MCP 工具，把 Codex 的低风险活甩给 DeepSeek 干，贵的模型只做判断。五任务测试平均省 48%，延迟 6 秒左右。 CodexSaver 一个 MCP 工具，把 Codex 编码会话中的低风险任务（写测试、写文档、代码解释、lint 修复等）委托给 DeepSeek 执行，高风险任务（架构决策、安全逻辑、生产部署、最终审查）保留在 Codex。

Base 官方推出 Base MCP，这是 AI 代理连接 Base 账户的新协议。 通过简单设置，代理即可安全连接用户账户，实现代币兑换、交易和投资组合管理。 同时，它集成了 Morpho、Moonwell、Uniswap、Aerodrome 等 Base 生态主流应用的插件，支持Agent自主执行相关操作。

Codex 的野心，MCP 和 Skill 的下一步 这段时间我在密集使用 Codex App、Cursor 等 Agent 应用，有件事越来越觉得有意思。 去年大家争的是谁家模型更强，今年争的好像变成了谁家窗口右侧更好用。 Codex、Claude 桌面版、Cursor 3.0、TRAE SOLO，这几家最顶尖的 Agent，在完全没有协商的情况下，几乎同时收敛到了同一个界面布局：左侧是项目和会话列表，中间是和 Agent 的对话，右侧是工作区，放着文件浏览、网页预览、文件变更审查这些功能。 肯定不是相互之间的抄袭，更像是当前 Agent 交互的最优解。 【1】为什么是三栏 传统 Chatbot 只需要两栏，左边会话历史，右边对话窗口，你问它答，用完走人。 到了 Agent 时代，Agent 能自己写代码、改文件、调工具了。它做完之后，你得看看有没有做对——右侧工作区就是为这件事出现的。 但这只是第一阶段。 随着用户越来越多时间是在指挥 Agent，打开 VSCode 这类专业工具的时间自然越来越少。那个问题迟早会冒出来：Agent 帮你写完代码、做完 PPT，你想微调几个字，还要专门切出去打开另一个软件？ 没有人愿意这样。用户的自然期待是：能不能直接在 Agent 里改？这也是目前 Codex App 呼声最高的功能之一（另一个呼声高的是手机版，马上要出了）。 于是各家开始悄悄升级右侧工作区，让它从只能看文件编辑记录，变成了一个多功能区。Codex 在 4 月 16 日的大版本更新里，右侧工作区的改动幅度是所有功能里最大的。 交互细节上各家略有差异。Codex 和 Cursor 用 Tab 切换，Claude 用浮动面板。我自己用下来觉得 Codex 最顺手，Claude 的浮动面板方案设计感有余、实用性不足，迟早要改。 【2】Codex 的真正野心 但如果只把这个变化读成“设计界面进化”，就低估 Codex 了。 Codex 4 月大版本发布时的口号是“Codex for (almost) everything”——几乎任何任务都能做。你可以把它理解成一句广告口号，但更像是一个产品方向的声明。 要兑现这句话，Codex 不能只是个擅长写代码的 Agent，它必须能处理各种文件格式，支持各领域的专业工作流，还要让用户能在它里面完成全程闭环，包括最后的人工微调。 目前 Codex 还做不到最后一步：生成之后无法编辑，代码、Markdown、PPTX 都不行。这可能是产品上有意为之的克制，可能是技术上还没跑通，也可能是在等一个统一的解决方案出现。 我猜是第三种。 【3】MCP 和 Skill 都只解决了一半 要理解 Codex 在等什么，得先想清楚 Agent 能力拼图里现在差哪一块。 MCP 解决了“连接”问题：Agent 通过统一规范接入各种工具，数据库、日历、代码仓库，都能打通。 Agent Skills 解决了“怎么做”的问题：Agent 学会了它没训练过的领域知识和最佳实践，比如怎么写特定风格的文章，怎么处理某类复杂任务。 这两件事做得都还不错。但有一块缺口始终没补上：用户的二次编辑。 你让 AI 写完一篇文章，最后还是要自己打开编辑器改几处，毕竟很多时候最后那 5% 的精准度，只有自己动手才能到位。就算将来 AI 再聪明，它也做不到百分百的懂你，还是少不了要手动去做修改。 于是最近 Markdown 编辑器又火了，各种 Vibe Coding 出来的 Markdown 产品满天飞。 但 Codex 不会自己做一个 Markdown 编辑器，因为每个人的偏好都不一样，做出来永远有人不满意；更何况它也不可能把每个垂直领域的专业编辑器都集成进来。 最合理的路，是插件机制。 【4】下一步：Agent 版 App Store 把 Agent 做成平台，让社区来贡献插件，就像 VSCode 和 Chrome 那样。 Codex 只需要聚焦在 Agent 调度这一层，把文件预览、二次编辑、垂直领域的专业能力都交给插件来扩展。用户按需安装，做设计的装设计插件，写作者装写作插件。 插件机制还能顺手解决一个长期没有答案的问题：Skill 没办法商业化。 我自己的 baoyu-skills 快 2 万 Star 了，但从中赚到的钱是 $0。Skill 这东西几乎是透明的，对 Agent 透明，对人也透明，复刻成本极低，不管你写得再好，护城河都很浅。 插件不一样。App Store 和 Chrome 插件市场已经跑通了一套收费和版权保护机制，把它移植到 Agent 插件市场完全可行。好插件可以收费，开发者才有持续打磨的动力，生态才真正能转起来。 Codex 现在已经有了一个非常原始的插件市场。从这里到成熟的收费插件生态，还有很长的路，但方向是对的。 想做这件事的不止 Codex 一家。Cursor 我能看到类似的影子。唯独 Claude Code 和 Cowork，目前没看到这个方向的产品迹象——也许他们不屑于做，也许只是还没走到这一步。 【5】留给中小团队的窗口 如果 Codex 真的跑通了插件生态，对中小团队意味着什么？ 除了自己做一个垂直 Agent，还有另一条路：在 Codex 这样的平台上做插件。不用自己搭 Agent 调度层，不用解决 Token 接入，用户分发也靠平台。你只需要专注在那个“最后一公里”——帮用户把 Agent 生成的结果处理好、编辑好、用得顺手。 这个窗口不会开太久。先进去的能拿到冷启动红利，晚进去的只剩存量竞争。 时间点不会太远，也许就在这几个月。 Codex 的野心摆在那里，“几乎任何任务”这个口号要真正兑现，插件机制是绕不过去的一步。如果 OpenAI 在这件事上继续犹豫，那才是真的失误。 你觉得这个插件生态最后会是哪家先跑通？或者说你觉得有更适合 Agent 的产品表现形式？欢迎留言分享！

