开始技术细节之前，关于有声书想多絮叨两句（也算是一种产品需求分析）：有声书的主要需求来源：随着生活节奏加快，人们越来越依赖碎片时间获取信息，有声书允许用户在通勤、做家务、运动等场景中同步进行 “阅读”；特殊人群的阅读需求，老人、视障等天然存在阅读困难的人，儿童等尚需启蒙的人群等都需要借助有声书来“阅读”；情感陪伴与心理健康支持需求，声音的陪伴属性使其成为心理健康的 “软支撑”，睡前听书还可能通过影响梦境内容（如高频 β 波激活记忆）间接改善心理状态，广播剧、小说等内容通过角色演绎引发情感共振。技术可行性：丰富的kindle、z-library等电子书资源提供了高质量的有声书文本资源；AI 技术（如 TTS 语音合成）大幅降低制作成本；MCP协议生态的丰富大大增强了AI的能力边界；从业务价值的角度做这件事情是有待商榷的：已经有喜马拉雅这样平台了，折腾有声书转换的必要性不高；已经有NotebookLM了，自己去开发基于LLM的工具必要性不高；平台和工具皆有竟品的情况下，这件事情的效率和性价比都会有问题，所以这个项目只能是个人兴趣和副业；基于上述的分析，打算用MCP Servers + LLM实现将电子书转换为有声书的小工具，使用方式很简单在AI交互框中输入“将xxx目录中xxx转为成音频”，这样我就拥有了一个低配版的喜马拉雅，将任意自己喜欢电子书变成自己和家人喜欢的有声书了。技术思路首 ...继续阅读 (7)

随着人工智能技术的飞速发展，软件开发领域正经历一场深刻的变革。传统的开发模式和工具正在被重新定义，以适应AI代理和智能系统带来的新需求。AI正在深刻改变产品传统的开发方式，这个进度远超你想象。此前，YC管理合伙人贾里德·弗里德曼透露：W25中，1/4的创业公司，用AI生成代码库。随着越来越多AI编程工具的崛起，AI已经不仅仅是开发者编写代码的工具，甚至成为软件构建的基础设施。不久前，a16z就发布了一篇文章关于AI变革软件开发模式的文章。文章里探讨了9种新兴的开发模式，这些模式很好地切准了用户的痛点，虽然它们仍然处于起步阶段，但未来大有可为。这些模式涵盖了从重新思考AI生成代码的版本控制，到LLM驱动的用户界面和文档。接下来，就让我们一起去看看吧。01 AI原生Git：为AI代理重新构想版本控制随着AI代理越来越多地编写或修改应用程序中的大量代码，开发者所关注的重点也开始发生变化。我们不再执着于每一行代码是如何被写出来的，而更关心输出的行为是否符合预期：这次更改通过了测试吗？应用是否仍然按照预期运行？这颠覆了一个长期存在的思维模型：Git的设计初衷是为了追踪手动编写的代码精确的历史变更，但在引入编码代理之后，这种细粒度的追踪开始变得不那么有意义。开发者通常不会再去逐行审核每一个差异——尤其当改动很大或者是由AI自动生成的时候 —— 他们只关心新行为是否与预期一致。因此，曾经作为“代 ...继续阅读 (3)

有了MCP，还需要深入研究Agent吗？|唐霜本文讨论了MCP（大模型与工具连接的通用协议）和Agent技术之间的区别及联系。虽然MCP解决了大模型调用工具的问题，但并未解决理解用户真实意图、规划合理任务、阶段化螺旋式任务执行以及自动执行等问题。相比之下，Agent通过记忆、多轮交流、验证和动态调整等机制来更准确地理解和实现用户目标。文章还提到了MCP与Agent的关系，指出MCP可以提升Agent在工具调用层面的能力，但Agent是一个包含调度系统、执行系统和感知系统的综合体系。此外，文章提到未来可能需要一种新的协议架构来标准化不同厂商Agent之间的交互，并预测随着Agent网络的发展，将形成一个自决策自执行的社会网络。原文链接：有了MCP，还需要深入研究Agent吗？|唐霜我其实并不看好远程办公文章讨论了远程办公的利弊，尤其是在后疫情时代。作者刘润指出，尽管远程办公在疫情期间流行起来，并且有很多明显的好处，比如节省通勤时间、提高某些员工的工作效率等，但它也增加了沟通的成本，减少了团队之间的互动和创造力。因此，许多公司开始取消远程办公模式，要求员工返回办公室工作。文章最后提到，真正的创造力往往来源于人与人之间的频繁互动。原文链接：我其实并不看好远程办公人生的意义是什么？这是我听过最好的答案本文探讨了现代人的焦虑与困境，以及如何从中国传统智慧中找到解药。作者赵昱鲲指出，我们这一代 ...继续阅读 (13)

