Anthropic 收购 SDK 与 MCP 平台 Stainless
Anthropic 通过收购 SDK 基础设施来巩固开发者体验，做 AI 应用开发、尤其是集成 MCP 协议的团队，值得关注后续 SDK 的升级变化。
#MCP/工具
共 746 条 · 7 天 118 条 · 30 天 374 条
5月19日
Claude Code v2.1.144：/resume 支持后台会话、多项修复
Claude Code 重度用户终于可以方便地管理后台会话了，/resume 支持让长时间任务更可控；同时修复了启动挂起和终端乱码等痛点，建议所有用户升级。
Anthropic 收购 Stainless：开发者自主权被悄然收走
做 AI 应用开发的团队会发现，未来可选的工具链可能只剩一种——Anthropic 通过收购定义了人机交互界面，值得关注这对你的开发自由意味着什么。
5月16日
OpenSquilla 开源项目：用 Python 重写小龙虾，省钱又安全
这个项目解决了复杂任务必须用昂贵顶级模型的痛点，做 AI 应用开发或智能体搭建的团队可以直接用，成本直降 10 倍，建议试试。
Android 16 原生 MCP：Gemini 让跨应用智能体操作成为现实
Android 原生 MCP 让跨应用智能体操作不再依赖云端，做 Android 应用开发的团队可以直接接入测试，让 Gemini 帮你打通应用间的数据与功能。
Notion 推出 Tools 功能：自定义 Agent 能力超越 MCP
Notion 用户终于可以给 Agent 写代码逻辑了——比纯 LLM 推理更稳更省 token，做自动化工作流的团队建议直接试试。
产品00:01
微软研究院发布新工具、模型和论文，聚焦AI与智能体微软研究院的这批新工具和论文直击AI智能体落地的关键痛点——从工作流自动化到可靠性验证，做AI应用开发或研究的团队值得关注，尤其是MagenticLite和智能体GitHub工作流可以直接尝试。
5月15日
Anthropic 官方推出 Claude Code 101 保姆级教程
官方出品意味着内容准确且系统，做 AI 编程的开发者不用再被零散教程困扰，直接学这 9 节课就能成为 Claude Code 专家，建议立刻收藏。
xAI 发布 Grok Build 编程智能体早期测试版，限 SuperGrok 用户
Grok Build 的规划模式和 Diff 展示解决了复杂编程任务中计划审核与修改的痛点，做自动化脚本和智能体编排的开发者可以直接在终端里试。
IT之家原文
行业10:17
Figma Q1 2026 财报：营收增长 46%，AI 货币化拐点已至Figma 用财报证明 AI 不是故事而是收入，做设计工具或关注 AI 产品化的团队值得细看——货币化拐点的数据比任何宣传都有说服力。
Claude Code v2.1.142：新增代理标志、Opus 4.7 默认、多项修复
这次更新对使用 Claude Code 做自动化任务的开发者很关键——修复了 macOS 休眠后代理丢失和 MCP 超时硬限制，后台工作流更稳定了。建议升级后重点测试后台代理和 MCP 工具调用。
Kimi 发布 Web Bridge 浏览器扩展，统一多智能体浏览器控制
Kimi 用一个扩展解决了多智能体各自为战的浏览器控制问题，做 AI 编程或自动化测试的开发者不用再为每个工具装不同插件，值得直接上手试试。
CodeGraph 开源 MCP 服务器：减少 Claude Code 94% 工具调用
对于频繁使用 Claude Code 进行代码库探索的开发者，CodeGraph 能显著降低 token 消耗和等待时间，实测效果惊人，值得立即尝试。
5月13日
Anthropic 用 MCP 实现代码执行：构建更高效智能体
Anthropic 的这篇工程博客为构建能安全执行代码的智能体提供了权威参考，做 AI 智能体或编程助手的开发者可以直接借鉴其 MCP 实现方案。
Anthropic 发布桌面扩展：一键安装 MCP 服务器到 Claude Desktop
对于使用 Claude Desktop 的开发者来说，一键安装 MCP 服务器省去了繁琐的手动配置，让集成外部工具变得像安装 App 一样简单，建议立即体验。
Google发布ADK for Java 1.0.0：增强AI智能体开发
对于Java开发者而言，ADK 1.0.0降低了构建复杂AI智能体的门槛，尤其是Agent2Agent协议和云端集成促进了可扩展性。
ADK Agent SkillToolset 渐进式加载架构降低90% Token消耗
该架构显著降低了AI代理的Token成本（最高90%），并支持运行时动态能力扩展，为开发高效、可扩展的代理系统提供了可参考的工程化方案，尤其适用于需要处理复杂多步骤任务的场景。
Google云智能体开发者5大技巧：模块化多智能体架构
这些技巧直接来自Google Cloud的实战经验，为开发者构建可靠、可维护的AI智能体提供了具体方法论，对行业从原型到落地的工程实践有重要参考价值。
用ADK构建可暂停恢复、永不丢失上下文的长期运行AI智能体
对于开发者而言，ADK解决了AI智能体在生产环境中长期运行的持久化和恢复问题，是构建可靠企业级自动化工作流的重要工具。该技术降低了AI应用落地的运维复杂度。
5月11日