C# string类型转换成 指针类型或者句柄

最新推荐文章于 2025-08-04 13:21:49 发布
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分类专栏： C# 文章标签： C# IntPtr 指针类型 string 转换
本文深入解析了在C#中如何将string类型转换为IntPtr，并通过实例展示了这一过程，对于理解底层内存操作及提升跨平台开发技能至关重要。

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

观看了这篇博客，明白了

http://blog.youkuaiyun.com/qcontriver/article/details/9455481


一般对于char* ,void*这种可以直接对应IntPtr,比如在C#中，我们经常用string类型，其转换为IntPtr再传给char*,void*等，转换方法为

string txt="test"; Marshal.StringToCoTaskMemAuto(txt);

Cursor/Windsurf 的绝配--Context7
mcusun2000的博客
05-01 1218
Context7是Upstash 推出了， 目是很火。它简直是为 Cursor, Windsurf 这类 AI-First 的编辑器设计的。允许用户直接把外部上下文塞进聊天或代码补全里。有了 Context7，你就能把最新、最准、去除了噪音的官方代码片段喂给Cursor/Windsurf
有关context7-mcp的功能、场景、交互与实践
形上得其象，形下合于数；阴阳自济，玄理自明。
04-27 2230
通过分层架构、智能分块和边缘部署，它在提升模型效率、降低成本的同时，保持了高度的灵活性和可扩展性。：用户咨询时多次切换话题（如先问产品价格，再问售后流程，最后要求转接人工），需保持上下文连贯并避免冗余。：实时流数据（如用户点击流、订单变更）需结合历史行为生成推荐或风险预警，传统批量处理延迟高。：GPT-4最多处理32k tokens，而合同常超100k字，需分段处理并整合关键条款。是解决LLM上下文管理难题的专业工具，尤其适合需要。开发的上下文管理服务，核心目标是解决。，结合具体业务场景发挥其最大价值。
使用 Context7 MCP Server 让 AI 写出靠谱的代码
zhiyikeji的博客
07-07 1732
Context7是一款解决AI编程助手生成过时代码问题的工具。它实时获取最新官方文档和代码示例，将准确信息注入LLM上下文，显著提升代码生成质量。主要优势包括：提供最新库版本建议、减少调试时间、拒绝代码幻觉、支持精准版本查询。目前已收录1.4万个主流库，完全免费使用。配置方式支持远程服务和本地启动两种，可与Cursor等编程助手无缝集成。使用前需通过resolve_library_id查找库名，再用get_library_docs获取文档内容。该工具有效填补了AI训练数据时效性不足的缺陷，是提升开发效率的实
Context7 MCP：AI开发必备的MCP，让AI编程助手告别“代码幻觉“
GoldenSpider.AI的博客
07-25 1041
摘要： Context7MCP是Upstash团队开发的AI编程辅助服务，通过实时获取最新技术文档解决传统AI助手因训练数据滞后导致的"代码幻觉"问题。其核心功能包括智能文档索引、版本精确匹配和标准化协议接口，可将代码生成准确率从30%提升至95%，编译成功率从0%提升至100%。典型应用场景涵盖Next.js动态路由、ReactQuery数据操作等，支持开发者通过usecontext7指令直接调用最新API文档。测试显示，该服务可减少80%文档查找时间，消除版本不匹配问题，使AI生成的
Context7 Mcp Quickstart
No trade is free, but my contents are.
06-11 532
Context7 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器项目，主要用于为大语言模型（LLM）提供最新的代码文档和示例。该项目解决了 LLM 在生成代码时可能使用过时信息的问题。
Context7 MCP，让Cursor告别代码幻觉！
最新发布
Q2024107的博客
08-04 961
Context7是一个实时文档注入工具，能解决AI模型知识滞后问题。它通过MCP协议安装，支持1.4万个库的版本精准匹配和文档切片查询。使用时只需在问题后添加"usecontext7"，系统就会自动拉取对应版本的文档。虽然目前免费，但需注意频繁调用会消耗资源，建议开启联网搜索作为备用方案。此外还推荐SequentialThinking和MCPFeedbackEnhanced等代码提效工具。
AI 乱写代码怎么破？使用 Context7 MCP Server 让 AI 写出靠谱代码!
cr7258的博客
04-28 3064
本文通过实际案例演示了如何利用 Context7 MCP Server 解决 AI 编程助手中的代码幻觉问题和使用过时 API 的问题。借助 Context7 获取最新、最准确的代码建议，显著提升了 AI 生成的代码质量，从而有效提高了开发效率。
Cursor的扩展工具Context7 MCP
LUAN_hongyiF的博客
07-30 610
