Transforme seus designs diretamente em código usando o servidor MCP do Modo Desenvolvedor do @figma no @code - agora disponível em beta aberto!

A Anthropic acaba de lançar um curso gratuito sobre a criação de aplicativos de IA com MCP. Aprenda a conectar AI Agents a fontes de dados externas, como GitHub, Google Docs, arquivos locais usando MCP. 100% grátis.

Executar mlx-lm localmente com MCP usando os agentes minúsculos do @huggingface é realmente muito fácil e funciona muito bem. Uma demonstração executando o Qwen3 4B com um cliente MCP para o sistema de arquivos local:

Com o MCP, você pode conectar seu agente a todo um ecossistema de ferramentas, mas como garantir que seu agente orquestre essas ferramentas de maneira confiável? As regras de ferramenta no Letta permitem que você especifique restrições na chamada de ferramenta do seu agente, para que você possa trocar autonomia e controle.

Traga seus aplicativos da Apple para o ecossistema do agente. @mattt de demonstrações @loopworkai iMCP, um aplicativo macOS nativo que conecta serviços como Mensagens e Contatos a agentes MCP usando o Swift MCP SDK - sim, mesmo para lembretes de aniversário com inteligência artificial.

A IA acabou de aparecer no seu fluxo de checkout. Nosso próprio @cmatheson construído com Next.js e WorkOS @AuthKit, mostrando como é fácil conectar o MCP a um aplicativo real com checkout de IA e autenticação moderna.

Acabamos de lançar algo que estamos construindo: MonetizedMCP () - uma extensão de código aberto do MCP que traz pagamentos nativos e programáticos para qualquer servidor MCP • Independente de trilho de pagamento • Não altera a especificação do MCP • Criado para desenvolvedores e agentes monetizarem perfeitamente Se você está explorando pagamentos ou criando com MCP, adoraria sua opinião Aqui está uma demonstração dele em ação:

O MorphIS foi criado para extensibilidade. De ferramentas financeiras a controladores robóticos, os agentes podem se conectar a sistemas do mundo real usando complementos alimentados pelo Model Context Protocol (MCP). Qualquer serviço. Qualquer indústria. Uma interface.

Curso gratuito de código aberto sobre MCP - Construído com gráficos de conhecimento! Criei um curso completo sobre como construir um MCP Client e MCP Server usando o Python SDK. Tudo estruturado por meio de gráficos de conhecimento extraídos do próprio repositório. Deixe-me mostrar o que está dentro 👇 🧵 de 1/

Algo mágico acontece quando você combina o MCP com a interface do usuário 🤩 generativa

🤖 Apresentando o Motion for AI Turbine seu LLM com o novo Motion MCP: • Gerar CSS spring e bounce efasings • Visualizações de primavera e facilitação •Documentação Além disso, regras do Motion+ e guias de codificação de vibração para @framer, @v0 e @figma

Crie seu primeiro agente de IA + servidor MCP em Python. Aqui está tudo o que você precisa para criar seu primeiro agente de IA em menos de 20 minutos. Sobre o código que você verá aqui: 1. Usei o Google ADK com Gemini Flash para alimentar o agente 2. O agente se conecta a um servidor MCP 3. Ele também usa duas ferramentas personalizadas para fazer seu trabalho 4. Você pode ver tudo o que o agente faz graças à biblioteca Opik do @Cometml Aqui está o vídeo, gratuito para você assistir.

Claude Code + Gemini Pro: Dois codificadores de IA se unindo. Sim, um redditor acabou de lançar um servidor MCP que permite que Claude Code e Gemini 2.5 Pro trabalhem juntos, e os resultados são seriamente de próximo nível. Claude dá o pontapé inicial com planejamento, enquanto Gêmeos adiciona raciocínio e contexto profundos.

Obrigado @TaskmasterAI mais um projeto concluído! Este é um excelente MCP para trabalhar em novos projetos com @cursor_ai ou @claude_code Link abaixo 👇

Animado em anunciar que o servidor de inferência mistral-rs local agora tem suporte completo e integrado 🔌 ao MCP - a interface emergente do agente de IA ou 'USB-C para IA'! Você pode usar perfeitamente seu LLM local com qualquer MCP, hospedado localmente ou na nuvem, com detecção automática de ferramentas. Basta especificar a origem do servidor MCP e seu LLM local pode aproveitar ao máximo. Além disso, com o mistral-rs você pode usar modelos multimodais como Gemma 3 para visão ou Phi 4 para visão + áudio. Tudo com suporte pronto para uso com rodas PyPi pré-criadas ou contêineres Docker. 1️⃣É tudo automático, basta especificar a fonte do servidor MCP e o mistral-rs fará o resto e registrará todas as ferramentas hospedadas pelo servidor 2️⃣Transportes HTTP / WebSocket / Process 3️⃣Configuração de configuração zero com padrões inteligentes 4️⃣Seguro com tokens de portador e cabeçalhos personalizados Você pode facilmente construir sistemas locais de raciocínio de IA. Animado para ver o que todos vocês constroem com isso! 🔗 Link para código-fonte aberto em resposta.

Criou uma ferramenta interna para conectar qualquer servidor MCP hospedado remotamente e testá-lo em várias arquiteturas de agente para realizar avaliações. Basta colar o URL do servidor MCP e clicar em conectar. O banco de dados é SQLite e todos os logs de execução do agente são armazenados localmente.

Tenho construído isso silenciosamente desde que entrei 🚀 Agora ao vivo: Nimble #MCP Server ✅ Dados da Web estruturados em tempo real ✅ Conteúdo renderizado em JS? ✅ Defesas anti-bot? ✅ Conecte-se a #Claude, @QodoAI & mais. Experimente → 📍 Me pegue @Data_AI_Summit

Cansado de abrir bases de código antigas e se sentir como um estranho em seu próprio repositório? Eu construí alguns servidores MCP para que Claude pudesse ler meu código, resumi-lo e escrever notas diretamente no Obsidian. Nós relaxamos assim.

A memória do agente pode ser fundamentalmente simples e gratuita. Eu construí um servidor MCP de memória simples, mas poderoso, com menos de 1000 linhas de código. 100% opensource. #buildinpublic #agentmemory

Não tinha nada melhor para fazer, então transformei um dia livre em um hackathon de 12 horas e construí um servidor MCP para @Core_LN em Rust. Porque, obviamente, confiar seu nó a uma IA é o pico de segurança do Bitcoin. 😃 Ainda áspero nas bordas, mas funciona!

este repositório é ouro! uma coleção de aplicativos LLM com multiagentes, MCP, RAG e muito mais. A melhor maneira de aprender é construindo, e este repositório fornece o blueprint.

Você não vai querer perder os lançamentos do MCP do Windows, OpenAI, Stripe, Docker, Zapier, Vapi, Hugging Face, Postman e muito mais esta semana!  Resumi tudo o que você precisa saber abaixo.  (salvar para mais tarde)