36氪获悉，近日，百望股份与阿里云签署战略合作协议。在Qwen3 4月29日凌晨对外发布的第一时间，百望股份当即接入Qwen3大模型，通过深度融合和适配，百望财税&数据MCP服务正式于5月6日上线阿里云百炼，这也是阿里云百炼MCP广场首个垂直领域MCP服务、首个财税行业MCP服务。签约现场，双方联合成立“数据智能联合实验室”。百望股份CEO付英波强调，此次签约，百望股份联合阿里云打造的中国首个财税行业垂类MCP服务将推动企业从“经验驱动”迈向“数据智能驱动”。 ...继续阅读 (5)

在 2025 年，AI 爬虫领域迎来了全新变革。本文聚焦于 2025AI 爬虫最佳实践，深入实战演示如何运用 Deepseek、Crawl4ai 以及 Playwright MCP 这三大工具组合，实现高效、智能的爬虫操作，从环境搭建到代码实践，再到动态加载与数据提取，全方位展现 AI 爬虫的魅力与潜力，让你轻松掌握前沿爬虫技术。今天来做一个实战：用Crawl4ai做一次AI爬虫，看看是什么样子的小试牛刀先根据官方的代码安装起来：# Install the packagepip install -U crawl4ai# Run post-installation setupcrawl4ai-setup# Verify your installationcrawl4ai-doctor最后看到下图的样子，就证明安装、初始化成功了。接下来我们测一下官方给的示例。import asynciofrom crawl4ai import *async def main(): async with AsyncWebCrawler() as crawler: result = await crawler.arun( url=”https://www.nbcnews.com/business”, ) print(res ...继续阅读 (7)

标准启动器（spring-ai-starter-mcp-client）允许客户端同时通过 STDIO（进程内）和/或 SSE（远程）传输方式连接到单个或多个 MCP 服务器。WebFlux 启动器提供了与标准启动器类似的功能，但它使用的是基于 WebFlux 的 SSE（服务器发送事件，Server-Sent Events）传输实现。通过引入此依赖，可以利用 WebFlux 的响应式编程模型来处理与 MCP 服务器的 SSE 连接，从而在需要高并发和低延迟的场景下提供更好的性能。 ...继续阅读 (10)

随着大模型技术的广泛应用，MCP（模型上下文协议）和API（应用程序编程接口）成为与大模型交互的两种主要方式。然而，它们在功能、技术实现、性能和数据安全等方面存在显著差异。本文深入对比了MCP和API的特点，探讨了它们在不同应用场景中的优势和局限，并提供了选择建议。最近各类文章对MCP铺天盖地，但是和大模型API调用有哪些区别，可能很多人还是有点模糊不清。模型上下文协议（MCP）和API（应用程序编程接口）都是与大模型“对话”的重要方式，但它们各有“脾气”和“特长”，用对了才能事半功倍。先认识这两位“小伙伴”MCP就像一个贴心的“小管家”，特别擅长记住你和大模型之间的“聊天记录”、使用场景和各种背景知识。比如你在和大模型聊旅游攻略，它会默默记下你之前提到的想去海边、预算有限这些信息，让大模型更懂你的心思，给出的攻略也更合心意。API则像是一个“快递窗口”，你把需求写好“订单”递进去，它就按照标准流程，把大模型生成的结果给你“送出来”。它不怎么管你之前提过啥，每次都像重新认识你一样处理新请求。从实际需求出发“挑人”看谁更懂“前情提要”就拿智能客服来说，想象你在网上买了东西，问客服“我的快递到哪了”。要是用MCP，它就像个记忆力超强的客服主管，会把你之前的下单记录、询问历史都“翻出来”，大模型一看就知道你说的是哪单，立马告诉你准确的物流信息。但要是用API，它就像个刚来的客服新手，只能 ...继续阅读 (6)

