Swift 初入（第一个demo）

最新推荐文章于 2025-07-01 09:38:28 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-01 09:38:28 发布 · 1k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#swift

本文为iOS Swift初学者提供了一条清晰的学习路径，从理解项目结构开始，直至完成并运行第一个demo，适合没有任何Swift编程经验的新手。文章详细介绍了如何搭建开发环境，解析了Swift项目的基本构成，并提供了实用的代码示例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

搭建你的第一个MCP服务器（Python版）
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
03-29 5645
在上两篇博客中，我们已经对MCP（Model Context Protocol）有了初步的了解。MCP是一种强大的协议，能够简化LLM（大型语言模型）与外部工具的交互。今天，我们将通过一个具体的例子，展示如何使用Python搭建一个简单的MCP服务器。通过这个过程，你将能够更好地理解MCP的工作原理，并为后续的应用开发打下基础。在MCP中，工具（Tool）是服务器提供给LLM的接口。我们将定义一个简单的工具，用于接收输入文本并返回处理后的结果。首先，我们需要定义一个工具类。这个工具类将继承自，并实现run。
MCP Server开发的入门教程（python和pip）
Criss@陈磊
01-14 8504
使用python技术栈开发的简单mcp server。
从零到一MCP快速入门实战
03-20
从零到一MCP快速入门实战
大模型Agent核心：MCP从入门到实践.pdf
04-06
大模型Agent核心：MCP从入门到实践.pdf
全网少有-通过Python调用MCP
龙井茶的Sky
06-25 1200
摘要： 本文深入探讨了MCP（模型上下文协议）的实际应用，重点解决了如何连接sse格式的MCPServer和使用Python连接多个MCPServer的问题。文章从MCP的基本概念入手，解释了Host、Client、Server三个核心组件的关系，并通过代码示例详细演示了如何创建SSE服务器、连接单个和多个MCPServer。对于多个MCPServer的场景，作者提出了将Client类拆分为Host和Client的方案，说明如何汇总不同Server的工具列表并实现工具调用。最后提到可以使用langchain
基于Python的天气查询API封装：MCP协议服务端与客户端实现及应用
04-11
详细介绍了如何将天气查询API封装为符合MCP协议的服务，使用Python实现服务端和客户端。服务端基于FastAPI框架，通过`WeatherService`类获取天气数据，并通过`MCPHandler`类处理MCP请求和响应。客户端通过`WeatherMCPClient`类与服务端交互，支持多种输出格式（如JSON、文本）。此外，文章还提供了配置文件、启动脚本、使用说明以及MCP协议适配要点，确保服务的标准化和可控性。为了提升性能和功能，文中还介绍了缓存支持、批量查询和数据转换器等扩展功能。;
使用python编写MCP
神棍之路
07-01 940
Python 实现大模型代码执行与检查方案 通过 MCP 协议（FastMCP/Gradio）可让大模型调用本地工具执行代码并验证结果： 1️⃣ 核心工具 FastMCP：@mcp.tool()装饰器暴露Python函数 Gradio：mcp_server=True自动生成工具接口 2️⃣ 实现方式 自定义工具：用subprocess安全执行代码（建议Docker沙箱） 快速部署：Gradio 5行代码搭建MCP服务 3️⃣ 关键安全措施 沙箱环境执行 超时控制（10秒） 敏感操作过滤 4️⃣ 典型流程 大
Python实现一个简单的MCP
hello！
04-08 2584
• 在Cursor聊天框输入：“我的桌面上有哪些文件？• 推荐Python 3.10+（最低3.8）• 观察MCP工具调用过程，需手动授权首次访问。：创建可查询桌面文件列表的MCP服务。• 限制资源密集型操作的执行时间。应返回1.5.0+版本。
大模型干货：一篇文章带你彻底搞懂MCP，从原理到实战，看完你就是LLM大师！
2401_85373691的博客
04-14 1792
MCP (Model Context Protocol) 代表了 AI 与外部工具和数据交互的标准建立。MCP 的本质它是一个统一的协议标准，使 AI 模型能够以一致的方式连接各种数据源和工具，类似于 AI 世界的"USB-C"接口。MCP 的价值它解决了传统 function call 的平台依赖问题，提供了更统一、开放、安全、灵活的工具调用机制，让用户和开发者都能从中受益。使用与开发对于普通用户，MCP 提供了丰富的现成工具，用户可以在不了解任何技术细节的情况下使用；
火爆全网！首本MCP电子书《MCP入门与实战》首发！
m0_63171455的博客
05-28 751
模型上下文协议(MCP)作为AI领域新晋技术标准，获OpenAI、腾讯云等巨头支持，被喻为"AI智能体的万能插头"。由Anthropic推出的MCP协议标准化了大语言模型与外部世界的交互方式，支持连接各类数据源和工具。《MCP轻松学——全能AI实战宝典》系统讲解MCP技术架构及开发应用，涵盖Python等编程语言SDK使用、服务器配置及跨领域解决方案。作者杨威理作为AI技术专家，通过理论结合实践的方式，帮助读者从基础到实战掌握这一前沿技术。随着大模型应用爆发，掌握MCP等AI技术将成为开发者的核心竞争力。
