with Claude's built-in capabilities like code execution and document creation. For those building MCP integrations, skills add another powerful layer helping turn raw tool access into reliable, optimized Technical requirements and best practices for skill structure - Patterns for standalone skills and MCP-enhanced workflows - Patterns we've seen work well across different use cases - How to test, skills? Focus on Fundamentals, Planning and Design, and category 1-2. Enhancing an MCP integration? The "Skills + MCP" section and category 3 are for you. Both paths share the same technical requirements

第一个出厂就带缰绳的AI Agent Nous Research 开源框架实战指南 The Agent That Grows With You 关键词：自改进Agent·跨会话记忆·Skill系统·MCP·多平台 适合读者：想搭建个人AI Agent的开发者和AI爱好者 版本：v260407 花叔 公众号「花叔」·B站「AI进化论-花生」 本手册基于 Hermes Agent v0.7.0编写。AI §04 三层记忆：从金鱼到老友 §05 Skill系统：会自我进化的能力 §06 40+工具与MCP：连接一切 Part 3: 动手搭建 §07 安装与配置：三种方式 §08 第一次对话：让Hermes认识你 §09 多平台接入：在哪都能找到它 §10 自定义Skill：教Hermes新技能 §11 MCP集成：连接你的工具栈 Part 4: 实战场景 §12 个人知识助手：跨会话记忆的威力 §13 不是静态的，会在使用中自我改进。 40+内置工具是Hermes的手脚。分五大类：执行（跑代码、操作文件）、信息（搜索、抓取）、媒体（图片、视频）、记忆（读写存储）、协调（子Agent委派）。再加上MCP集成，可以连接6000+外部应用。 多平台Gateway是Hermes的入口。Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、CLI，12+平台支持。你可以在 Tele

多configSource + MCP-over-xds $ ^{①} $ configSources: - address: xds://mesh-registry.istio-system.svc:16010?type=serviceentry&type=sidecar - address: k8s:// ## ● istio-mcp“平替”原生的`Adsc` $ ^{②} svc:16010?type=serviceentry&type=sidecar - address: k8s:// ## ● MCP-over-xds (istio-mcp) $ ^{①} $ ## ● mesh-registry (MCP server) $ ^{①} $ dubbo/zk • eureka • nacos ● ... ## 插件扩展 - EnvoyPlugin

28 6.3. 使用 CLI 更改更新服务器 31 第 7 章 执行 CANARY ROLLOUT 更新 32 7.1. 关于 CANARY ROLLOUT 更新过程和 MCP 32 7.2. 关于执行 CANARY ROLLOUT 更新 33 7.3. 创建机器配置池来执行 CANARY ROLLOUT 更新 34 7.4. 暂停机器配置池 35 目录在集群升级过程中从当前次要版本切换到下一个次版本时，它们有有效的升级路径。如需更多信息，请参阅升级安装的 Operator。 - 确保所有机器配置池 (MCP) 都正在运行且未暂停。在更新过程中跳过与暂停 MCP 关联的节点。如果要执行 canary rollout 更新策略，可以暂停 MCP。 - 如果您的集群使用手动维护的凭证，请确保 Cloud Credential Operator（CCO）处于可升级状态。如需更多信息，请参阅为 并在开始前仔细规划流程的实施。 本主题中描述的滚动更新过程涉及： ● 创建一个或多个自定义机器配置池 (MCP)。 - 标记您不想立即更新的每个节点，以将这些节点移至自定义 MCP。 暂停这些自定义 MCP，这会阻止对这些节点的更新。 执行集群更新。 ● 取消暂停一个自定义 MCP，它会在这些节点上触发更新。 ● 测试这些节点上的应用程序，以确保应用程序在这些新更新的节点上可以正常工作。

完成排空、重启并再次可用。 因为每个节点的更新过程独立于其他节点，所以上例中的一些节点会完全完成它们的更新顺序，由 MCO 封锁。 您可以运行以下命令来检查机器配置更新的状态： $ oc get mcp ## 输出示例 NAME CONFIG UPDATED UPDATING DEGRADED MACHINECOUNT READYMACHINECOUNT UPDATED MACHINECOUNT 工作负载出于安全更新和快速排空进行了调优。 - 您可以通过将 maxUnavailable 字段设置为在 Machine Config Pool (MCP) 中大于 1 来并行更新计算节点。MCO 会处理 maxUnavailable 中指定的节点数量，并标记它们无法进行更新。 - 当您在 MCP 上增加 maxUnavailable 时，它可以帮助池更快地更新。但是，如果 maxUnavailable 太高，且同时处理几个节点，pod 太高，且同时处理几个节点，pod 中断预算 (PDB) 保护工作负载可能无法排空，因为无法找到调度的节点来运行副本。如果您为 MCP 增加 maxUnavailable，请确保仍然有足够的可调度节点来允许 PDB 保护的工作负载排空。 在开始更新前，您必须确保所有节点都可用。任何不可用的节点都可能会影响更新持续时间，因为节点不可用会影响 maxUnavailable 和 pod 中断预算。 要从终端中检查节点状态，请运行以下命令：

