过去数周间，模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）快速崛起为第三方数据与工具接入LLM对话系统的实际标准。互联网短时间已充斥着各类炫酷应用案例，想象空间极为广阔。但这个协议背后却也暗藏一些微妙的安全隐患与功能的局限性。
Google推出AI Agent互通协议A2A，补上MCP外的另一个拼图
微软官方推出playwright-mcp，快来看看实用效果！
在AI技术高速演进的2025年，大模型的局限性日益凸显：它们虽拥有强大的推理能力，却难以直接访问私有数据或调用外部工具。这一痛点催生了一项革命性技术——**MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）**，而作为其核心组件的**MCP Server**，正成为AI行业的下一个风口。本文将深入解析MCP Server的技术本质、行业价值，并结合实际案例探讨其应用前景。
测试工程师的工作就一定是对质量改进有帮助的吗？其实实际工作中，有些误区反而会让测试人员的工作对质量产生负面影响。
以 Deepseek 官方API的集成为例，完成在代码中通过调用大模型，实现测试用例自动生成，并完成执行的实践
在软件测试中，我们常常会面临一个问题：很多工作确实是我们可以去做到的，似乎做这些事也理所当然，但很多时候，这些事情往往收效甚微。从过度自动化到频繁运行不必要的回归测试，不一而足。
Playwright 最新的1.5.1版本中增加的一个实用更新介绍