0基础如何使用python快速搭建mcp server
一个爱摸鱼的程序员
03-21 3090
MCP，全称为“模型上下文协议”（Model Context Protocol），是Anthropic开源的一项标准协议。打个比方，它就好比AI世界里的“USB-C”接口。大家都知道USB-C吧？一根线就能轻松连接手机、电脑、充电器等设备，十分方便。MCP的作用也类似，它能让AI模型（比如Anthropic的Claude）轻松与外部的数据源和工具连接起来，像数据库、文件系统、API等都不在话下。以前若要让AI访问你的数据库或者调用某个工具，得专门编写一大堆代码，很麻烦。
【AI Agent开发】AI Agent 开发新范式 MCP 从入门到多场景全链路实战
最新发布
07-16
文章详细讲解了基于Python的MCP开发入门，包括搭建记忆模块、构建规划模块和整合执行闭环。最后，通过智能客服、自动驾驶和金融分析三个行业的实战案例，展示了MCP范式在多场景下的应用效果和优势，如用户满意度提升...
MCP的原理及实践：从入门到应用
分享平时的学习心得和笔记
05-04 842
通过这篇文章，我们详细解读了MCP的原理及实践，从核心概念到实际开发，帮助大家全面理解MCP的应用场景和开发技巧。希望这篇文章能够帮助你更好地掌握MCP，并将其应用到实际项目中。
快速构建 MCP 服务器的 Python 利器：FastMCP 快速入门
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
05-14 1646
无论是在数据分析、智能客服、物联网还是教育培训等领域，FastMCP 都能发挥巨大的作用，帮助开发者快速构建功能强大、易于维护的 MCP 服务器，推动 LLM 应用的发展和创新。例如，一个财经新闻 LLM 应用可以调用 MCP 服务器上的股票数据分析工具，获取股票的走势、指标等信息，为用户提供个性化、准确的财经新闻和投资建议。当客户通过 LLM 应用咨询问题时，LLM 可以调用相应的工具获取准确的信息，并以自然语言的方式回复客户，提高客户服务的效率和质量。而 FastMCP 的出现，极大地简化了这一过程。
mcp教程（python）
m0_75027100的博客
05-17 816
首先我们先知道mcp底层会发生什么。
python如何使用MCP
DKPT的博客
05-19 1664
VS Code Cline插件配置。Windows路径问题。
MCP协议开发（基于python）指南
m0_62919969的博客
04-12 2001
MCP（Model Context Protocol）是一项革命性技术，它为 AI 应用提供了标准化接口，让大语言模型（LLM）能够轻松访问外部工具、数据和系统。想象一下 USB 如何标准化了设备连接，MCP 就是 AI 世界的"万能接口"。如何让 AI 与你的系统安全、高效地交互。无需复杂的自定义接口，MCP 提供了一套统一标准，显著降低了开发成本和技术门槛。MCP 开发正在改变 AI 应用的格局，它使 AI 从简单的对话机器人转变为能够实际行动和解决问题的助手。
MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议 实战篇2
aiqlcom的博客
12-27 4150
本文详细介绍了如何实现与多种格式的 MCP 服务器对接，并通过主进程和渲染进程的协作，将服务器的功能暴露给前端。
理论 + 实践：最近大火的 MCP 协议，看这篇文章就够了
一起发掘最前沿、最有趣的 AI 技术和应用。
03-22 717
本文将从使用者的角度出发，分享实用内容，并以一个示例展示 MCP 的开发过程与实际应用作为结尾。本篇旨在回答三个问题：1）什么是 MCP；2）为什么需要 MCP；3）作为用户，我们如何使用/开发 MCP。
mcp python
06-15
### MCP in Python Usage and Implementation #### Overview of MCP in Python The Model Context Protocol (MCP) is a protocol designed to facilitate interactions between AI models and external tools, data sources, or APIs[^3]. In the context of Python, MCP can be implemented using the MCP Python SDK, which provides tools for building both servers and clients. This implementation allows developers to interact with MCP bridges or agents effectively. #### Installing MCP Python SDK To integrate MCP into Python projects, the MCP Python SDK can be installed via pip: ```bash pip install mcp ``` This command installs the necessary libraries for interacting with MCP servers or clients[^1]. #### Configuring MCP Server in Python A MCP server can be configured in Python by defining its behavior and endpoints. Below is an example of