发的服务器，它将Chrome浏览器的开发者工具能力开放给AI编码助手。

Claude Code Spec Workflow, 也支持MCP方式