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将 ChatGPT、Claude、Perplexity 或任何其他兼容 MCP 的 AI 工具直接连接到您的 Caffeine 帐户。
设置完成后，您可以让每天使用的助手列出您的项目、发起 Caffeine 聊天会话、实时查看构建进度，以及继续在 Caffeine 上运行的对话 - 所有操作均可在 AI 工具内部完成，无需在标签页之间复制粘贴。
能够运行您计算机上命令的 AI 工具（例如 Claude Code 或 Cursor），更进一步，可以使用 Caffeine CLI 在本地处理项目代码。
Caffeine MCP 服务器是一个托管端点，它将 Caffeine 操作以工具的形式公开，供您的 AI 助手代表您调用，它遵循开放的模型上下文协议（MCP）标准，因此任何兼容 MCP 的客户端都可以通过一个配置项（服务器 URL）连接到它。
Alpha 版本：Caffeine MCP 服务器目前处于 Alpha 测试阶段，虽然以下端点和已验证的客户端目前可以正常工作，但工具界面和行为仍可能发生变化，您偶尔可能会遇到一些问题，如果遇到的问题看起来像是集成错误而非配置问题，请联系 Caffeine 支持团队。
Caffeine MCP 服务器是什么？
MCP 是一种开放标准，允许 AI 助手安全地调用外部工具，Caffeine MCP 服务器是 Caffeine 对该标准的实现，由 Caffeine 托管，任何支持远程 MCP 连接器的 AI 工具均可访问。
它的功能以及它不具备的功能，这款连接器可以让您的 AI 助手驱动 Caffeine AI - Caffeine 自有的云代理，用于构建和编辑您的应用，您的助手会向 Caffeine AI 发送提示，启动并监控构建会话，并代表您读取会话记录和项目详情，所有操作都在 Caffeine 的基础架构上运行：连接器本身不会在您的计算机上读取、写入或编辑源代码。
有一种方式可以连接到本地工作，如果您的 AI 工具可以在您的计算机上运行 shell 命令（例如 Claude Code、Cursor 或 Codex CLI 等桌面代理），连接器可以通过该工具向其提供分步指南，指导您使用 Caffeine CLI 通过 caffeine_local_setup 工具在本地处理项目代码：安装 CLI、下载项目源代码、编辑、验证代码，并将结果作为新草稿上传回 Caffeine。
连接器仅提供操作说明；所有命令均在您的计算机上通过 CLI 运行，并已获得您的许可，请参阅下文“在本地处理代码”部分。
AI 工具连接后，助手即可获得 Caffeine 工具集并可以：
请检查您是否已登录 Caffeine
列出你的项目，并查找其中任何一个项目的详细信息
创建新项目并删除现有项目
发起 Caffeine AI 项目聊天会话，实时观看，阅读文字记录，发送回复，并提交澄清表单
恢复现有会话或查找仍在活动的会话
获取任何项目的浏览器聊天 URL，以便您可以随时切换到 Caffeine Web UI
获取本地开发指南，以便能够运行 shell 命令的 AI 工具可以下载项目代码，并直接使用 Caffeine CLI 进行操作
您只需通过浏览器登录一次每个 AI 工具，服务器会保留您的会话，因此您今天设置的工具明天仍然可以使用。
开始之前
你需要：
您可以在 caffeine.ai 登录 Caffeine 帐户
以下是支持的 AI 工具之一
您无需在计算机上安装任何软件，Caffeine MCP 服务器运行在 Caffeine 的基础架构上 - 您的 AI 工具通过 HTTPS 直接与其通信。
支持的 AI 工具
Caffeine MCP 服务器可与任何支持基于 Streamable HTTP 的远程 MCP 连接器的客户端配合使用，以下列出的客户端已通过验证：
ChatGPT（开发者模式连接器） Claude（桌面和 Web 自定义连接器） Claude Code（CLI） Cursor VS Code 与 GitHub Copilot（1.99 或更高版本） OpenAI Codex（命令行界面和桌面版） Perplexity（自定义远程连接器）
如果您的客户端支持通过 Streamable HTTP 访问远程 MCP 服务器，即使该 URL 不在此列表中，它也可以与相同的 URL 配合使用。
连接详情
对于每个客户，您只需要一条信息：
服务器网址：https://mcp.caffeine.ai/mcp
传输方式：可流式 HTTP