setting up a basic MCP server using Python: ```python from mcp.server import MCPServer def handle_request(data): # Process incoming request data return {"result": "Processed"} if __name__ == "__main__": server = MCPServer(handle_request, port=8080) server.start() ``` In this example, the `MCPServer` class initializes a server that listens on port 8080 and processes incoming requests by calling the `handle_request` function[^1]. #### Configuring MCP Client in Python For interacting with an existing MCP server, a client can be set up as follows: ```python from mcp.client import MCPClient client = MCPClient(mcp_url="http://localhost:8080", mcp_port=8080) response = client.send_request({"action": "fetch_data"}) print(response) ``` Here, the `MCPClient` sends a request to the MCP server at the specified URL and port, and retrieves the response[^2]. #### Advanced Configuration Options MCP servers and clients can be further customized with additional parameters such as JSON formatting, logging levels, and security settings. For instance: ```python client = MCPClient( mcp_url="http://localhost:8080", mcp_port=8080, hide_json=True, json_width=120 ) ``` This configuration hides JSON results from tool executions and sets the maximum width for JSON output to 120 characters. #### Integration with Databases MCP can also be integrated with databases to enhance data retrieval and model interaction. This approach offers advantages over traditional RAG methods by providing more efficient and precise data access[^4]. An example of integrating MCP with a database might look like this: ```python from mcp.server import MCPServer import sqlite3 def fetch_data_from_db(query): conn = sqlite3.connect("example.db") cursor = conn.cursor() cursor.execute(query) result = cursor.fetchall() conn.close() return result def handle_request(data): query = data.get("query") if query: return {"data": fetch_data_from_db(query)} return {"error": "No query provided"} if __name__ == "__main__": server = MCPServer(handle_request, port=8080) server.start() ``` This script sets up an MCP server that executes SQL queries against a SQLite database[^4]. #### Best Practices for MCP Implementation - Ensure secure communication between MCP clients and servers using authentication mechanisms. - Optimize performance by configuring appropriate logging levels and resource limits. - Test the MCP implementation thoroughly to handle edge cases and errors gracefully.
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值