完整支持 MCP 服务器的所有功能，基于 Spring WebFlux 并提供基于 SSE（服务器发送事件，Server-Sent Events）的服务器传输方式，同时可选支持 STDIO 传输方式。完整支持 MCP 服务器的所有功能，基于 Spring MVC 并提供基于 SSE（服务器发送事件，Server-Sent Events）的服务器传输方式，同时可选支持 STDIO 传输方式。根据服务器类型（同步或异步），自动将提示信息规范转换为相应的同步或异步形式，简化了开发过程中的规范转换工作。 ...继续阅读 (6)

在大模型的演进过程中，mcp是个对于使用者非常有用的一个协议或者说工具，Model Context Protocol (MCP) 是一种专为大型语言模型和 AI 系统设计的通信协议框架，它解决了 AI ...继续阅读 (7)

在 MCP 协议中通过 STDIO（标准输入/输出）通信 是一种进程间通信（IPC）方式，服务器与客户端通过标准输入（stdin）和标准输出（stdout）交换数据。Spring Boot 实现MCP Server相对来说更为简单，本篇介绍在不使用Spring Boot的状况下，如何实现实现 STDIO 的MCP服务器以及调用验证。实例说明本篇和Spring Boot篇类似，实现一个简单加法的 Tool。简单起见，仅演示MCP的Tool的功能，为了更简单，该工具实现的功能只是一个简单的加法运算。 ...继续阅读 (7)

创建一个Spring Boot项目。可以通过Spring initializer 创建，也可以在目录中直接添加一个 pom.xml 文件。这里的项目名称是mcp-spring添加依赖项 ...继续阅读 (6)

这里记录每周值得分享的科技内容，周五发布。（[通知] 下周五一假期，周刊休息。）本杂志开源，欢迎投稿。另有《谁在招人》服务，发布程序员招聘信息。合作请邮件联系（yifeng.ruan@gmail.com）。封面图大阪世博会的中国馆，以"中华书简"为主题。（via）未来就是永恒感的丧失有一类人叫做未来学家（Futurists），专门研究未来。这类人通常很快被忘记，因为他们的预测基本不准。就算偶尔说对了，后人也会觉得稀松平常。历史上最著名的未来学家，大概是一个叫做阿尔文·托夫勒（Alvin Toffler，1928--2016）的美国人。上个世纪七十和八十年代，他写过很多预测未来的书，非常畅销。1983年，国内就引进了他的书，轰动一时。时过境迁，现在几乎没人提他了。前些日子，一个朋友对我说，你可以去看看他的书，居然没有完全过时。我看了一些片段，很震惊。这些片段根本不像写于半个世纪之前，更像写于现在。托夫勒的第一本书，叫做《未来的冲击》，写于1970年，国内有中文版。下面就是他的主要观点。大家一定要记住，这些话写于1970年，那个时候还没有信息革命，既没有个人电脑，也没有手机和互联网。托夫勒认为，人类以前是农业社会，现在是工业社会，即将进入超工业社会。超工业社会有两个特征。首先，工业人口只占少部分，大部分人从事脑力劳动。其次，即使少部分人从业工业，生产出来的工业品，也大大超过需要。那么， ...继续阅读 (7)

眼瞅着明天就是五一假期了，还不知道去哪里。我就想到了一个问题：成都出发200公里以内哪些地方会有晴天，方便安排行程。这是一个在天气应用中无法直接查询的问题，你需要：寻找成都周边的城市一个一个查询天气而在 AI 时代，实际上可以试试MCP，这个联合 AI 与第三方服务的东西。MCP 是什么？MCP（模型上下文协议）是一个开放标准协议，用来让 AI 操作各类第三方服务。作为人类，你只需要与AI沟通，AI 则通过 MCP 与第三方服务互动。这极大的减少了 AI 开发的复杂性，未来你只需要选择合适的 MCP 服务，就像搭积木一样，就能组合成一套完整的操作链条。可以这样说，AI 降低了程序员的门槛，而 MCP 则降低了开发 AI 类程序的门槛。高德地图 MCP 与 AI实际上之前青小蛙就折腾过这个了，只不过在今天提出这个问题的时候，没想到可以这样用。于是：这是无任何优化的原始办法，只是在 AI 软件中接入了高德 MCP，我觉得基本上达到了我的需求。视频教程后续有同学也有相同的思路：不过他更进一步：[ 点击前往获取链接 ] ...继续阅读 (6)

