什么是 REA（Reverse Engineer Anything）？

解释 REA 这个开源 MCP Server 与 CLI 如何让编码 Agent 在没有源码的前提下分析二进制、Electron 应用、APK 与网络抓包，并说明如何把 HAR 抓包导入 Apifox 完成 API 逆向。

Google Cloud API Gateway 变成远程 MCP server：给 OpenAPI 加注解，就能把 REST 接口交给 Agent

Google Cloud API Gateway 公开预览可作为远程 MCP server：在已有 OpenAPI 描述上加注解并部署，REST 操作就变成 agent 可调用的工具。鉴权与配额沿用现有策略，但 tools/list 默认不认证。

GitHub Copilot 新功能全局默认策略：10 月 22 日生效，未配置的会按默认自动落地

GitHub 9 月 24 日为企业新增 Copilot 新功能全局默认策略，10 月 22 日生效。Enabled、Disabled、Let organizations decide 三个选项决定了未来每个新功能由谁做决定；显式配置过的功能会被保留，未配置的才跟随默认。

MCP Events 详解：构建并测试一个 ChatGPT 可订阅的 webhook MCP 服务端

MCP Events 详解：ChatGPT 如何通过 events/subscribe 订阅你的 MCP 服务端、Standard Webhooks 签名机制、256 KiB 限制，以及如何用 Apifox 完成测试。

Codex CLI 0.158.0 改了两处默认值：提权命令要终端审批，MCP 支持预注册 OAuth 客户端密钥

Codex CLI 0.158.0 于 9 月 28 日发布，123 个提交。提权命令的终端输入审批改为默认开启，仅运行时授权不再重复询问；同时支持需要预注册 OAuth client secret 的 MCP 服务器，exec-server 的 WebSocket 改用 bearer token，并修掉一批跨平台沙箱问题。

AIR 走出隐身：给 Agent 的 Skills、MCP 和插件加一层上下文防火墙

AIR 于 9 月 1 日宣布走出隐身，主打在 Skills、MCP、插件、网站和企业数据进入 Agent 上下文前进行筛选，并在更新和运行阶段持续复核。它解决的是 Agent 软件供应链的准入与上下文污染问题，但产品扫描器仍标为 early access，公开性能数据和部署细节尚待验证。

让 AI Agent 的 Token 账单降低 99%

介绍 codebase-memory-mcp 如何用知识图谱回答代码结构问题，降低 Token 消耗，并说明本地安全与 API 契约边界。

Anthropic 预览 Model Hardware Standard：让 Agent 用统一驱动协调实验室设备

Anthropic 8 月 27 日开放 Model Hardware Standard 研究预览，为有可编程接口的实验室和制造设备提供统一驱动、发现机制、自然语言元数据和安全限制描述；早期案例中，一套稀释曲线流程约 8 小时完成集成。

为什么 Apifox Agent 能力选择了 CLI + SKILL，而不是更多 MCP 工具

本文探讨了 Apifox 为何选择 CLI + SKILL 而非更多 MCP 工具来让 Agent 稳定地使用其复杂工程能力。核心观点是，对于复杂产品，难点不在于提供更多原子工具，而在于将能力组织成稳定的工程路径。CLI 将原子能力收敛为清晰、可检查和可恢复的工程动作，而 SKILL 则为 Agent 提供何时、为何这样做的判断规则，从而在确定性执行层上构建更可靠的 Agent 工作流。

我们构建了 126 个 MCP 工具，但这并不是 Agent 的最佳方案

Apifox 团队在尝试构建包含 126 个工具的 MCP Server 后，发现了 MCP 在处理复杂研发任务时的局限性。本文深入探讨了工具发现成本、上下文占用及语义表达等核心挑战，并提出了 CLI + SKILL 的新思路。

几个好用的 MCP 测试工具推荐，MCP 服务端开发必备

MCP 协议正在重塑 AI 应用的数据交互模式。本文将深入解析开发过程中必不可少的调试环节，对比 Apifox、Postman 和 Insomnia 三款主流工具的配置细节与使用差异，帮助开发者高效验证 Tools、Resources 与 Prompts 接口。

如何可视化调试 MCP 服务？一文介绍

还在为 LLM 应用与外部工具的“黑盒”通信而烦恼吗？本文将带你了解 MCP 协议，并一步步教你如何使用 Apifox 作为 MCP 客户端，轻松、直观地调试 Tools、Resources 和 Prompts，打通 AI 应用开发的最后一公里。

一个好用的 MCP 客户端调试工具推荐

在开发 LLM 应用时，如何高效调试与外部工具和数据源的通信？本文介绍一个开放协议 MCP，并详细讲解如何使用 Apifox 作为强大的 MCP 客户端，从连接到调试，手把手带你入门 MCP 服务端测试。

什么是 MCP 客户端？一文介绍

深入了解模型上下文协议（MCP）的核心组件——客户端。本文详细介绍 MCP 客户端的定义、工作原理，以及 Elicitation、Roots 和 Sampling 三大核心特性，助你理解新一代 AI 应用的协作方式。

MCP 的 Prompts 是什么？一文介绍及使用

深入了解模型上下文协议（MCP）中的 Prompts 核心概念。本文从基础讲起，通过具体示例分步教学如何发现、获取和使用标准化的 Prompt 模板，助你掌握与语言模型交互的新方式。

MCP 的 Resources 是什么？一文介绍及使用

MCP (模型上下文协议) 如何通过 Resources 为大语言模型提供外部上下文？本文从基础概念、协议交互到高级用法，详细介绍 Resources 的工作原理与具体使用方法，帮助你理解和应用这一核心功能。