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Runway MCP、Claude Code v2.1.152、OpenAI 私有 MCP 隧道

Runway MCP、Claude Code v2.1.152、OpenAI 私有 MCP 隧道

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在 GitHub 上查看项目 ↗

2026 年 5 月 27 日,围绕 MCP 协议出现了一次汇聚:Runway 发布 MCP 服务器,将其视频和图像模型连接到 Claude、ChatGPT 和 Cursor;与此同时,OpenAI 在企业中为私有 MCP 服务器提供安全保护。与此同时,Claude Code v2.1.152 带来了代码自动修复,Anthropic 在首尔开设办公室,而 Qwen3.5 则以 580 tokens/s 创下速度纪录。


Runway MCP — 从 Claude、ChatGPT、Cursor 生成视频和图像

5 月 27 日 — Runway 发布一个 MCP(Model Context Protocol)服务器,允许将其视频和图像生成能力直接集成到开发者和创意工作者的工作环境中。配置只需几秒:在 Claude Desktop 或 claude.ai 中,进入 Customize → Connectors,添加连接器 https://mcp.runwayml.com/mcp,然后使用 Runway 账号登录。

此次集成的特别之处在于,可通过一个入口访问多种模型。Runway 不仅暴露自身模型,还在同一个 MCP 服务器中聚合了多个第三方引擎:

模型类型
Gen-4.5视频
Gen-4 Turbo视频
Seedance 2.0视频
Kling 3.0视频
Veo 3.1视频
GPT Image 2图像
Nano Banana Pro图像
Gen-4 Image图像

兼容的 Agents: Claude.ai、Claude Desktop、ChatGPT、Cursor、Replit 以及任何支持 MCP 标准的 agent。

展示的用例包括:从 URL 生成产品图像、创建对话驱动的视频广告、为营销网站添加视觉素材。计费沿用 Runway 常规积分,且该功能会立即向所有团队开放。

“Introducing Runway MCP. Now you can connect Runway directly into Claude, ChatGPT, Cursor, Replit and more. Generate polished images and videos with state-of-the-art models, like Gen-4.5, Seedance 2.0, GPT Images 2.0, Kling and more. Right from where you’re already working.”

🇨🇳 Runway MCP 介绍。现在即可将 Runway 直接连接到 Claude、ChatGPT、Cursor、Replit 等更多工具中。使用领先模型(如 Gen-4.5、Seedance 2.0、GPT Images 2.0、Kling 等)生成精美的图像和视频。直接在你已经工作的地方完成。@runwayml 在 X 上

🔗 Runway MCP 产品页


Claude Code v2.1.152 — /code-review —fix、MessageDisplay hook、Auto Mode

5 月 27 日 — Claude Code 2.1.152 版本发布了一组新功能,重点集中在自动化代码审查、hook 扩展性和插件管理。

新功能描述
/code-review --fix在工作目录中自动应用审查建议(漏洞、简化、效率)。/simplify 现已成为别名。
Hook MessageDisplay新的事件类型,允许扩展在屏幕上显示的文本进行转换或隐藏。
增强的 SessionStart返回 reloadSkills: true 可在不重启的情况下重新扫描 skills 目录,使用 hookSpecificOutput.sessionTitle 设置会话标题。
/reload-skills无需重启会话即可重新加载 skills。
Auto Mode不再要求显式的 opt-in 确认。
--fallback-model当主模型不可用时,会自动切换到备用模型,而不是在每次请求时都失败。

值得注意的修复包括:长会话中的终端稳定性、误显示的“still thinking”转圈、因环境变量不同而被误去重的同命令 MCP 服务器,以及模型切换后卡住的会话。

🔗 Claude Code CHANGELOG


Anthropic 在首尔开设办公室 — KiYoung Choi 被任命为韩国代表董事

5 月 26 日 — Anthropic 宣布任命 KiYoung Choi 为韩国代表董事,为在首尔开设办公室做准备。韩国被描述为 Claude.ai 最活跃的市场之一:根据 Anthropic 的经济指数,韩国人使用 Claude 的比例是按人口规模预期的 3.5 倍

