MCP Servers Explained & Built
從基礎解釋 MCP 伺服器如何讓 AI 模型呼叫工具，並逐步示範用 Python 建立本地與遠端伺服器。觀眾能學習如何編寫工具函式、設定認證機制，讓 AI 代理安全地存取外部資料。
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FastMCP
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Don't Build Agents, Build Environments Instead
Adam Azzam 解釋為何不應只專注於建立 AI 代理，而應將重點放在設計高效的執行環境上。他透過 Ramp 與 Modal 的案例，說明如何解決代理冷啟動慢的問題，並提供基於 Modal 的實作程式碼。
1.8 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Building safe MCP servers for your PostgreSQL database
介紹如何為 PostgreSQL 資料庫建立安全的 Model Context Protocol (MCP) 伺服器，涵蓋從自由 SQL 到模板查詢的多種架構。
The 2026-07-28 Specification
Model Context Protocol 發布 2026-07-28 版本規範，核心改為無狀態架構，支援多輪請求與基於標頭的路由。開發者可學習如何構建可擴展的代理工作流，並利用更新後的 SDK 進行實作。
The Creator of FastMCP Explains the Future of MCP
Demetrios 與 FastMCP 創始人 Jeremiah Lowin 探討 MCP 協議的生態系發展、FastMCP 如何成為官方 SDK 的基礎，以及 MCP 在企業內部系統中的真正應用場景。
My experience at PyCon US 2026
分享在 PyCon US 2026 的經驗，包括教導開發者建立第一個 MCP 伺服器、利用 AI 工具製作簡報，以及參與教育高峰會與社群活動。讀者可了解如何將 AI 整合進教學與開發流程，並感受 Python 社群的氛圍。
From Vibe Coding to a Real Engineering Team
分享從「Vibe Coding」轉向建立真實工程團隊的經驗，並公開其六代理 Claude Code 架構 Squid。文章詳細說明如何透過產品經理、軟體工程師、測試員等角色分工，結合 ADR 與 DDD 文件，實現從需求到合併的自動化流程…
Agentic Engineering and the Lost Art of Verification
邀請了 Pandas 創始人 Wes McKinney、Prefect 創辦人 Jeremiah Lowin 與 Good Eye Labs 創辦人 Randy Olson，分享他們在日常工作中與 AI Agent 協作的實際技能與工作流。
Building Agentic GraphRAG Systems
探討如何用知識圖譜解決 AI 代理的記憶與資料斷層問題，提出從本體設計出發的 GraphRAG 架構。讀者將學習如何建立本體、選擇資料模型（如追加式日誌或單集合），並透過 MCP 伺服器將圖譜整合為代理的統一記憶層，以應對情境腐蝕與資料碎…
Building MCP servers with Entra ID and pre-authorized clients
教導如何使用 Python FastMCP 套件與 Microsoft Entra ID 建立受認證的 MCP 伺服器，支援預先授權的客戶端（如 VS Code）進行 OAuth 2.1 驗證。
Do stricter MCP tool schemas increase agent reliability?
作者透過實驗驗證，在 MCP 工具架構中採用更嚴格的型別約束（如 Enum 與詳細描述）是否能提升 AI 代理的呼叫成功率。
Learnings from the PyAI conference
分享在 PyAI 會議的收穫，涵蓋 AI 評估陷阱、建構可維護軟體、開發者工具對代理的適應性、MCP 伺服器上下文工程及 Redis 新功能等議題。
Using on-behalf-of flow for Entra-based MCP servers
教導如何使用 Microsoft Entra 與「代表他人」流程（OBO），讓 FastMCP 伺服器能代表使用者呼叫 Microsoft Graph API。
※ 摘要僅根據標題與說明
Beyond the Chatbot: Practical Frameworks for Agentic Capabilities in SaaS
訪談 SaaS 產品與工程主管 Preeti Shukla，探討如何在多租戶軟體中安全地加入 AI 代理能力。內容涵蓋如何平衡延遲、成本與隱私，選擇合適的模型與架構，以及透過驗證與可觀測性系統來防止「自信錯誤」。
Watch the recordings from my Python + MCP series
Pamela Fox 分享 Python 與 MCP 的三場直播串內容，涵蓋使用 FastMCP 建立伺服器、在 Azure 部署及加入認證機制。讀者可學習如何開發、部署並安全地整合 AI 代理與聊天機器人。
MCP as the API for AI‑Native Systems: Security, Orchestration, and Scale
探討 Model Context Protocol (MCP) 如何成為 AI 原生系統的安全與編排介面，並分析從「工具存取權」轉向「模型知識」的思維轉變。
Context as Code, DevX as Leverage: Accelerating Software with Multi‑Agent Workflows
Max Beauchemin 探討多代理工程如何重塑軟體開發速度，分享從 Airflow 轉向 AI 代理的經驗，並介紹 Agor 這個多玩家、多代理的開發環境平台。
Inside the Black Box: Neuron-Level Control and Safer LLMs
訪談 Arya.ai 創辦人 Vinay Kumar，探討如何透過 DL Backtrace 技術追蹤神經元層級的控制與可解釋性。
Building the Internet of Agents: Identity, Observability, and Open Protocols
探討多智慧體系統的擴展挑戰，包括身份驗證、可觀測性及開放協議。講者介紹了 Cisco Outshift 的 Agency 框架與 SLIM 通訊層，並分享 CAPE 平台工程師等實際應用案例，展示如何透過協作提升生產力。
Specs, Tests, and Self‑Verification: The Playbook for Agentic Engineering Teams
深入探討建構代理程式設計系統的系統設計、工作流與組織變革，從自動補全演進至真正具備自主能力的模型。講者分享 ZenCoder 內部實戰 playbook，包含與 AI 共同撰寫需求文件、人機協同驗證閘門及測試驅動開發等具體做法，幫助工程師…
CMU LLM Inference (10): Incorporating Tools
由 Graham Neubig 教授講述大型語言模型如何整合外部工具，涵蓋工具定義、關鍵方法如 PAL 與 Toolformer、標準函式呼叫及 MCP 協議等。觀眾能學習大模型與工具協作的架構、開發框架與評估挑戰。
※ 摘要僅根據標題與說明
Building News Agents for Daily News Recaps with MCP, Q, and tmux
示範如何使用 Amazon Q CLI、Anthropic MCP 與 tmux 建立自動化新聞摘要系統。讀者可學習如何設計主代理與子代理協作架構，並透過 MCP 工具定義 RSS 抓取與解析邏輯，實際實作每日新聞複盤流程。
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7.7 萬次觀看Building Agentic GraphRAG Systems
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Using on-behalf-of flow for Entra-based MCP servers
教導如何使用 Microsoft Entra 與「代表他人」流程（OBO），讓 FastMCP 伺服器能代表使用者呼叫 Microsoft Graph API。