Kubernetes For AI: CIQ Packages The Moving Parts Into One Binary

Karpenter Enterprise for Azure AKS & NAP

Using Karpenter on AKS or NAP? Power it up to provision to app usage, not requests, with Cast AI’s Karpenter Enterprise Suit for Azure.

MCP Explained

An interactive guide to the Model Context Protocol: every JSON-RPC message on the wire, step by step. Transports, OAuth, tools, resources, sampling, elicitation, tasks, tool search and codemode.

One flag, many guardrails: Making a platform safe enough to delegate

This post draws on a talk co-presented with Julien Semaan of Kubex at KubeCon + CloudNativeCon Europe 2026; GitOps Gone Wild: Hardening Delivery Pipelines for…

EmDash: Cloudflare's CMS for Astro, explained

What EmDash is, how it's built, what the admin and the MCP server look like, where it runs and what it costs, and where it falls short of WordPress and Ghost.

10 Best AI GitHub Repositories to Supercharge Your Agent

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.

Secure Your AI Agents – Free Model Context Protocol (MCP) Security Course

The 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

Royally Goes Live: One AI Connection for Every WordPress Site You Manage

Royally, the cloud half of Royal MCP Pro, lets your AI agent manage changes across every WordPress site with approvals.

Distributed LLM Inference on Kubernetes with llm-d, Wasm, & TornadoVM

Edoardo Vacchi covers the evolving landscape of WebAssembly on the backend, running Java workloads on GPUs using TornadoVM, and optimizing distributed AI inference using llm-d and vLLM on Kubernetes.