Post Views: 14 在今天这一期，我们将一起学习一种基于 MCP 提高大模型检索外部知识精度的新思路，实测比 RAG 效果要好很多，整体的学习路径如下： 在开始学习之前，我们先了解一下，RAG 技术目前的局限性。 一、背景：RAG 的局限性 RAG，即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是目前大模型领域的一个热门方向。它将信息检索技术与生成式模型

Post Views: 34 如何选择最适合自己的MCP资源库？ 面对这么多资源，如何选择最适合自己的呢？我根据实际经验给出以下建议： 根据技术水平选择： 零基础用户：推荐Fleur(Mac用户)或mcp.run(Web用户) 入门级开发者：Smithery.ai或Aimcp.info(中文用户)是理想选择 专业开发者：MCP官方仓库和MCP-Toolkit提供更多技术深度 根据使用场景选择： C

Post Views: 47 昨天，连奥特曼也宣布，chatGPT也开始支持mcp了。可以预测，mcp并非昙花一现，而是下一代大模型对接的通用协议。 今天就推荐几个mcp 不错的网站吧，有兴趣的赶紧收藏起来吧！ pulsemcp 网站介绍：这个可是属于最活跃的社区资源平台了，其中社区上传的服务就有2966条server，依靠社区强大的能力，一些小众好用的mcp资源都可以在这里找到。 目前网站已经收

Post Views: 30 这是我们构建 MCP 服务器的四部分教程的最后一部分。在第一部分中，我们使用基本资源创建了第一个 MCP 服务器。第二部分添加了资源模板并改进了代码组织。在第三部分中，我们添加了提示符并进一步完善了服务器结构。现在，我们将通过添加工具来完成服务器的搭建。 什么是 MCP 工具？ 工具是 LLM 可以调用来执行操作或检索动态信息的可执行函数。与只读的资源和构建 LLM

Post Views: 33 这是我们构建 MCP 服务器的四部分教程的第三部分。在第一部分中，我们使用基本资源创建了第一个MCP 服务器；在第二部分中，我们添加了资源模板并改进了代码组织。现在，我们将进一步重构代码并添加提示功能。 什么是 MCP 提示？ MCP 中的提示符是服务器提供的结构化模板，用于标准化与语言模型的交互。与提供数据的资源或执行操作的工具不同，提示符定义了可重用的消息序列和工

Post Views: 32 该图像是使用 AI 图像创建程序创建的。 这个故事是在多位人工智能助手的帮助下写成的。 这是构建MCP 服务器教程（共四部分）的第二部分。在第一部分中，我们使用基本资源创建了第一个 MCP 服务器。现在，我们将使用资源模板扩展服务器的功能。本文中的代码假设您从上次中断的地方继续学习。 什么是资源模板？ 资源模板允许您使用 URI 模式定义动态资源。与具有固定 URI

Post Views: 40 什么是模型上下文协议？ 模型上下文协议(MCP) 是Claude等大型语言模型 (LLM) 与外部数据和功能安全交互的标准化方式。您可以将其想象成一个平视显示器，或者 AI 的 USB 端口——它提供了一个通用接口，允许任何兼容 MCP 的 LLM 连接到您的数据和工具。 MCP 提供了一个集中式协议，简化了 AI 即插即用服务的开发。与其他可能需要为每个 AI 模型

Post Views: 37 一、什么是MCP（Model Context Protocol） 定义 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） ，2024年11月底，由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大模型与外部数据源和工具之间的通信协议。MCP 的主要目的在于解决当前 AI 模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题，MCP 使得 AI 应用能够安

Post Views: 60 本文提供三个工具，1. nic_monitor 使用脚本语言 Bash Shell 编写的，用来监控以太网或者RDMA接口流量使用的。 2. nic_monitor_v2.0_eth.py 通过TUI界面实时显示以太网流量的工具，使用Python3编写的。3. nic_monitor_v2.1_rdma.py 通过TUI界面实时显示 IB 和 RoCE 流量的工具，使

Post Views: 1,000 Token 是什么 token 是大模型（LLM）用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为 “字” 或 “词”。 通常 1 个中文词语、1 个英文单词、1 个数字或 1 个符号计为 1 个 token 一般情况下模型中 token 和字数的换算比例大致如下： 1 个英文字符 ≈ 0.3 个 token。 1 个中文字符 ≈ 0.6 个 token。 所以