io.modelcontextprotocol.sdk:mcp-spring-webmvc - 用于基于 servlet 的应用的基于 WebMVC 的服务器发送事件 (SSE) 传输实现。io.modelcontextprotocol.sdk:mcp-spring-webflux - 用于响应式应用的基于 WebFlux 的服务器发送事件 (SSE) 传输实现。io.modelcontextprotocol.sdk:mcp-test - MCP 应用的测试工具和支持。 ...继续阅读 (7)

一、引言本周，我要加写一篇文章。因为 AI 编程 IDE 突然成了热门，国内外都有大事发生。先说国外，OpenAI 要用30亿美元收购 Windsurf。这个消息太惊人。Windsurf（前身叫做 Codeium）的历史很短，发布至今两年多，市场份额也不高，居然值这么多钱！OpenAI 最新一轮融资（今年3月）不过400亿美元，现在一下子要拿出30亿去收购，看中 Windsurf 哪一点呀！OpenAI 自己没有编程助手，所以唯一的解释是，它要收购 IDE 打入 AI 编程市场，这个市场对它很重要。二、MarsCode 更名 Trae再看国内，字节也有大动作。它旗下的编程助手，最早是 MarsCode 插件，后来又多了一个独立的 AI IDE 产品Trae。本周，MarsCode 宣布改名为 Trae 插件，不再作为独立品牌发展了。以后，字节的 AI 编程助手，将只有 Trae 这一个品牌，分成两种产品形态。习惯传统 IDE 的用户，可以加装 Trae 插件；想要更好 AI 体验的用户，可以安装独立的 Trae IDE。这个消息公布的同时，Trae 新版本也一起发布，加入了重磅的新功能（后面会详谈）。可以看出，字节是下了决心，整合了产品，准备在 AI 编程工具上发力了。三、AI IDE + MCP为什么国内外的巨头，在同一个时间，不约而同都看上了 AI IDE？我猜想，答案是 MC ...继续阅读 (6)

减少所构建平台的复杂性，也就是说，越简单，出问题的概率越小，越稳定。复杂度一旦提高，每增加一个步骤或者工序，出问题的概率就会增加数倍，甚至是指数级的，这就是工程思维。做机械制造和软件行业的朋友应该深有体会。之前因为我构建人身管理系统，以及几个子系统，目前主要管理都是基于 notion 来完成，前段时间，受到人工智能飞速发展的影响，MCP 开始逐渐普及，很多大厂的服务开始接入或者兼容 MCP，这就让本来需要程序员才能搞定的事情，现在都可以直接交给 AI 来完成。这对于很多人来说就是福音，我也在前段时间，深入去体验了这些服务，比如很多构建静态网站的服务，各种简便快捷的应用，有的甚至是免费的，这对于很多之前付费架设服务器来构建服务的人来说，是非常有吸引力的。对于我来说，也确实有动力去尝试。只不过花了不少时间之后，发现并没有达到我的预期，反倒是我开头说的事情，本来用一个应用就能搞定的事情，现在要组合 A+B+C，你得不管辗转于各个应用和工具之间，只无形中增加了使用的门槛，即便现在到了 AI 能搞定很多事情的时候，但是你会发现，市面上有一堆 AI 产品，功能和性能都不一样。真如我之前的判断一样，AI 还处于比较早期的阶段，有点像智能手机时代 iPhone 刚刚发布那个以后，各种复杂的生态还处于野蛮生长，各个大厂和初创企业还方兴未艾。相信 AI 到了发展成熟的阶段，肯定比移动互联网给我们带来的 ...继续阅读 (6)

