发布 MCP 服务到腾讯云 MCP 广场的流程：1. 准备 MCP Server：先确保你的 MCP 服务符合协议规范——实现了 JSON-RPC 2.0 的标准方法（initialize/tools/list/tools/call），能通过 stdio 或 SSE 方式通信。用官方 SDK（TypeScript/Python）构建最省事；2. 部署服务：MCP Server 需要一个可公网访问的端点（如果走 SSE 模式）——部署到云服务器/容器服务/云函数均可，确保端点可被外部调用；3. 提交到 MCP 广场：访问腾讯云 MCP 广场（cloud.tencent.com/developer/mcp）页面，找「发布 MCP 服务」或「提交服务」入口，填写服务信息：名称/描述/端点地址/支持的 tools 列表/参数 schema；4. 审核上线：平台审核（验证端点可用性 + 服务描述准确性），通过后你的服务会出现在广场列表。如果找不到提交入口，可能需要先登录腾讯云账号并实名认证——或者广场当前是邀请制，可以提工单问接入方式。MCP 广场是为了让开发者发现和复用现成的 MCP 工具——发布前确保你的服务有清晰的文档（每个 tool 的用途/参数/返回值），这是被用户使用的前提。... 展开详请

A2A（Agent-to-Agent）和 MCP（Model Context Protocol）定位完全不同。MCP 解决的是「模型怎么安全地调用外部工具」，标准化的是工具描述、权限协商和调用协议，更像 AI 时代的 OpenAPI。A2A 解决的是「Agent 之间怎么协作」，关注的是任务委托、上下文传递和多方协商。 LangGraph 是编排框架，负责把工具调用、状态管理、条件分支串成工作流。A2A 不能替代 LangGraph，它俩甚至不在一层：LangGraph 是「单个 Agent 内部怎么干活」，A2A 是「多个 Agent 之间怎么交接」。未来更可能是 LangGraph 负责内部编排，A2A 负责跨 Agent 通信，MCP 负责工具接入，三层各司其职。... 展开详请

入口一般在控制台“MCP服务”或“连接器”模块，点“新建/接入MCP”后填服务器地址、transport类型（stdio/sse）、schema和鉴权参数。文档中心搜“MCP 服务接入”。本地调试建议先用 npx @modelcontextprotocol/inspector 跑通，再填到广场。... 展开详请

1、MCP 开放 ≠ 任何平台都默认支持/可接入 MCP 让不同系统能用统一的“对话/工具调用/连接方式”沟通，但平台端还需要实现相应的 MCP Client/Server 能力，以及完成安全与权限策略。 2、“不开放给 WB”往往是部署/接入层面的限制 比如：平台可能不提供外部 MCP 集成入口、限制插件/外部工具执行、网络出站/入站策略不允许、或只是产品策略上暂不支持该协议。这些都不会被“协议是开放的”自动抵消。 3、能不能用取决于你在哪个位置“接” 如果 WB 是“调用端”（你希望用它去连别的 MCP Server），那它必须支持 MCP 才行；不支持就没办法。 如果 WB 是“被调用端”（你希望把能力做成 MCP Server 给 WB 用），那 WB 端同样需要支持并允许连接到你的服务。... 展开详请

别一上来就想着大模型，工厂AI的地基是数据。实际要分几层：最底下是设备接入层，OPC UA、Modbus这些协议网关把PLC、传感器数据收上来，用TDengine或InfluxDB这类时序库存；中间是数据治理，设备主数据、工艺参数标准化，这步最苦但决定上层能不能用；再往上是AI能力层，质量检测用视觉模型，预测性维护用时序异常检测，排产优化用运筹求解器，大模型排最后，用在知识问答、工单摘要、辅助排故这些场景。建议先挑一个ROI明确的场景跑通，比如视觉质检，别一上来铺大摊子。数据不动，AI白搭。... 展开详请

这大概率是连接器被正在运行的会话或自动化任务占用了。自定义 MCP Server 连接器一旦有活跃连接（比如某个智能体会话还挂着，或有定时任务在引用它），控制台会把删除按钮置灰，或删掉后自动恢复。处理思路：先把引用这个连接器的智能体和应用停掉，确认没有进行中的会话，再刷新控制台重试删除；如果还是删不掉，看下是不是通过客户端工具注册的，注册方那边得先解绑，服务端才能真正移除。实在不行就导出配置后重建实例，比反复点删除按钮快。另外自定义连接器删除是不可逆的，动手前把 endpoint 地址和鉴权信息存一份，免得下次重建要重新对接调试。... 展开详请