身份验证：OAuth（基于浏览器，由您的 AI 工具拥有）
以下每个客户端都显示了输入此 URL 的位置，OAuth 流程对所有人来说都相同 - 当您的 AI 工具首次调用 Caffeine 工具时，它会打开您的浏览器以登录 caffeine.ai。
连接您的 AI 工具
请选择与您的工具匹配的版块，所有客户端的设置都相同，只有 URL 的输入位置不同。
ChatGPT
ChatGPT 可以通过其连接器系统连接到 Caffeine MCP 服务器，您需要启用开发者模式。
在 ChatGPT 中，打开设置
转到连接器
单击“创建”（或“添加自定义连接器”）
MCP 服务器 URL请输入：https://mcp.caffeine.ai/mcp
将传输方式设置为 Streamable HTTP，并将身份验证方式设置为 OAuth
保存连接器，服务器响应后，ChatGPT 将列出可用的 Caffeine 工具
开始一个新的聊天，从编辑器中的连接器菜单添加 Caffeine 连接器
首次请求助手使用 Caffeine 工具时，ChatGPT 将打开您的浏览器进行登录，完成登录后 caffeine.ai 返回 ChatGPT
如果 ChatGPT 没有显示连接器创建选项，则说明您的帐户未启用开发者模式 - 请参阅故障排除部分。
Claude（桌面版和 claude.ai）
Claude 支持指向远程 MCP 服务器 URL 的自定义连接器。
选项 A - 通过 Claude 用户界面，在 Claude 中，打开“设置”→“连接器”（桌面版和网页版路径略有不同），添加自定义连接器：
姓名：Caffeine 类型：HTTP / Streamable HTTP 网址：https://mcp.caffeine.ai/mcp
保存连接器，首次在聊天中使用它时，Claude 会打开您的浏览器进行登录。
选项 B - 通过配置文件，对于 macOS 上的 Claude Desktop，请编辑：
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
在 Windows 上，请编辑：
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
如果文件已存在，请将 caffeine 条目合并到现有 mcpServers 对象中，然后完全重启 Claude Desktop。
Claude Code
Claude Code 是 Claude 命令行界面（CLI），只需一条命令即可添加 Caffeine MCP 服务器：
claude mcp add --transport http --scope user caffeine https://mcp.caffeine.ai/mcp
--scope user 这会将其注册到每个项目中，如果省略此步骤，并从项目目录运行命令，则只会在该项目目录中注册。
或者将项目级别的更改提交 .mcp.json 到 Git：
在 Claude Code 中，输入 /mcp 以确认服务器已列出，并在首次使用时逐步完成 OAuth 流程。
Cursor
编辑 ~/.cursor/mcp.json（所有项目）或 .cursor/mcp.json 在项目根目录中编辑（仅限当前项目）：
重启 Cursor，Caffeine 工具将在您首次请求时对客服人员可用，Cursor 将打开您的浏览器进行登录。
VS Code 与 GitHub Copilot
需要 VS Code 1.99 或更高版本以及有效的 GitHub Copilot 订阅。
在项目根目录中创建 .vscode/mcp.json：
重启 VS Code，要进行验证，请打开命令面板并运行 “MCP：列出服务器” - 您应该会看到 caffeine 已列出的服务器，首次使用时，VS Code 会打开浏览器以完成登录。
OpenAI Codex
对于 Codex CLI：
codex mcp add caffeine --url https://mcp.caffeine.ai/mcp
或者编辑 ~/.codex/config.toml：
[mcp_servers.caffeine] url = "https://mcp.caffeine.ai/mcp"
请通过以下方式核实：
codex mcp list
Codex 桌面应用程序读取的是相同的配置，更改配置后请重启应用程序。
Perplexity
Perplexity 通过自定义远程连接器支持远程 MCP。
