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一款能让智能体通过自然语言指令自动完成复杂任务的开源MCP平台,ACI.dev带你体验真正的智能体能力。 核心内容: 1. ACI.dev实现自然语言驱动的智能体任务自动执行 2. 支持600+工具集成和多租户认证 3. 极简API调用,从意图到动作一步到位
想象一下,你的智能体只需接收一条自然语言指令,就能在 600+ 工具中自动筛选出最合适的 API 组合来完成整个任务流程,无需逐个集成、无需硬编码。这不再是未来畅想,而是 ACI.dev 开源 MCP 中枢(Unified MCP Server)已经实现的现实。
ACI.dev 是一款用于 AI 智能体工具使用的开源基础架构层。它能为智能体提供意图感知型访问权限(intent-aware access),并且可访问的工具数量超过 600,并具备多租户身份验证、精细权限和动态工具发现等功能。
使用该工具,用户可以在短短几分钟内就打造出一个智能体!
话不多说,先上 Demo
在这个 Demo 中,智能体仅凭一句自然语言指令,就完成了整个任务链:
1️⃣ 使用 ACI.dev 的 Unified MCP Server,从 Hacker News 获取当日热榜;
2️⃣ 接入 Tavily 查找更多上下文内容;
3️⃣ 最后通过 Gmail 将整理好的摘要发送至 team@aipolabs.xyz。
全程无需手动集成、无需多轮交互,工具自动编排调用。
这就是 Unified MCP 的威力:自然语言驱动,API 自动协调,智能体一语直达全链路执行。
心动了吗你可通过以下链接了解或尝试该项目:
GitHub 地址:https://github.com/aipotheosis-labs/aci
官网地址:https://www.aci.dev
这不仅是一个能直接调用的工具集成库,更是一个统一的 MCP(Model Context Protocol)服务端:
✅ 一次性开放 600+ 工具集成
✅ 动态发现能力
✅ 多租户认证支持
✅ 自然语言权限控制
ACI.dev 支持的部分工具和平台
不管是手动调用函数,还是基于 MCP 协议接入,那扇通往智能体世界的大门,ACI.dev 已经帮开发者们敞开了。
从「意图」到「动作」,只需要一步
ACI.dev 最核心的能力,就是让 LLM 智能体从?️ 「明确任务目标」 → ⚙️ 「精准挑选工具执行」直接闭环,真正做到意图驱动动作。
和市面上堆满 JSON schema 的项目不同,ACI.dev 只暴露了两个超级通用的 meta 函数:
ACI_SEARCH_FUNCTIONS:自然语言提问,平台告诉你该用哪个函数;
ACI_EXECUTE_FUNCTION:直接执行,比如一键搜论文、发 Slack 消息、建 Zoom 会议…
配合官方的 Python SDK,调用这些函数就像喝水一样简单。
接到 MCP 服务端后,标准化工具直接就绪,不用自己预定义上百个接口。
而且在后台,ACI.dev 按语义相似度智能排序,只返回最相关的工具:
省 Token
保准度
保功能完整
社区开发者实测
五分钟上手科研助力智能体:ArXiv × GitHub × Gmail 一气呵成
找几篇关于强化学习的论文,发我相关 GitHub 项目链接,再安排一个 Zoom 会议讨论。
接入 ACI.dev 的智能体可以自动完成:
搜索 Arxiv 最新论文
查找 GitHub 相关仓库
发送总结邮件 or 安排 Zoom 会议
全程一轮推理搞定,没有繁琐的 OAuth 流程、没有接口 glue 工程,真正让 LLM 一气呵成。
在这次展示中,我们特别引用了由 Santiago Valdarrama(知名 AI 工程师,X 平台 @svpino)制作的 Demo。Santiago 在智能体和工具调用领域非常活跃,擅长用简单直观的方式把前沿技术变成可以动手体验的真实案例。下面这段 Demo,正是他基于 ACI.dev Unified MCP Server 打造的智能体多工具调用实操演示。
为什么必须开源为什么是现在
未来,SaaS 厂商也会推自己的 MCP Server,工具调用标准化只是时间问题。
越是跑得快的生态,越需要一层完全开放、能看见底细的基础设施。
ACI.dev 选择了全开源(Apache 2.0),让开发者能:
✅ 自由 Fork,定制部署
✅ 安全审计逻辑
✅ 自建防火墙内服务,无需授权
✅ 按需替换底层索引或模块
不仅是为了「透明」,更是为了:
加速 MCP 标准普及 —— ACI.dev 是 MCP 参考实现之一
填补现有的协议缺口 —— 多租户、权限粒度、动态发现,ACI.dev 已经打磨好
共同加速生态 —— 智能体普及,不能靠孤军作战,要靠开源协作
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