[OCR图片](/uploads/documents/6/2/2/6227551e4c7f37327fa86c9354e0e5b7/c8b5119d.png) 120,000+ open-source models 5,500+ MCP services and debugging tools 800+ contributing organizations ## High Flexibility & Control Developers fundamentally differentiates AI hallucinations from human errors?" "What are the differences between MCP and function calling? How do they relate to AI Agents?" "What are your predictions for the innovation. China's largest open-source AI community, ModelScope, hosts over 120,000 models and 5,500 MCP services, serving more than 20 million users. At the heart of this ecosystem is a diverse developer

相关开发工作 ## /01 为什么需要 Service Mesh 探索 Istio 技术点 Dubbo 场景下的改造 对比传统微服务架构 • 和 Service Mesh 化 之后有哪些优缺点 • MCP • Pilot • xDS • MOSN 结合 Istio 的技术点， 介绍多点生活目前的 探索以及服务发现 Demo 的演示 ## 为什么需要 Service Mesh 改造 对比传统微服务架构和 探索 Istio 技术点 了解 Istio 技术点 MCP (Mesh Configuration Protocol) 提供了一套用于订阅、推送的 API。分为 Source 和 Sink： - Source 是资源提供方（server），资源变化了推送给订阅者（Pilot），Istio 1.5 之前这个角色就是 Galley 或者自定义 MCP Server； - Sink 资源的订阅者（client），在 资源的订阅者（client），在 Istio1.5 之前这个角色就是 Pilot 和 Mixer，都是订阅 Galley 或者自定义 MCP Server 的资源；  Pilot 负责网格中的流量管理以及控制面和数据面之间的配置下发，在 Istio1.5 之后合并了

[OCR图片](/uploads/documents/8/4/0/840595a4a1fd873a45143d9bf3e8e778/034480e3.png) 根据魔搭社区数据，目前社区内开源模型数量已超12万个 提供5500+MCP服务和调试工具 汇聚超800贡献机构 ## 高灵活度与可控性 开发者可以将开源模型进行私有化部署，保障数据安全与隐私；也可以对其进行深度微调，打造满足特定业务场景的专属模型。 ## 成本效益优化 知乎因此成为了AI行业的趋势风向标和重要的基础设施。模型的突破性技术、最新的论文、最深度的技术原理讨论常常最先在知乎发酵，形成高质量的内容沉淀： ## 技术深度探讨 「AI幻觉和人类错误的本质区别是什么？」 「MCP、function calling 这两者有什么区别？与AI Agent 是什么关系？」 「你对下一代Transformer架构的预测是什么？」 ## 产品创新应用 「阿里通义千问Qwen3系 开发者观点 ## Chapter 4 第四章 在人工智能技术快速演进的今天，开源开放已成为推动技术普惠与突破的关键动力。作为中国规模最大的模型开源社区，魔搭已汇聚超12万个开源模型、5500余项MCP服务，服务超2000万用户。而这一生态的核心驱动力，正是平台上从模型贡献者到应用构建者的多元开发者群体。 他们共同构建起一条从模型生产、优化到应用落地的完整创新链，持续加速中国AI技术的迭代与产业落地。

中有哪些服务？缺省路由） Service Registry ■ Kubernetes：原生支持 Consul、Eureka 等其他服务注册表：MCP over xDS （https://github.com/istio-ecosystem/consul-mcp） 通过CRD定义的服务数据 ☐ 自定义流量规则（如何将请求路由到这些服务？） 通过CRD定义的流量规则 ![Image](/uplo Pilot 直接支持 • ServiceEntry：手动添加 Service 到 Pilot 内部注册表中 • WorkloadEntry：单独添加 Workload，对于虚机支持更友好 • MCP 适配器：将第三方注册表中的服务加入到 Pilot 中 apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3 kind: ServiceEntry metadata: 2.2.2.2 labels: app: details-legacy instance-id: vm1 Consul MCP Adapter https://github.com/istio-ecosystem/consul-mcp 欢迎大家试用、共建！ ## I stio 流量管理 – 控制面 – 流量管理模型 内部客户端 Service1 Gateway CLB

nts/1/e/a/3/1ea3517c887fe99a224c71982381f4a7/p15_2.jpg) Pilot Proxy ## 控制平面 MCP / 私有协议 MCP / 私有协议 MCP / 私有协议 MCP / 私有协议 MOA / Agent 注册中心 服务治理平台 Pangu 配置中心 Hubble 监控平台 • 部署方式 • 升级方式 • 性能问题