Context7 MCP是一款专为Cursor设计的AI编程辅助工具，通过动态文档注入技术提升代码生成质量。它支持6000+主流库的实时文档获取，能精确匹配版本信息，显著减少AI幻觉代码。核心功能包括多数据源整合、智能分块技术和分层上下文管理，可节省20%-30%的token消耗。配置简单，只需修改Cursor配置文件并启用MCP服务。使用时通过"use context7"指令即可调用官方文档辅助开发，实现更精准的组件更新和代码生成。
【亲测免费】 context7-mcp：实时更新文档，提升编程效率的利器
gitblog_00716的博客
04-13 1373
context7-mcp：实时更新文档，提升编程效率的利器 项目介绍 在现代编程工作中，我们经常依赖大量的开源库和框架，然而，传统的代码提示工具和文档往往存在时效性问题。context7-mcp 是一款旨在解决这一问题的开源项目。它能够为开发者提供最新版本库的文档和代码示例，直接嵌入到你的编程环境提示中，大大提升编程效率和准确性。 项目技术分析 context7-mcp 是基于 Node.js 开...
Context7 + MCP：让 AI 编程助手实时获取最新文档的利器
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言之。
05-15 1万+
在使用 AI 编程助手时，开发者常遇到生成的代码引用过时 API 或虚构函数的问题，这源于模型训练数据的滞后。为解决这一“幻觉”问题，Upstash 团队推出了 Context7，一个基于 MCP 协议的开源工具。Context7 能够实时从官方源提取最新、版本特定的文档和代码示例，并将其注入 AI 模型的上下文中，从而生成更准确、实用的代码。Context7 支持超过 3000 个主流库，提供实时文档检索、版本精确匹配、AI 友好格式等功能，并支持多种开发工具的集成，如 Cursor、VS Code 等。
AI编码焕新：用Context7
Neo
06-04 1069
除了 MCP 集成，Context7 还提供了一个便捷的网站服务：https://context7.com。
告别过时文档！使用 Context7 让 Cursor 获取 Crawl4AI 及其他三方库的最新文档
warkcod的博客
04-27 2537
通过结合。
[特殊字符]超越cursor！Cline+Context7 MCP文档搜索功能高级用法！自定义指令+.clinerules轻松开启vibe coding！零代码构建AutoGen智能体与Next.js
m0_71165399的博客
04-25 2075
什么是Cline自定义指令？自定义指令可以被认为是Cline 的“编程”1。它们定义了 Cline 的基本行为，并且始终处于“开启”状态，影响着所有的交互。自定义指令是全局的，适用于所有项目。如何添加自定义指令？在 VS Code 中，点击 Cline 扩展设置图标 ⚙️，找到 “Custom Instructions” 字段，然后粘贴你的指令即可。自定义指令的用途和威力：确保 Cline 始终遵循你团队的编码约定、命名规范和最佳实践2。鼓励 Cline 编写更易读、更易维护和更高效的代码2。
AI 写代码总是翻车？ Context7：给 LLM 喂上最新鲜的官方文档。
lythinking的博客
04-27 1805
总而言之，Context7 通过提供精准、最新、区分版本的官方代码示例作为上下文，解决了 LLM 和 AI 编程助手因知识库陈旧而导致的“代码幻觉”和低效问题，尤其对于快速迭代的技术栈和新库、小众库效果显著。工具，传入准确的库 ID 和你的具体问题 (比如 "how to use middleware")，Context7 就会在对应的文档里进行向量搜索，把最相关的文档片段作为上下文返回给 AI 助手。比Playwright更高效！因为是agent的调用mcp它都是自动完成的，你需要做的只是提供需求而已。
如何使用context7 MCP 增强AI编程的能力
曼陀罗的博客
06-10 1483
Context7 是一个基于 Model Context Protocol（MCP）的“文档拉取”服务。Claude Desktop：在 claude_desktop_config.json 中对应地添加 context7-mcp 的启动命令。此后，Context7 会拦截该提示，解析出所请求的库，拉取对应版本的文档，再把最新的内容注入到 LLM 上下文中。Context7 MCP 暴露了两个主要命令，可在任何支持 MCP 的客户端中以 JSON-RPC 形式调用。过时的示例、基于老旧训练数据的答案。
Context7 MCP：提供实时、版本特定的文档以解决AI幻觉问题
独立开发，substack顶级编辑
04-28 504
Context7代表了编码辅助工具的新方向，通过实时上下文信息增强开发效率。它有效解决了AI编码助手最大的痛点——版本不匹配导致的API错误。未来随着更多团队采用MCP服务器和llms.txt标准，基于上下文的智能编码体验将成为开发新常态。
4个极速提升编码效率的MCP Server
程序猿DD
05-16 1264
Model Context Protocol（模型上下文协议）。MCP作为程序使不同系统的AI工具能够相互理解。MCP服务器充当桥梁，允许不同的AI应用和助手交换信息，就像Mac和Windows PC支持相互通信一样。这种标准通信方法消除了所有障碍，使用户能够轻松地将核心编码应用与文档系统和自动化控制设备相结合。最终结果是：系统使所有工具能够平稳协同工作，同时消除冗余复制和信息丢失。
