很久不见，今天单独开一篇文章来聊聊 Dify 和 BISHENG 这两个开源 AI 应用框架。你问我为什么不一起说说字节的 Coze？幼儿园小朋友可不该来瞎掺和。

本篇将以两个简单的应用场景——验证码识别（图文输入）和视频理解（视频文本输入），向你介绍如何使用 Qwen 2.5 VL 模型。我们将会使用 vLLM 作为推理框架，使用示例则使用 Python 代码和 Cherry Studio。因此同时，本篇也将会简单介绍 vLLM 部署 Qwen 2.5 VL。

随着人工智能应用的普及，越来越多的开发者开始关注如何构建自己的 AI 应用。Model Context Protocol（MCP）作为一种新的协议标准，为 AI 应用的开发提供了更高效、更通用的方式。本文将以 Apache ECharts + TypeScript 为例，快速入手 MCP 服务器开发。

MCP 是什么

MCP (Model Context Protocol) 是一种用于 LLM 与应用程序之间交互的协议。它尽可能统一了 LLM 与外部应用（工具）之间的交互方式，让开发者可以注重于业务开发，而不是费心于与不同种类的 LLM 交互的细节。