打开帐户设置 → 连接器 点击“添加自定义远程连接器” 填写： MCP 服务器 URL：https://mcp.caffeine.ai/mcp 传输方式：可流式 HTTP 身份验证：OAuth 保存连接器 打开连接器卡并点击“验证”，您的浏览器将打开 Caffeine 登录页面，完成登录并返回 Perplexity Caffeine 连接器现已开放，可用于新的对话
组织范围内的 Perplexity 连接器需要管理员在企业设置中启用和共享。
登录
Caffeine MCP 服务器使用 OAuth 认证，您的 AI 工具（而非服务器或 Caffeine 技术支持）负责登录流程，该工具首次调用 Caffeine 操作时，会打开您的默认浏览器并跳转到 Caffeine 登录页面，请在该页面完成登录，然后返回工具，此后，您的工具即已连接。
您可随时通过询问来确认登录：
使用 Caffeine 连接器，检查我的 Caffeine 身份验证状态。
助理会呼叫 caffeine_auth_status 并告知您的账户详情。
每个 AI 工具、每个浏览器会话都需要单独登录，如果您今天使用 ChatGPT 登录，并不会自动登录您的 Claude 或 Perplexity 连接器 - 每个工具都有自己的会话。
验证其有效性
一个好的端到端测试应该是：
在您的人工智能工具中开启新的对话；
问：使用 Caffeine 连接器，列出我的 Caffeine 项目；
如果您尚未登录，该工具将打开浏览器登录页面，请完成登录；
助手会呼叫 caffeine_list_projects 并返回您的项目及其 ID 和 URL。
如果您能看到您的项目，则说明集成正常，接下来，请问：
请使用 Caffeine 连接器，请显示项目 的详细信息，并提供其聊天 URL。
这同时锻炼了 caffeine_show_project 和 caffeine_chat_url，并确认连接器可以回答有关特定项目的后续问题。
你可以用连接器做什么
连接器设置完成后，您的助手即可访问以下 Caffeine 工具，您无需记住工具名称 - 只需用简单的语言描述您的需求，助手就会自动选择合适的工具。
验证
工具：caffeine_auth_status，描述：检查您的 AI 工具是否已登录 Caffeine
登录过程本身由您的 AI 工具处理，而非通过工具调用，如果 caffeine_auth_status 提示您未登录，请让该工具使用 Caffeine 操作 - 这将触发浏览器登录。
项目
工具：caffeine_list_projects，描述：列出你所有的项目
工具：caffeine_show_project，描述：获取一个项目的详细信息
工具：caffeine_show_project_preview，描述：显示项目的可视化预览卡（适用于 ChatGPT 应用和其他可以渲染预览卡的 MCP-UI 主机）
工具：caffeine_create_project，描述：创建一个新项目
工具：caffeine_delete_project，描述：永久删除项目
聊天会话
工具：caffeine_chat_start_session ，描述：启动 Caffeine AI 项目聊天会话
工具：caffeine_chat_send，描述：向项目聊天室发送提示
工具：caffeine_chat_reply ，描述：澄清问题发送自由格式回复
工具：caffeine_chat_submit_form，描述：提交一份结构化的澄清表格
工具：caffeine_chat_active_sessions，描述：在您的项目中发现可能活跃的聊天会话
工具：caffeine_chat_resume_session，描述：重新连接到会话并等待下一个稳定状态
工具：caffeine_chat_watch_session，描述：直播会议更新
工具：caffeine_chat_session_status，描述：总结一次积极的会议
工具：caffeine_chat_session_transcript，描述：显示会议记录
工具：caffeine_chat_session_feed，描述：收集会话的原始数据流事件
工具：caffeine_chat_detach_session，描述：将本地会话标记为分离
工具：caffeine_chat_list，描述：列出项目聊天记录
工具：caffeine_chat_tail，描述：轮询消息直到人工智能达到稳定状态
工具：caffeine_chat_url，描述：获取项目聊天窗口的浏览器 URL
本地发展