大模型——MCP快速入门实现
jennycisp的博客
06-23 1036
MCP 是一个开放协议，它为应用程序向 LLM 提供上下文的方式进行了标准化。你可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USB-C 接口。就像 USB-C 为设备连接各种外设和配件提供了标准化的方式一样，MCP 为 AI 模型连接各种数据源和工具提供了标准化的接口。•Hosts是 LLM 应用（如 Claude Desktop 或 IDEs），它们发起连接•Clients在 host 应用中与 servers 保持 1:1 的连接•Servers。
cursor context7 mcp
05-03
### 关于 Cursor 和 Context-MCP 的技术分析 Cursor 是一款基于人工智能的开发工具，旨在帮助开发者更高效地编写代码并集成多种外部资源。通过与 Figma 集成，Cursor 可以获取设计图中的信息，并将其转化为可编程的内容[^2]。 #### Context-MCP 技术概述 Context-MCP 并不是一个广泛使用的标准术语，但在某些特定领域可能指代一种上下文管理控制协议（Management Control Protocol）。这种技术通常用于优化复杂系统的交互流程，尤其是在涉及多层架构的设计中。它可以通过定义清晰的数据流和操作逻辑来增强程序的功能性和稳定性[^3]。 以下是关于 Cursor 和 Context-MCP 结合应用的一个简单示例： ```javascript // Example of integrating Cursor with a custom MCP-based system const cursorIntegration = { figmaAPIKey: process.env.FIGMA_API_KEY, fileId: 'your_figma_file_key_here', nodeId: 'your_figma_node_id_here', fetchDesignData() { const url = `https://api.figma.com/v1/files/${this.fileId}/nodes?ids=${this.nodeId}`; return fetch(url, { headers: { 'X-Figma-Token': this.figmaAPIKey } }) .then(response => response.json()) .catch(error => console.error('Error fetching data:', error)); } }; function applyMCPLogic(data) { // Simulate applying an MCP layer to interpret design elements as code structures. let processedElements = []; Object.keys(data.nodes).forEach(nodeId => { const nodeDetails = data.nodes[nodeId]; if (nodeDetails.type === 'FRAME') { processedElements.push({ name: nodeDetails.name, dimensions: `${nodeDetails.width}x${nodeDetails.height}`, properties: extractPropertiesFromNode(nodeDetails.styles), }); } }); function extractPropertiesFromNode(stylesObject) { return stylesObject ? JSON.stringify(Object.entries(stylesObject)) : '{}'; } return processedElements; } async function main() { try { const rawFigmaData = await cursorIntegration.fetchDesignData(); const structuredOutput = applyMCPLogic(rawFigmaData); console.log(structuredOutput); // Output interpreted by the MCP logic } catch (error) { console.error('Failed during processing:', error.message); } } main(); ``` 此脚本展示了如何利用 Cursor 提取 Figma 数据，并通过自定义的 MCP 层解析这些数据以便进一步处理[^4]。 ### 总结 虽然 Cursor 主要作为开发辅助工具存在，而 Context-MCP 更倾向于理论上的框架支持角色，两者结合可以显著提升从设计到编码的工作效率。具体实现方式取决于项目需求和技术栈的选择。
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