KiYoung Choi 此前在 Snowflake 担任韩国总经理,现加入 Anthropic。他在韩国和亚太地区的科技企业管理方面拥有 30 多年经验,曾任职于 Google Cloud、Adobe、Autodesk 和 Microsoft。已是客户的韩国企业包括 Law&Company(AI 法律助手)和 SK Telecom(基于 Claude 开发的客服模型)。Anthropic 高管团队将在未来几周前往首尔参加正式开幕活动。

🔗 Anthropic 公告


OpenAI Developer Updates — 私有 MCP 隧道、Workload Identity Federation、Admin API

5 月 27 日 — @OpenAIDevs 发布三部分线程,宣布 OpenAI 平台上面向企业开发者的新功能。

私有 MCP 服务器:团队现在可以将其 MCP 服务器保留在私有网络内部,同时通过安全隧道让 ChatGPT、Codex 和 Responses API 访问。

Workload Identity Federation:一种基于云的 OpenAI API 平台身份体系。团队可通过 IAM(Identity and Access Management)工作流管理访问,减少在服务之间分发长期 API 密钥的需要。

扩展的 Admin API:管理 API 得到扩展,允许企业以程序化方式管理其 OpenAI 项目。

🔗 OpenAI Devs 线程


Google AI — Gemini Omni 提示工程指南(视频生成)

5 月 26 日 — Google AI 发布五种技巧,帮助在视频生成中充分发挥 Gemini Omni Flash 的能力:

  1. 现实世界知识 — Gemini 理解历史、科学和文化;文化与科学参考通常足够,无需全部详细描述。
  2. 文本渲染 — 在视频中嵌入文本,并可精确控制字体、位置和动画。
  3. 镜头指导 — 对电影化指令作出响应(dolly zoom、push in,以及 vintage film 或 grainy webcam 等镜头风格)。
  4. 迭代编辑 — 进行有针对性的修改(更换背景、调整字幕),而无需重写整个 prompt。
  5. 即兴修改动作 — 改变角色的节奏或情绪,同时不破坏连续性。

Gemini Omni Flash 可在 Gemini 应用、Flow by Google、Google Flow Music 以及 YouTube Shorts and Create 中使用。

🔗 @GoogleAI 帖子


Genspark AI Slides 5.0 — Slide Skills 与 5 倍性能

5 月 27 日 — Genspark 宣布其 AI Slides 工具的 5.0 版本,并称这是自发布以来最重要的一次升级。核心新概念是 Slide Skills(演示技能):可复用的模块,将专业逻辑与视觉风格封装起来,只需一键即可应用。

新功能描述
100+ 内置 Expert Skills咨询、销售、教学专业知识——一键应用
Build your own Skill上传 deck 或 PDF + 分析步骤说明
性能 x5新架构与更强大的模型
集成数据分析读取 Excel 和 Google Sheets 文件,并将其转换为 slides

🔗 Genspark AI Slides 5.0 公告


FastVideo Dreamverse — 在 Blackwell GPU 上以 7 秒生成 30 秒 1080p,开源

5 月 27 日 — Hao AI Lab(UCSD)开源发布 FastVideo Dreamverse,这是一个实时视频生成应用,在单块 NVIDIA B200(Blackwell)GPU 上可在 7 秒内生成 30 秒的 1080p 视频。相比之下,之前在 8 块 Blackwell GPU 上生成 5 秒视频大约需要 25 秒——效率提升约 48 倍。

这些优化基于 FA4(@tri_dao 的 Flash Attention 4)、基础模型 LTX-2,以及 NVIDIA AI、MBZUAI 和 Mooncake 团队的贡献。NVIDIA AI 进一步强调了这一公告,指出从 8 块 GPU 上生成 5 秒视频需要 25 秒,已提升到在单块 Blackwell GPU 上 4.2 秒即可完成。

🔗 @haoailab 推文


Qwen3.5 — 在 TokenSpeed(NVIDIA/PyTorch)上创下 580 tokens/s 纪录

5 月 27 日 — Qwen 团队宣布,Qwen3.5-397B-A17B 在与 NVIDIA 和 PyTorch 基金会合作开发的推理引擎 TokenSpeed 上,针对 agentic workloads 达到了 每秒 580 tokens 的纪录。