工具：caffeine_local_setup，描述：返回使用 Caffeine CLI 在本地处理项目代码的分步指南。
工具：caffeine_local_setup，描述：它本身不执行任何操作 - 它只返回指令，它是为能够在您的计算机上执行 shell 命令的 AI 工具而设计的，下文“在本地处理代码”部分将解释它所描述的工作流程。
本地操作 - 构建、本地构建预览（在您自己的机器上运行项目）、导入、导出、克隆和 CLI 配置 - 并非通过托管的 MCP 服务器执行，它们需要代码位于您自己的机器上，因此运行在本地 Caffeine CLI 中，caffeine_local_setup 托管服务器指向该工作流的指针。
这与 caffeine_show_project_preview 上述操作不同，上述操作仅返回项目的只读预览卡，并且可在托管服务器上使用。
在本地编写代码
如果你的 AI 工具运行在你自己的机器上，并且可以执行 shell 命令 - 例如 Claude Code、Cursor、Codex CLI 和类似的桌面代理 - 除了与 Caffeine AI 聊天之外，你还有第二种方法来更改项目：让助手直接在你的机器上编辑代码。
请用简单明了的语言提出要求：
使用 Caffeine 连接器，我想在本地处理项目 的代码。
助手会调用 caffeine_local_setup，该调用会返回它应该遵循的工作流程：
征求您的同意，该工作流程会安装一个全局 npm 包、打开浏览器登录窗口并将项目代码写入您的磁盘 - 助手会在开始之前与您确认每一项操作。
从 npm（npm install -g @caffeineai/cli，或者 npx 如果不希望进行全局安装）安装 Caffeine CLI。
使用 caffeine auth login 对 CLI 进行身份验证，这会在您的计算机上打开浏览器登录界面，与连接器自身的登录界面是分开的 - CLI 拥有自己的凭据。
使用该命令下载项目：caffeine projects clone。
根据 Caffeine 的 Motoko 指导，在本地编辑代码以进行后端更改。
使用 caffeine check --fix 进行验证。
使用 caffeine preview --build 上传结果，该命令会构建项目，将其作为新草稿上传到 Caffeine，并返回预览 URL。
在此工作流程中，您的项目代码永远不会通过 MCP 连接器传输 - CLI 直接与 Caffeine 通信，就像您自己运行命令一样。
无法在您的计算机上运行命令的托管 AI 工具（例如 ChatGPT、网页版 Claude 和 Perplexity）会完全跳过此步骤，直接使用聊天工具：您只需描述所需的更改，Caffeine AI 就会在 Caffeine 的基础架构上修改、构建和部署代码，连接器会指示助手在本地命令不可用或本地步骤失败时回退到聊天工具，因此您无需自行选择正确的路径。
故障排除
连接器已保存，但没有出现 Caffeine 工具
某些 AI 工具会缓存连接器的工具列表，请完全关闭并重新打开该工具，如果工具仍然没有显示，请打开一个新的聊天窗口，让助手直接呼叫 caffeine_auth_status - 这通常会强制工具重新获取服务器的工具列表。
浏览器登录页面始终无法打开
当您的 AI 工具首次调用受保护的 Caffeine 工具时，OAuth 流程将被触发，如果您仅保存了连接器而从未要求助手执行任何操作，则不会发生登录，请发送如下提示：使用 Caffeine 连接器，列出我的项目。这会指示该工具调用受保护的操作，并打开您的浏览器进行登录。
登录完成，但助手仍然显示“未通过身份验证”
部分客户端会将 OAuth 状态保存在每次聊天会话中，请重新开始聊天并重试，如果问题仍然存在，请移除连接器并重新添加 - 这会重置本地连接器缓存，而不会影响您的 Caffeine 帐户。
“服务器无法访问”或“连接器连接失败”
请确认您可以通过浏览器访问 caffeine.ai，Caffeine MCP 服务器托管在同一基础设施上，因此如果 Caffeine 本身可以访问但 https://mcp.caffeine.ai/mcp 无法访问，最可能的原因是企业防火墙或 VPN 阻止了该 mcp.caffeine.ai 主机。
ChatGPT 没有显示“创建连接器”选项
您的 ChatGPT 帐户必须启用连接器的开发者模式，大多数消费者版 ChatGPT 套餐需要在帐户设置中启用开发者模式后，自定义连接器才会显示，如果您拥有托管版 ChatGPT 帐户（团队版、企业版、教育版），则管理员可能需要在工作区级别启用连接器。