【引】AI Agent的实际效能高度依赖于其可集成的工具生态。当Agent无法接入关键数据源或功能接口时，其应用价值将大幅受限。这一核心挑战直接决定了Agent能否在真实场景中发挥作用。MCP通过建立统一的工具连接规范，为Agent开发提供了标准化接入框架。该协议不仅简化了Agent与多样化系统的集成过程，还显著扩展了Agent的任务处理能力，使开发者能够更高效地构建具备复杂功能的智能体，实现从基础查询到业务决策的多层次应用。那么，如何进一步理解MCP呢？其技术架构及工作原理是怎样的？典型的应用场景有哪些？ ...继续阅读 (7)

MCP是协议标准，像USB，约定了大模型与其他外部API、Data交互的规范.MCP是链接通道，像开放平台，是大模型企业为了更好丰富LLM能力的措施，也是“拿捏”外部公司的手段MCP是博弈手段，像360QQ大战，是大模型公司博弈构建自己生态的方式，说不定还会有其他协议出现回望互联网时刻，MCP就像是HTTP协议，如何构建MCP、如何找到MCP、如何评测MCP等，可能又会产生无数个中心化的搜索引擎、平台化的AZure；中心化的趋势愈发明显。 ...继续阅读 (7)

Google 在 2025 年 4 月 9 日发布了的一个重磅项目——Agent2Agent (A2A) 协议。这个协议旨在解决当前 AI Agent 生态中的一个核心痛点：不同厂商、不同框架下的智能体如何有效沟通与协作？让我们深入 A2A 的 GitHub 仓库，从代码和文档中一探究竟，并看看它与另一个备受关注的协议 MCP 有何异同。GitHub 地址：https://github.com/google/A2A首先，我们看看项目的代码结构（如下图所示）：项目中有一个值得关注的文件：llms.txt。这是一种新兴的规范，我们先从它说起。llms.txt- 让大模型读懂你的项目根据llmstxt.org的定义，llms.txt文件是一种标准化的文本文件，旨在帮助大型语言模型（LLM）在推理时更好地理解和使用网站或项目的信息。它提供了一种机器可读且易于维护的方式，来声明服务的能力、接口规范、元数据等关键信息，有点像专为 LLM 设计的sitemap.xml，但内容更丰富、更聚焦。在 Google A2A 项目中，llms.txt文件扮演了以下角色：能力声明与接口说明书：详细描述了 A2A 协议的目标、核心功能、支持的接口、数据结构（如 AgentCard, Task, Message, Artifact）和交互方式。为开发者和自动化工具提供了权威、结构化的参考。示例与文档索引：指向项 ...继续阅读 (11)

破产后的几点建议 - 即刻App这年头，破边的不要太多。破产后的几点建议：1.千万不要睡天桥、大街、网吧、公园2.过夜就去机场大厅，这里不仅有地方睡觉，还供应热水，手机充电甚至连无线网都可以3.睡醒了直接去麦当劳，找个别人喝剩的咖啡杯，然后去前台无限续杯4.中午在附近找一家酒店，很多房间退完房门都是开着的，找个没人的房间就能冲个热水澡5.下午可以去海底捞吃免费的小零食，晚上去盒马超市无限试吃，等服务员将没卖完的面包丢掉时，你就直接打包带走6.肚子饿了就去肯德基吃别人剩下的汉堡薯条可乐鸡块7.洗衣服，直接用酒店自助洗衣服，携程四钻的，都有自助洗衣机，带洗衣液，洗完还有烘干机，晚上一般都没啥人用。原文链接：这年头，破边的不要太多。破产后的几点建议： 1. 千万不要 - 即刻AppHongKongDoll，愚人节露脸了，还蛮可爱的 - 即刻AppHongKongDoll，愚人节露脸了，还蛮可爱的原文链接：HongKongDoll，愚人节露脸了，还蛮可爱的 - 即刻App整理的微信读书上值得反复看的 10 本书 - 即刻App整理的微信读书上值得反复看的10本书原文链接：整理的微信读书上值得反复看的 10 本书 - 即刻AppMCP 终极指南本文详细介绍了MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的背景、意义以及具体实现。文章指出，尽管AI技术发展迅速，但AI应 ...继续阅读 (6)

