随着Vcard软跑路（充值不到帐）之后，给OpenAI API充值又再一次成了难题。只是这次不想再做这道题！试着用用中转API吧，至少充值能简便点。 重新捡回OpenRouter，它创建最早，支持的模型最多，接入也方便。只是后期对地区开始限制，像OpenAI、 Claude的模型在国内和香港都用不了，只能先搁置。 AI Router OpenRouter 提供多个大模型的API接口 WorldRouter

在MCP的集成开发方面，LangChain是个做得不错的项目，其它方面也很优秀！它有个专门的库来处理，就是langchain-mcp-adapterslibrary。导入的MultiServerMCPClient是官方提供的多服务器管理客户端，可以同时连接多个 MCP 服务器。 主要能力 工具调用与管理：能够将各种 MCP 服务器提供的工具转换为Agent可直接使用的标准化工具。

Universal Basic Income for AI Agents on XPR Network ABI funded by EASY Reflections in GRAMS Executive Summary Agent Basic Income (ABI) is a rules-based income layer for autonomous AI agents operating on

在上一篇《MCP Server开发》中开发的是本地的server，客户端要调用本地的server（python）文件。当然，这是mcp设计的方式之一。另外的，分离式的远程mcp server是现在的目标。 远程mcp server需要使用streamable-http来提供mcp服务，这和restful api的理念似乎有点相似啊，这估计就是大道归集吧。

简介 MCP起源于2024年11月25日 Anthropic 发布的文章：Introducing the Model Context Protocol。 MCP （Model Context Protocol，模型上下文协议）定义了应用程序和 AI 模型之间交换上下文信息的方式。这使得开发者能够以一致的方式将各种数据源、工具和功能连接到 AI 模型（一个中间协议层），就像 USB-C