我的帐户中不显示 Perplexity 自定义连接器
自定义远程连接器是 Perplexity 的一项功能，会根据套餐和地区逐步推出，如果您的 Perplexity 帐户中未显示“添加自定义远程连接器”选项，则表示您的套餐目前不包含此功能，请查看 Perplexity 的连接器文档以了解最新可用性。
常见问题解答
我需要付费的 Caffeine 套餐才能使用 MCP 服务器吗？
任何 Caffeine 账户均可免费连接 MCP 服务器，各项操作遵循与 Caffeine 应用相同的套餐规则 - 例如，在有项目数量限制的套餐中创建项目、使用需要付费级别的功能，或运行依赖于您套餐不包含的功能的工具，如果某个工具因套餐限制而运行失败，助手将显示与 Caffeine 应用中相同的消息。
连接器是否会将我的源代码发送到我的 AI 工具？
不会，Caffeine MCP 服务器只会返回您调用的工具请求的数据 - 通常是项目元数据、聊天消息、记录、URL 和本地设置指南，您的项目源代码不会通过此连接器发送到您的 AI 工具，在本地工作流程中，代码是通过 Caffeine CLI 自身与 Caffeine 的连接到达您的计算机的，而不是通过连接器，并且只有在您同意克隆代码后才会到达，如果您要求助手执行需要源代码的操作，而该操作无法在本地完成，则助手可以通过调用 caffeine_chat_url 将任务转接到 Caffeine Web 聊天。
我的登录信息保存在哪里？
您的登录信息由 Caffeine 基础设施上的 Caffeine MCP 服务器保存，且仅限于您登录的 AI 工具，该 AI 工具仅持有一个不透明的令牌，并不直接保存您的 Caffeine 凭据，从 AI 工具的连接器注销会撤销该工具的会话，而不会影响您的其他工具。
我可以同时连接多个 AI 工具吗？
是的，请分别将连接器添加到每个工具中，每个工具都有自己的会话，因此登录或注销一个工具不会影响其他工具。
如何移除连接器？
在 ChatGPT、Claude、Perplexity、Cursor 和 VS Code 中，请从您添加连接器的同一 UI 界面中移除该连接器，在 Claude Code 中，运行命令 claude mcp remove caffeine，在 OpenAI Codex 中，运行 codex mcp remove caffeine 命令，移除连接器会将该特定 AI 工具从 Caffeine 中移除。
是否有可以在我自己的机器上运行的本地版本？
对于大多数本地代码工作，您不再需要它，如果您的 AI 工具可以运行 shell 命令，托管连接器的 caffeine_local_setup 工具会为其提供完整的 Caffeine CLI 工作流程，用于克隆、编辑、检查和上传项目 - 请参阅上文“在本地处理代码”部分。
此外，Caffeine CLI 还提供了一个本地（标准输入/输出）Caffeine MCP 服务器，它直接将本地操作（构建、检查、预览、克隆、导入/导出）作为 MCP 工具公开，这是一个早期开发者预览版，甚至比本文所述的托管服务器还要不成熟，并且尚未在本知识库中记录。
本页上的托管端点是 ChatGPT、Claude、Perplexity 以及任何无法访问笔记本电脑上运行的进程的工具的正确选择 - 并且无论何时您想驱动 Caffeine AI 而不是自己编辑代码。
托管的 MCP 服务器是否处于 alpha 测试阶段？
是的，Caffeine MCP 服务器目前处于 alpha 测试阶段，虽然上述客户端的端点 URL 和工具界面可以正常工作，但它们仍在不断完善 - 我们会定期添加新的客户端和工具，并且不同版本之间的细节可能会有所变化，如果您遇到的问题看起来像是集成错误而非配置问题，请联系 Caffeine 支持团队，并提供您正在使用的 AI 工具名称以及您看到的完整错误信息。
#DFINITY #ICP #AI #CaffeinAI
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亲爱的 ICP 社区成员们，互联网计算机（ICP）已经稳定运行五年了！👏👏👏
为了庆祝这一里程碑，我们特此预览 ICP “云引擎”，这项由 ICP 网络提供的、具有主权和前沿意义的云技术即将面世：
http://opencloud.org
要点：