MCP的出现，标志着AI从「模型能力竞争」转向「生态协同共建」。它不仅是技术协议，更是一种「连接范式」——通过标准化降低集成成本，通过开源吸引多元参与，最终让AI像水电一样便捷接入各类数据与工具。无论是开发者、企业还是普通用户，MCP都在重塑人与AI、AI与世界的交互方式，其价值将随着智能体生态的爆发持续显现，所以这篇文章打算从MCP来龙去脉和MCP可视化调试两个方面进一步的研究MCP。1. MCP来龙去脉1.1 起源：解决LLM集成碎片化的「AI连接器」需求技术背景：LLM落地的核心痛点2023年前后，随着ChatGPT等大语言模型（LLM）爆发，企业和开发者发现：数据孤岛：LLM需接入本地文件、数据库、云端API等多源数据，但每个数据源接口不同（如SQL、REST API、GraphQL），集成成本高；工具割裂：调用代码补全、支付处理、文档生成等工具需单独开发适配器，且依赖特定厂商（如OpenAI Function Call仅支持自有生态）；厂商锁定：切换LLM供应商（如从GPT-4到Claude）需重新开发整套接口，灵活性差。Anthropic（由OpenAI前员工创立，专注安全AI的公司）意识到，需要一个标准化协议来统一LLM与外部资源的交互方式，类似USB-C统一电子设备接口，这就是MCP的核心设想。核心理念：「连接即标准化」MCP的设计目标不是替代现有API，而是在其上 ...继续阅读 (9)

【摘要】在LLM应用的快速发展中，一个核心挑战始终存在：如何让模型获取最新、最准确的外部知识并有效利用工具？ 背景其实很简单：大模型（LLM）再强，也总有不知道的东西，怎么办？让它“查资料”“调工具”成了近两年最热的技术方向。从最早的 RAG（Retrieval-Augmented Generation），阅读全文 ...继续阅读 (4)

一、什么是MCPMCP 起源于 2024 年 11 月 25 日 Anthropic 发布的文章：Introducing the Model Context Protocol。MCP 就是以更标准的方式让 LLM Chat 使用不同工具，这样应该更容易理解“中间协议层”的概念了。Anthropic 旨在实现 LLM Tool Call 的标准。MCP （Model Context Protocol，模型上下文协议）定义了应用程序和 AI 模型之间交换上下文信息的方式。这使得开发者能够以一致的方式将各种数据源、工具和功能连接到 AI 模型（一个中间协议层），就像 USB-C 让不同设备能够通过相同的接口连接一样。MCP 的目标是创建一个通用标准，使 AI 应用程序的开发和集成变得更加简单和统一。二、为什么需要MCPMCP 主解决的一个问题是：如何将 AI 模型和我们已有系统集成。在跟 LLM 交互的时候，为了显著提升模型的能力需要提供更结构化的上下文信息，例如提供一些更具体、实时的信息（比如本地文件，数据库，一些网络实时信息等）给模型，这样模型更容易理解真实场景中的问题。想象一下没有 MCP 之前会怎么做？我们会人工从数据库中筛选或者使用工具检索可能需要的信息复制到 prompt 中，随着要解决的问题越来越复杂，人工参与这样的数据交互过程变得越来越难以实现。许多 LLM 如 Open ...继续阅读 (9)

PDF文件（高清）：MCP简介_update_20250417_pdfXMind文件（源文件）：MCP简介_update_20250417_xmindPDF文件（高清）：MCP简介XMind文件（源文件）：MCP简介.xmind ...继续阅读 (5)