最近吧 mimo 和 deepseek 的 MCP 接入了 codex，正需要一些好用的工具，他就来了 mcp-context-forge 是一个把 MCP、A2A 和 REST 或 gRPC API 收进统一入口的 AI 网关项目。 它前面挂的是 gateway、registry 和 proxy 这一整层，所以统一发现、guardrails、插件管理和 tool calling 优化都能在一个端点上做。 GitHub 现在约 3.8k stars 工具地址：

DeepSeek V4.1 下个月发布 Agent+MCP+多模态 现在MCP生态三家都上了桌 Claude发明的 OpenAI跟进了 DeepSeek也来了 但只有一家是开源免费的 同样的能力 一个收你200刀 一个收你20刀 一个不收钱 你选哪个

manus 后，crypto 开始聊mcp了。 mcp全称是“Model Context Protocol”。 在日常与 AI 的交互中，AI 要么无法准确理解你的意图，要么在对话中断后失去上下文，显得茫然无措。MCP，即“Model Context Protocol”（模型上下文协议），正是为此而设计的高效解决方案。 它通过为 AI 模型引入增强的“记忆力”和“理解力”，显著提升其性能。具体而言，MCP 使 AI 能够记录并关联你之前的输入内容，准确把握你的需求，并在不同场景下灵活调整其响应方式。

很多人玩AI Agent，至今分不清Agent Skill和MCP，看懂底层逻辑，才能精准踩中AI Agent的发展风口，少走弯路少踩坑，今天一次性给你讲通透，新手也能秒看懂。 其实Agent Skill说白了，就是AI智能体的专属技能包。 本质上它是AI智能体可调用的标准化执行能力模块，相当于给Agent预装专属工具，让AI从单纯对话升级为可落地执行的实用助手，自主完成查询、运算、交互等复杂任务。没有技能的AI，只会空谈对话；装上Skill之后，AI能干活、能执行、能落地，是让AI从嘴炮变实干的核心关键。 它的用法超级简单，不用复杂编程，按需加载、随开随用，想让AI具备什么能力，直接匹配对应技能就行，门槛极低，适配绝大多数AI落地场景。 开发者直接接入预设技能库，按需启用对应功能即可，普通用户也能在交互界面一键开启，无需复杂代码配置，大幅降低AI落地门槛。 最核心的亮点是它的渐进式披露机制：不会一次性给AI全开权限，而是根据你的需求，一步步解锁对应能力。 既杜绝权限滥用风险，又兼顾安全和实用性，完美解决AI失控、隐私泄露问题。 很多人混淆它和MCP，二者核心差异一目了然：MCP侧重协议层面的资源互通，通用性强但落地繁琐；Agent Skill聚焦单智能体的垂直能力强化，轻量化、易部署、上手快。