TextIn MCP Server使用教程，教你无代码搭建Agent

TextIn MCP Server无代码搭建Agent教程
最新推荐文章于 2025-11-29 12:55:56 发布
原创 最新推荐文章于 2025-11-29 12:55:56 发布 · 361 阅读 · 3 ·
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：

#人工智能 #大数据 #重构 #计算机视觉 #图像处理 #ai

想象一下，你有很多不同的工具，比如一个锤子、一个螺丝刀和一个扳手，每个工具都有自己的使用方法和规则。现在你想要用这些工具来完成一个复杂的任务，比如组装一个家具。如果没有一个统一的协调方式，你可能需要分别学习每个工具的用法，而且每次使用的时候都要费劲地去调整和适配，这非常麻烦。

MCP协议就像是一个“翻译官”，它能够理解不同大模型的语言和规则，并且把它们统一起来。这样，开发者只需要通过MCP协议，就可以轻松地让不同的大模型和外部工具协同工作，大大提高了开发效率，也降低了开发难度。

为实现智能文档处理任务与LLM更好的交互，进一步提高开发者接入效率与体验，方便用户无代码搭建Agent，TextIn MCP Server近日正式上线。目前，TextIn MCP Server已覆盖文字识别、文档解析、信息抽取等核心产品能力。

基于此，5月22日 15:00，合合信息资深架构师柳宣泽老师将带来一场《TextIn MCP Server使用教程：教你无代码搭建Agent》线上直播，本次直播将深入讲解TextIn MCP Server的使用方法。

欢迎大家围观本次直播，点击此处报名https://doc.weixin.qq.com/forms/ACIAOQdkAAcAc4ANgbWAIkCNmimAaH0qf?page=1