云引擎使任何人都能启动自己的主权前沿云，这项技术包含一个非凡的创新步骤，即通过数学上安全的节点网络创建云，这些节点作为互联网计算机网络的（internetcomputer.org）一部分运行，这些功能由云引擎所有者选择和配置。云引擎提供的前沿云平台专注于赋能人工智能代理，使其能够为我们构建和更新在线应用程序和服务，世界瞬息万变，几乎所有新的在线应用程序和服务都已借助人工智能构建，因此云引擎瞄准了云的未来。托管在云引擎上的软件具有防篡改性，这意味着它不会受到基础设施攻击，因为它运行在数学安全的网络协议中，而不是直接运行在计算机上，这意味着人工智能代理以及使用它们进行构建的人员无需安全团队参与，也无需信任其他安全团队，这一点至关重要，因为未来非技术人员将要求能够完全自动化地进行构建 - 他们只需向人工智能发出构建指令，而无需担心任何其他事项或人员，当然，运行在云引擎上的应用程序和服务也更能抵御由前沿人工智能催生的新型黑客攻击。云引擎本身也具有“防篡改”特性，即使黑客获得了对云引擎部分节点的物理访问权限，并可以进行任意更改，只要网络的故障边界未被突破，托管的应用程序和服务的计算和数据就不会受到损坏或中断，最近，大型云平台 Vercel 遭到黑客攻击，导致黑客能够访问其托管的应用程序，这进一步凸显了这一优势的重要性。只要有足够数量的引擎节点在运行，托管在云引擎上的软件就能保证运行，这意味着人工智能可以构建应用程序和服务，而无需人工系统管理员团队不断地维护底层平台以保持其运行，这一点至关重要，因为未来非技术人员将期望能够自由地使用人工智能进行构建，而无需他人的支持。由 Caffeine Labs 开发的 Motoko 语言，是一种全新的前沿编程语言技术，它利用了开创性的“正交持久化”技术，将程序逻辑和数据统一起来，从而进一步拓展了人工智能的边界（Motoko 是首个面向编写软件的智能体而非人类工程师的计算机语言），如今，人工智能能够以惊人的速度构建和更新生产应用程序，甚至达到对话的速度，但它也可能出错，而且它创建的更新存在“有损”的风险，即某些转换后的数据可能会丢失，在这个新时代，让每个人都配备一个系统管理员团队来检测有损更新并回滚它们既不理想也不现实，而 Motoko 提供了一种解决方案：它能够在应用新软件更新之前检测到其数据丢失，从而将人工智能可能造成的灾难性错误减少到无害的编码重试。托管在云引擎上的软件是“无服务器”的，但与传统的无服务器软件不同，它通过“正交持久化”直接集成数据，另一个关键目的是简化后端软件逻辑，并通过提高抽象程度来增强人工智能的建模能力（抱歉使用了技术术语！），简而言之，这使得人工智能能够以更快的速度、更低的成本（以编码过程中消耗的人工智能 API Token 数量来衡量）生成更复杂的后端（技术提示：正交持久化是一种新的范式，其中“程序即数据库”，数据存在于程序变量中，这是因为托管软件就像在持久内存中永远运行一样）。不断扩展的技能数据库（skills.internetcomputer.org）将使您能够直接从 Claude Code、Perplexity、Codex 和其他 AI 平台开发应用程序和服务，并将其直接部署到您的云引擎，此外，您在 caffeine.ai 上的账户将可以连接起来，这样通过对话创建的新应用和更新就会自动出现在您的云引擎上，未来，研发将变得非常无缝，您只需与人工智能对话，即可创建或更新安全且不可阻挡的应用或服务，云引擎旨在直接支持这种“自写云”的未来，让我们能够解放双手，轻松工作。由于地缘政治紧张局势，技术主权正成为全球关注的焦点，各国政府和企业都在寻求构建自主的技术栈，人们越来越意识到，外国提供的技术可能带有隐藏的后门和“终止开关”，从基础平台到托管的应用和服务，无一幸免，ICP 技术是开源的，基于 ICP 和人工智能进行构建的用户拥有自己的源代码，拥有源代码，您可以验证是否存在后门，而借助人工智能，您可以随时更新源代码，摆脱供应商锁定，但云引擎将主权提升到了更高的层次……您可以通过选择要组合的节点来创建云引擎，您可以选择使用的节点类型和数量，但更重要的是，您可以选择节点的运营者以及它们的所在位置，几乎任何配置都是可能的，因为互联网计算机可以根据配置扩展网络中托管软件的安全权限（托管在云引擎上的软件可以直接与其他引擎和传统子网上的软件互操作，但会根据安全规则应用基本限制），云引擎可以创建在欧洲等特定区域内，以符合 GDPR 等法规，也可以完全创建在瑞士或巴基斯坦等主权国家内，但云引擎的优势远不止于此……主权还意味着摆脱供应商锁定，云引擎本质上是 ICP（互联网计算机协议）网络配置，这意味着它们组合的底层计算节点可以更换，而不会中断其托管的应用程序和服务，这意义重大，此外，云引擎现在不仅支持目前主导互联网计算机的第一代和第二代专用硬件节点，还支持运行在大型科技公司云平台上的实例节点，例如，引擎可以跨多个 AWS 数据中心运行，然后重新配置引擎，使其在 AWS、Google、Azure 和 Hetzner 等混合云平台上运行，从而提高弹性，而托管应用程序和服务的用户不会察觉到任何变化，这才是真正的自由。