本周刊由 Python猫 出品，精心筛选国内外的 250+ 信息源，为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景：帮助所有读者精进 Python 技术，并增长职业和副业的收入。分享了 12 篇文章，12 个开源项目，2 则热门讨论**重要提示：**本周刊即将迎来第 100 期，即日起续订或新订阅，可享受八折优惠，欢迎领取优惠券 —>https://www.xiaobot.net/coupon/d2c69b05-91b8-4e2b-b346-e7bc4dbc141a以下是本期摘要：🦄文章&教程① 一文带你深入浅出MCP：人工智能大模型与外部世界交互的革命性突破② 我们黑了谷歌的 AI Gemini 并获取了源码③ 我们是如何迁移成异步 Python 的？④ 像个专家一样分享 Python 脚本：uv 和 PEP-723 轻松部署⑤ 使用 FastAPI 和 Svelte 开发实时仪表板⑥ 数据可视化利器 —— Streamlit 的有趣哲学⑦ 优化 Python：理解生成器机制、表达式和效率⑧ 揭秘 Python 网络编程的 8 种硬核用法⑨ PyTorch 和 Python 自由线程⑩ 如何用 uv 和 GitHub Action 自动发包 PyPI？⑪ 如何用本地 AI 自动化转录播客字幕？⑫ 使用 Python 打开网页的正确方式🐿️项目 ...继续阅读 (9)

【摘要】1. 简介1.1 什么是MCPModel Context Protocol（MCP）模型上下文协议是一种标准化协议，它让大模型能够更容易地和外部的数据、工具连接起来。你可以把MCP想象成一个通用的插头或者接口，就像USB-C一样，不管是什么设备，只要插上这个接口，就能和电脑、充电器等连接起来。注意，阅读全文 ...继续阅读 (5)

本教程使用环境 Cherry Studio 1.1.17.最近 Cherry Studio 也接入了 MCP 服务器，闲着无聊准备尝试一番，就拿最简单的高德地图来做演示，刚好最近高德也支持了 MCP 服务。需要申请高德开发者账号，这个就不赘述了。在高德开发者控制台找到应用管理>我的应用，点击创建新应用，类型名称随便填一下，绑定服务要选择Web服务，然后不要限制 IP，最后会生成一个 key。配置 Cherry Studio 的 MCP 服务器拿到高德地图的 key 后，在 Cherry Studio 的 MCP 服务器设置填入，有两种方法。方法一：直接导入配置（推荐）在右上角编辑 MCP 配置中直接将下面的配置复制进去，改一下AMAP_MAPS_API_KEY{"mcpServers":{"@amap/amap-maps":{"name":"@amap/amap-maps","isActive":true,"command":"npx","args":["-y","@amap/amap-maps-mcp-server"],"env":{"AMAP_MAPS_API_KEY":"xxxxxxxxxxx"}}}}方法二：手动填写配置在 Cherry Studio 中打开 MCP 服务器设置界面，按以下参数填写：名称：@amap/amap-maps命令：npx参数：-y @amap/am ...继续阅读 (6)

【摘要】简介 模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）是一种创新的开放标准协议，旨在解决大语言模型（LLM）与外部数据和工具之间的连接问题。它为AI应用提供了一种统一、标准化的方式来访问和处理实时数据，使模型不再局限于训练时获得的静态知识。 MCP由Anthropic首次提阅读全文 ...继续阅读 (6)

Foreword看一下如何写一个MCP服务FastMCP翻了一下看到了MCP有一个快速的模式，这种方式不需要写那么多前置代码# server.pyfrommcp.server.fastmcpimportFastMCP# Create an MCP servermcp=FastMCP("Demo")# 通过注解快速加入一个工具命令 # Add an addition tool@mcp.tool()defadd(a:int,b:int)->int:"""Add two numbers"""returna+b# 这里还通过注解，加入了有一部分资源 # 这里的资源可以理解为一个文件或者一段信息，或者说一个特定的内容，这个可以给LLM去获取的 # Add a dynamic greeting resource@mcp.resource("greeting://{name}")defget_greeting(name:str)->str:"""Get a personalized greeting"""returnf"Hello,{name}!"快速安装，启动服务mcp install server.py mcp dev server.py这种方式更接近于你提前告诉了LLM你有一个函数，他的输入输出模式是什么样的，调用起来稍微有点死板除了工具和资源注解，还有一个prompt的注解，其实就是现在 ...继续阅读 (8)

探索 MCP 协议如何让 AI 从"回答问题"进化为"执行任务"。本文详细介绍了 MCP 的概念、架构和实现原理，并通过 Github MCP 的实例，展示了 AI 直接操作代码仓库的强大能力... ...继续阅读 (5)