Using MCP in OutSystems: 6 practical use cases I’ve been using MCP for a couple of months, and in this article, I’ll share six practical use cases that can benefit both OutSystems 11 and ODC …
Source: https://medium.com/@tamirysbarina/using-mcp-in-outsystems-11-6-practical-use-cases-bc704cc81e07. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000 DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try itThe Model Context Protocol (MCP) helps connect LLMs to external tools, databases, and APIs. But giving AI agents hands and feet to take real-world actions introduces an entirely new attack surface. We
Hit Your Claude or Codex Limit? Check These 5 Things Before You Wait Normal windows, surprise resets, banked credits you might be sitting on, and the hours-long gap between “reset!” and actually …
GitHub là kho lớn nhất chứa công cụ AI miễn phí nhưng phần lớn lập trình viên chưa khai thác hiệu quả. Các agent như Claude Code thường được cài đặt mà không tận dụng được nguồn tài nguyên phong phú trên GitHub. Các kho lưu trữ AI hàng đầu như LangChain, LlamaIndex hay AutoGPT cung cấp framework mạnh để xây dựng agent thông minh hơn. Việc kết hợp các công cụ này có thể tăng đáng kể khả năng xử lý và tự động hóa của ứng dụng AI.
Bài viết này giúp bạn khám phá 10 kho GitHub AI mạnh nhất để tối ưu hóa khả năng của trợ lý lập trình.
Bối cảnh là việc xây dựng một hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) có khả năng năng động. Nguyên nhân kỹ thuật là cần một framework có thể xử lý các tác vụ tự nhiên mà không bị giới hạn bởi các prompt cố định. Hệ quả là hệ thống có thể tự điều chỉnh hành vi dựa trên ngữ cảnh đầu vào. Điều đáng học là cách triển khai Jev-powered agent cho RAG giúp tăng tính linh hoạt và khả năng xử lý các tác vụ phức tạp. Bài viết cung cấp hướng dẫn chi tiết với code mẫu để triển khai hệ thống này.
Bài viết này hướng dẫn bạn cách xây dựng hệ thống Retrieval-Augmented Generation với khả năng tự chủ bằng Jev, kèm theo code ví dụ cụ thể.
The Model Never Runs Your Code A practical guide to LLM tool calling: how it works, how to design tools models use well and how to build a safe agent loop in Python A developer gives a language model …
The Burnout of Senior Profiles “Pablo, I reviewed a dev’s proposed solution for problem X with him. The code was spaghetti, entirely AI-generated with staggering over-engineering, inefficient …
Build a small Claude Code mod that pauses Bash calls for an explicit decision. Understand event handlers, fail-closed behavior, and the limits of previews.
Colorfigures là một AI skill có khả năng tạo ra hình ảnh 3D isometric của các đồ vật hàng …
Loading comments…