自主人工智能也变得越来越重要，云引擎允许添加特殊的“人工智能节点”，以便托管软件可以在所有者选择的硬件上执行推理，即使人工智能节点只能在云引擎内部访问，它们仍然可以受益于即将推出的互联网智能网关（IG），IG 将能够验证在关键前沿开放权重 LLM 上执行的推理，即使推理是在完全独立的 AI 云上执行的，当收到推理结果时，该技术可以验证提示信息和上下文（输入）以及推理结果（输出）均未被修改，并且结果是由预期的 LLM 生成的，这确保了 AI 云不会通过在低于付费价格的模型上运行推理来作弊，也不会让恶意行为者篡改输入或输出，例如在结果中偷偷插入广告、更改事实或在生成代码时插入恶意软件，这项技术最棒的地方在于验证成本可扩展，只需额外 1-2% 的成本即可获得非常有价值的额外安全保障。当应用程序和服务达到容量限制时如何扩展是云引擎帮助世界解决的另一个棘手问题，引擎无需重写或重新配置软件即可实现扩展，托管软件的查询工作负载容量可以通过向引擎添加新节点轻松实现水平扩展，并且节点还可以根据需求在地理位置上进行添加，同时，更新工作负载容量可以先通过将引擎中的节点替换为更高一级的节点来向上扩展，当没有更高一级的节点可用时，可以通过将引擎“拆分”成两个来横向扩展，从而使可用容量翻倍（技术提示：通过拆分引擎横向扩展更新容量需要多容器架构）。对于那些一直关注 Caffeine 如何构建能够高效存储大量文件的应用程序的人来说，我应该提到，基于云引擎构建的应用程序也将支持新的 ICP Blob 存储云网络（因为云引擎目前拥有高达约 3 TB 的内存，而存储大量文件的应用程序很容易超过这个容量），我们也在努力允许向云引擎添加 Blob 存储节点，以便在引擎内实现自主的大规模 Blob 存储，类似于目前添加 AI 节点的方式。最后，但同样重要的是，我必须提到，云引擎支持多链，并且由于其核心的巧妙数学原理，可以处理数字资产，例如，基于云引擎构建的电子商务服务可以安全地接收和托管稳定币支付，或者可以托管多链去中心化交易所（DEX），此外，引擎可以支持软件自治（由其他自治软件以去中心化的方式进行编排和控制的软件），并且自身也可以由社交网络服务（SNS）技术进行编排，从而实现自主运行。
不过，目前关注的重点是主流云，今年，云计算行业预计将创造约一万亿美元的收入，这个数字已经非常庞大，预计到 2030 年将增长到两万亿美元。
经过多年的持续发展，并在研发上投入超过 5 亿美元，互联网计算机网络（ICP）如今正凭借云引擎技术直击主流云市场。
云引擎的初始版本并非旨在成为云的万能灵药，例如，它们目前并不适用于处理大数据，对于大数据，您应该使用像 DataBricks 这样的工具。
云引擎的目标是让 AI 能够以更安全、更高效的方式生成传统的在线应用程序和服务，包括 SaaS，这代表着一个具有巨大潜力的新兴市场，当然，DFINITY 将继续不懈努力，提升 ICP 的功能，敬请期待更多进展。
值得一提的是，这个云领域不仅仅是利用 AI 创建新的应用程序和服务，还包括替换基于高昂 SaaS 服务构建的传统系统和应用程序，Caffeine Labs 致力于开发名为 Caffeine Snorkel 的技术，该技术能够分析企业基于 SaaS 构建的遗留系统和应用程序，创建替代系统和应用程序，并迁移数据，同时通过电子邮件和聊天为关键利益相关者提供支持，实现全程自动化，因此，遗留系统和 SaaS 市场也将由云引擎来应对。
从更宏观的角度来看，我们始终相信，由数学网络创建的新型云平台拥有广阔的发展空间，它将在安全性、弹性以及真正的自主性和摆脱厂商锁定方面带来突破性进展，这项技术，结合正交持久化和 Motoko 等其他技术，能够让 AI 在无需过多监管的情况下为我们构建系统，并在消耗更少 AI API Token 的情况下实现更复杂的后端功能，从而使 ICP 能够为世界带来颠覆性的进步。
云引擎将与智能网关协同工作，使运行在引擎上的应用程序和服务能够无缝利用人工智能，无论人工智能运行在何处，同时以极低的成本为开放权重前沿模型提供可验证性。
我们相信，云引擎代表着互联网计算机项目辉煌历史中的一个转折点，我非常荣幸能在互联网五周年之际与大家分享这些细节。💪
我很快会带来更多消息！
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