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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：
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：
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：
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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