零、前言
本来新一期【授人以渔】的帖子都写完了，结果发前一测发现渠道崩了，那我也崩了啊… 
索性来开个新系列（
叫【置身事内】的初衷在于，当下agent事业如火如荼，让我颇有一种AI将要落地的幻觉，在这样一个美妙的时机之上，我们怎能置身事外呢？不如投入这篇蓝海，万一后面真成红海了，我们也能分一杯羹不是吗佬友 
感谢灵感来源 @yeahhe 佬： Dual AI Chat慢思考重大突破：认真解决问题，减少商业互吹，增加报错重试机制，让Flash超越Pro。实测738s成功扭转错误答案。 - 开发调优 - LINUX DO。看到mozi佬帖子中提及这种对抗形式能让模型能力提升，让穷困的我垂涎欲滴（毕竟没几个人用得起o3-pro不是吗）。于是我立马行动了起来嗷，虽然写的很快，但是在调试中我发现gemini的tool use功能非常糟糕…几乎不调用任何工具，所以也没办法验证我这个MCP的实际效果了 于是只能随意找了个翻译案例当效果图，各位佬见谅。
使用前：
使用后：
感谢OpenMCP的作者 @LSTM-Kirigaya 佬： openmcp-sdk 0.0.8 发布！
光速把你的 AI Agent 从实验环境部署到生产环境 - 开发调优 - LINUX DO。这玩意用来调试MCP是真方便，说实话MCP代码写起来非常简单，但调试过程一言难尽…但自从用了OpenMCP，我是腰不酸了腿不疼了，吃嘛嘛香，干嘛嘛行~
一、正文
说实话我也不知道这玩意效果咋样，因为我只用了ds 0324 做调试，但发现原来做不对的题经过讨论后还是做不对…但我相信见多识广的佬友们肯定有很多别出心裁的好想法，所以开源出来，大伙一起探索更多的可能性吧~ 
克隆项目到本地：
git clone https://github.com/oDaiSuno/DuAI.git
一键配置MCP服务器:
这里以配置cherry studio 为例，配置MCP名称为DuAI，命令为uv，参数如下（记得改为你的项目路径哦~）：
--directory
D:\path\to\your\DuAI
run
main.py
顺便求求star 
二、尾声
不知道做AI方向科研的佬友多不多，其实我写的第一个MCP是用来帮我调研的，目前使用下来还不错，如果大伙需要的话也可以留言，我整理整理就能水下一期了
而且做的很粗糙
