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Post Views: 41 原文：https://blog.dailydoseofds.com/p/building-a-100-local-mcp-client   MCP 客户端是 AI 应用程序（如 Cursor）中的一个组件，它通过模型上下文协议 （MCP） 建立与外部工具和数据源的标准化连接。今天，让我们向您展示它是如何 100% 在本地构建的。技术栈： LlamaIndex

Post Views: 100 作为一名运维工程师，你是否正在寻找一种更智能、更高效的方式来管理复杂的IT基础设施？DeepSeek（或类似AI工具）可能是你的答案。今天，我们将深入探讨如何将DeepSeek融入运维工作，并提供多个实际场景的详细解决方案。 一、智能监控与故障预测 场景1：基于日志语义的根因定位 技术实现： 1. 数据采集： - 日志源：ELK（Elasticsearch+Logs

Post Views: 65 本篇抛砖引玉，通过一个真实案例来讲解如何通过智能体 + MCP 来实现一个简易的智能化运维平台。 整体的思路如下，后面我们也会详细讲解如何用 智能体 + MCP 来实现这个思路。 前言 在一个月黑风高的网上，我正准备将我写的博客内容部署到我的网站，发现我部署到 Jenkins 服务坏了，就不能一键部署我的更新和部署网站了。于是我就重装了一遍 Jenkins，然后安装了

Post Views: 123 深入解析：grafana-mcp-analyzer：基于 MCP 的轻量 AI 分析监控图表的运维神器！ 还在深夜盯着 Grafana 图表手动排查问题？今天推荐一个让AI 能“读图说话”的开源神器——grafana-mcp-analyzer。 想象一下这样的场景： 凌晨3点，服务器告警响起。。。 你睁着惺忪的眼睛盯着复杂的监控图表 ‍ 花了30分钟才找到问题根源…

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Post Views: 116 要实现基于MCP协议的服务器智能运维（包括资源监控、资产标签读取及型号统计），需通过MCP协议标准化连接AI模型与运维工具/数据源。以下是具体实现步骤，结合MCP核心架构与多智能体协作： 要实现基于MCP协议的服务器智能运维（包括资源监控、资产标签读取及型号统计），需通过MCP协议标准化连接AI模型与运维工具/数据源。以下是具体实现步骤，结合MCP核心架构与多智能体

Post Views: 76 在产品开发中，优秀的文档不仅能够清晰地传达信息，还能提升团队协作效率和产品形象。Markdown 以其简洁高效的特性，成为技术文档的首选格式。本文分享 10 个实用技巧，助您使用 Markdown 创建专业美观的产品文档。 1. 利用标题层次结构构建清晰的文档结构 Markdown 支持六级标题，使用#符号 表示不同的标题级别。结构良好的标题层次结构使文档组织一目了然

Post Views: 96 本文介绍如何下载 Ollama 并在本地部署 AI 大型语言模型（例如 DeepSeek-R1、Llama 3.2 等）。使用 Ollama（一款开源大型语言模型服务工具），您可以在自己的计算机上运行强大的开源 AI 模型。我们将提供全面的安装、设置以及最重要的 API 端点调试说明，以实现与您的 AI 模型的无缝交互。 步骤1：下载并安装Ollama 访问 Olla