AI Agent开发大全第二十二课-生产级全动态MCP代码长什么样？
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
04-07 828
根据之前两篇“从0开发一个MCP”系列我们发觉MCP Client为了连接MCP Server是写死url、tool名和tool参数的？但实际MCP的真正生产级应用不是这样的，真正的MCP生产级调用对AI Agent来说是“透明的”及MCP Client无需写死到底用的是哪个Tool、以及哪些参数。只有这样才能真正做到“热插拨、热更换MCP”，今天我们就以全代码演示来看一个实战级别的MCP从Server到Client的热插拨机制到底是如何实现的。
基于MCP的多Agent协作系统实现：基于Express和TypeScript的多Agent MCP系统的实现方案
AI天才研究院
05-23 299
本文介绍了一个基于MCP（Model Context Protocol）的多Agent协作系统的实现。该系统使用Express和TypeScript构建，旨在通过MCP协议实现Agent之间的通信与协作。项目结构清晰，包含服务器端和客户端的实现，主要分为Agent、通用类型、配置、服务器和客户端等模块。系统通过定义不同的Agent角色（如协调者、专家、检索者、验证者和用户代理）来实现任务分解、分配和监控等功能。文章详细介绍了项目的依赖安装、TypeScript配置、通用类型定义以及MCP服务器的实现步骤，为
TextIn MCP Server正式发布，无代码搭建智能文档处理Agent！
INTSIG的博客
04-30 2586
本文讨论了为实现智能文档处理任务与LLM更好交互，提高开发者接入效率与体验，TextIn MCP Server近日正式上线的相关事宜，介绍了其功能、接入方式及使用案例等。
AI模型突破99.99%解析精度，文档处理领域的AI革命！
嵩岳淮水的博客
05-18 726
在 AI 驱动的企业数字化转型浪潮中，文档处理作为核心场景，正面临着效率与精度的双重挑战。TextIn MCP Server 以99.99% 的解析稳定率和 ** 单页处理耗时降低 30%** 的突破性表现，成为 2025 年文档智能处理领域最耀眼的新星，被合合信息官方誉为 “大模型时代的文档中枢神经系统”。
【万字长文】解决RAG系统痛点：TextIn xParse智能文档解析引擎实战指南！
m0_59162248的博客
09-19 1028
文章介绍了TextIn xParse智能文档解析引擎，强调文档解析质量是RAG系统和AI应用效果的关键。该引擎能将非结构化文档（PDF、Word、Excel等）转换为高度结构化的数据（Markdown/JSON），解决传统OCR工具的局限性，提供表格识别、标题层级还原、跨页段落合并等功能。通过提供高质量数据输入，TextIn xParse可提升RAG系统的检索效率、答案准确性和信息完整性，是构建高效AI应用的关键基础设施。
Cherry Studio的MCP协议集成与应用实践：从本地工具到云端服务的智能交互
Bruce_xiaowei的博客
05-02 1435
Cherry Studio通过MCP协议实现了AI能力的“外接扩展”，从基础的搜索与文档处理到复杂的浏览器自动化与数据库操作，展现了极高的灵活性和生产力提升潜力（用户效率平均提升37%）。未来，随着更多MCP服务生态的完善（如TextIn的智能文档处理、微软Playwright的深度集成），Cherry Studio有望成为企业级AI应用开发的核心平台。开发者可通过其官网（https://cherry-ai.com）获取最新工具链，持续探索MCP在垂直领域的创新应用。
RAG 效果不佳？试试 MCP+数据库（Text2SQL）：提升大模型结构化数据检索精度的实战指南
瓦罗兰特顶级C位的博客
05-07 1431
今天，我们将探讨一种基于 MCP（模型上下文协议）的新思路，结合数据库来提高大模型检索外部知识（尤其是结构化数据）的精度。通过实际测试，这种方法的效果确实比传统 RAG 好很多。
基于LangChain构造Agent接入由Spring AI 搭建的 MCP Server WebFlux SSE 服务。
jh88h的博客
07-23 432
本文介绍了如何使用SpringAI搭建MCPServer并通过WebFlux SSE进行通信的后续开发。主要内容包括：1）基于LangChain构建智能体Agent并接入MCPServer；2）详细的环境配置和依赖包列表；3）创建智能体的核心代码实现，包括LLM客户端实例化、聊天提示模板构建和Agent执行器配置；4）主程序实现，包含SSE通信、消息历史记录和交互式聊天循环。文章还提供了运行测试方法，并鼓励读者点赞支持和技术交流。该方案实现了智能体与MCPServer的高效集成，为构建对话系统提供了完整的技
【2025大模型最新教程】MCP协议由入门到精通
qq_38196449的博客
05-14 2419
MCP（Model Context Protocol，译作：模型上下文协议）是由Anthropic公司（Claude大模型的母公司）于2024年11月25日发布的一种开放通信标准协议，旨在解决目前AI大模型因为数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的问题，统一大模型语言（LLM）与外界数据源和工具之间的通信协议，它就像 USB-C 接口一样，提供了一种标准化的方法，将 AI 模型连接到各种数据源和工具，为 AI 应用提供了连接万物的接口。
Agent实战03-MCP Server
liaomin416100569的专栏
09-22 990
uv是由 Astral 公司（也是开发了超快 Python 格式化工具Ruff的公司）开发的新工具。它的核心目标是解决 Python 包管理和项目工作流中的速度与复杂度问题。包安装器：替代pip和pip-tools，安装包的速度极快。虚拟环境管理：替代virtualenv或venv，可以快速创建和管理虚拟环境。依赖解析器：替代，快速生成锁定的依赖文件。项目初始化：快速创建新项目。
十分钟从零开始开发一个自己的MCP server（一）
Q2024107的博客
04-01 2016
LLM的热情不断高涨，不同行业、不同应用领域都在积极尝试使用大语言模型的能力解决各自的问题，取得了惊人的效果。于是，自然而然地，我们就可以想到让大语言模型应用程序自己用大语言模型生成的sql语句去查询数据库，自动编译执行模型生成的的代码，这样就形成一个自动闭环，无需人的参与（或许有的场景需要人的监督和决策，然后人工触发自动执行，但也只需要下发一个执行的指令即可）。但是，不同的功能、不同的厂商各自独立定义自己的函数接口，这样函数接口的形式五花八门，不便于应用程序的集成，非常不利于大模型应用生态的发展。
最近，大模型岗位爆了。。。
qq_46094651的博客
02-16 574
重磅消息，国资委打响了国内AI第一枪！这意味着传统行业又迎来了一次大洗牌，现在国内头部人工智能公司已经开始用AI数字人助力各行各业，除此之外，知名大厂也都在布局AI市场。懂的程序员年薪已经翻到风口之下，与其焦虑被行业淘汰，不如先人一步掌握 AI 大模型技术。为帮助大家提升竞争力，为了帮助普通程序员享受时代红利，
重大突破！MCP加持下text-to-sql的关键技术进展
DataFun_Hoh的博客
04-12 301
我们会简要回顾过去这类技术的10年发展史，并列出当下实际场景中暴露出来的新的挑战，进一步我们给出一个我们对这些挑战的解决思路（析言xiyan），最后我们会给出我们对短期和长期未来的技术趋势的理解。2025年4月19日，第75期DataFunSummit：大模型时代数据科学的变与不变将在DataFun线上社区举办，数据科学主题峰会已经连续举办5届，是国内少数关注数据科学主题和数据科学从业者的专业会议之一。3、析言中的数据库结构增强，析言中的知识增强，析言中的模型增强；1、背景，模型访问数据库的技术变迁；
AI实战：Text_To_SQL+Prompt+数据库(MySQL)+MCP
weixin_55010563的博客
04-16 857
('S20230301', '陈伟', '男', '2005-05-15 00:00:00', '202303', '13812345682', '20230301@school.edu.cn', '13876543214', '南京市玄武区珠江路5栋501室', 178, 68, '良好'),
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1425
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
信息检索13
2301_80828873的博客
11-26 1966
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
向量嵌入：RAG系统背后的语义引擎
最新发布
uncle_ll的博客
11-29 736
向量嵌入技术将高维语义信息压缩为低维向量，使相似概念在向量空间中聚集。作为RAG系统的核心，嵌入质量直接影响语义检索效果。从静态词嵌入到动态上下文嵌入，技术不断演进，解决了多义词等难题。现代嵌入模型基于Transformer架构，通过对比学习优化检索性能。选型需考虑MTEB排名、语言支持等维度，并结合业务测试。未来趋势包括多模态融合、知识图谱增强和轻量化部署。嵌入技术已成为NLP领域的关键支柱，其优化对提升RAG系统性能至关重要。
RAG信息检索全解析：从Embedding到Reranker的超详细教程1
Trb201013的博客
11-27 1218
文章介绍了RAG系统中信息检索环节的核心技术，包括文档段落嵌入和用户查询嵌入，将文本转换为向量表示；详细解释了相似度检索的多种方法，如Top-K检索、MMR策略和Reranker二次排序技术；强调了合理切分策略对嵌入效果的重要性，以及查询扩展技术对提高检索准确度的作用。指出RAG的本质是"开卷考试"，检索质量直接影响最终生成效果。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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