引擎模型性能
TokenSpeedQwen3.5-397B-A17B580 tps(纪录)

这一成果得益于 @tri_dao 的 FA4(Flash Attention 4)优化,以及 Lightseek.org、NVIDIA 和 Mooncake 团队的贡献。全部工作均已开源发布。

🔗 @Alibaba_Qwen 公告


简讯

  • Claude Marketplace — Anthropic 新增 5 个合作伙伴:Augment Code、Bolt、CodeRabbit、Hebbia 和 Legora。企业客户可将其 Anthropic 采购额度用于这些由 Claude 驱动的产品。 🔗 @claudeai 推文
  • Gemini Spark + Daily Brief — Google Gemini 将于 5 月 27 日举办一场 Discord 社区活动,介绍在 Google I/O 上公布的这两个 agentic 功能,包含现场演示和与团队的问答。 🔗 @GeminiApp 推文
  • ElevenLabs — Stan Lee 语音 — 漫威创作者的官方声音现已可在 ElevenLabs 的 Iconic Marketplace 和 ElevenReader 中使用。 🔗 @ElevenLabs 推文
  • Kilo Code 中的 Grok — xAI 宣布将 Grok 集成到 Kilo Code 中,这是一款开源的 agentic 编码平台。SuperGrok 和 X Premium+ 订阅用户可访问。 🔗 x.ai/news
  • 使用 Codex 的 Tax AI(Thrive Holdings / Crete) — OpenAI 发布了一个 Tax AI 用例,这是一个用于 Crete 网络(30+ 家事务所)的自动化税务申报系统。结果:7000 份试点申报,准确率最高达 97%,会计师节省约三分之一的时间。 🔗 openai.com
  • Databricks 在 Codex 中使用 GPT-5.5 — OpenAI 宣布,Codex 中的 GPT-5.5 正帮助 Databricks 以更高可靠性分析复杂的客户文档。 🔗 @OpenAIDevs 推文
  • Perplexity 开源其 Unigram tokenizer — 通过消除字符串重建和哈希表查找,相比 HuggingFace tokenizers 将 CPU 延迟降低了 5 到 6 倍。已发布于仓库 plx-garden🔗 @perplexity_ai 推文

这意味着什么

MCP 作为多模态编排协议。 Runway MCP 的发布标志着 MCP 采用迈出了超越文本和代码的一步。通过单一标准入口暴露八个视频和图像模型,Runway 将一个创意工具转变为 agentic 基础设施组件。OpenAI 同时宣布企业私有 MCP 服务器,也确认了 MCP 正在成为连接工具与 AI agents 的参考协议——无论是面向大众使用,还是面向受保护的 enterprise 场景。

开发者工具:自动化与可扩展性。 Claude Code v2.1.152 通过 /code-review --fix 跨过了一个门槛:代码审查从评论转变为可直接在工作目录中执行的动作。hook MessageDisplay 则通过允许实时转换回答显示内容,开启了新的扩展层。这两项新增功能都体现出这样一种轨迹:开发助手正在变成能够执行动作的 agent,而不只是提供建议。

AI 地缘布局:Anthropic 进军韩国。 在首尔开设办公室,并任命一位经验丰富的代表董事(前 Snowflake、Google Cloud、Adobe)说明其在高采用率市场采取本地扎根策略。3.5 倍于预期的使用率使韩国成为 Anthropic 在亚太地区的战略市场之一,与已建立的 SK Telecom 和 Law&Company 合作并列。

开源推理性能。 Qwen3.5 达到 580 tokens/s 的纪录,以及 FastVideo Dreamverse 的发布(在单块 Blackwell GPU 上 7 秒生成 30 秒 1080p 视频),展示了开放学术研究与 NVIDIA 最新一代硬件优化之间的融合。NVIDIA/PyTorch/Mooncake 在 TokenSpeed 上的协作,以及 LTX-Video 上的 FA4 优化表明,最显著的性能提升如今更多来自协作生态,而非孤立的专有开发。


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