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AI摘要
本文介绍如何基于GitHub开源项目dsphper/lanhu-mcp，在Python环境下通过Codex部署并配置蓝湖MCP服务，涵盖安装流程、配置生成及服务启动等关键步骤，并指出当前实现效果与预期存在细微差异。
１． 蓝湖MCPgit地址：https://github.com/dsphper/lanhu-mcp
２． 基于codex去安装mcp
"帮我克隆并安装 https://github.com/dsphper/lanhu-mcp 项目"
MCP需要python环境，安装时间可能会稍长
生成mcp配置
3. 使用
启动MCP服务：
.\venv\Scripts\python.exe .\lanhu_mcp_server.py
**
最终效查与实际还是一有点差距
**
基于MCP协议与蓝湖API的AI辅助前端开发实践
在现代前端工程化实践中，设计稿到代码的转换一直是影响开发效率的关键环节。传统方案依赖人工提取标注与切图，不仅耗时且易出错。Model Context Protocol（MCP）作为一种新兴协议，通过标准化接口让AI助手安全调用外部工具，为解决这一问题提供了新范式。其技术价值在于将设计系统原子化，实现设计意图到代码的精准映射。通过构建MCP服务器连接蓝湖开放平台API，可自动提取设计稿的结构化数据、切图资源和Design Tokens，并转换为符合工程规范的Tailwind CSS代码。这一方案特别适用于需要
蓝湖 MCP 快速上手手册（Claude + Codex）
本文介绍了一种快速集成蓝湖设计平台与AI开发工具(Claude/Codex)的方法。通过获取蓝湖Cookie并配置环境变量，可在3分钟内完成安装启动。详细说明了环境准备、Cookie配置、服务启动流程，以及如何接入Claude/Codex进行需求文档生成等操作。文章还提供了常见问题排查指南，并列举了蓝湖MCP支持的功能模块，包括设计稿获取、AI分析、评论协作等。最后给出了验收清单，确保集成成功。
基于MCP协议与蓝湖API构建AI设计协作上下文服务器
在软件开发与设计协作领域，如何高效地在设计稿与代码之间传递精确的样式与布局信息，是一个长期存在的工程挑战。传统上，这依赖于设计师手动导出标注、开发人员反复核对，过程繁琐且易错。其核心原理在于建立设计工具与开发环境之间的结构化数据桥梁。Model Context Protocol (MCP) 作为一种新兴的开放协议，为实现这种连接提供了标准化方案。它允许AI助手（如Claude、Cursor）通过特定的服务器“插件”，实时、安全地访问外部工具与数据源。将这一技术应用于设计协作场景，其价值在于能够将蓝湖等设计平
2025 蓝湖MCP 一键自动转换为 Unity UGUI Prefab，支持 Figma、PS
蓝湖MCP网站（lanhumcp.com）提供AI辅助开发功能，可将蓝湖设计文件一键转换为Unity的UIPrefab，显著提升UI开发效率。传统流程需人工对齐UI元素并反复确认，新方案只需美术上传标记文件，程序员用AI指令即可自动生成完美还原的Prefab。该插件目前采用预约审核制，通过后邮件通知使用权限。这一工具简化了美术与程序间的协作流程，有望改变UI开发工作模式。
Codex 插件与 MCP 协议实战：从设计稿到自动化测试的工作流重构
MCP（Model Context Protocol）是一种让 AI 模型与外部工具、数据源统一通信的开放标准，其核心原理是通过标准化的 MCP Server 将设计、文档、测试等能力注入 AI 上下文。这一机制的技术价值在于打破工具孤岛，让 AI 从被动补全转向主动获取外部数据，从而显著降低信息搬运成本。在工程实践中，MCP 已覆盖设计协作、自动化测试、代码诊断等高频场景，例如通过 Figma MCP 直接读取设计稿生成组件代码，或借助 Playwright MCP 驱动浏览器完成 UI 验证。Codex
Qoder 平替 Codex 实战：Agent 模式与 MCP 接入全指南
AI 编程工具正从代码补全向 Agent 能力演进，核心在于让 AI 自主完成多步骤任务闭环。Agent 模式通过项目索引建立语义理解，结合 MCP 协议调用外部工具，实现跨文件重构、自动化测试与数据排查。这种技术路径显著降低了人工喂上下文的成本，适用于本地复杂项目、内部系统集成及团队协作场景。Qoder 作为 Agent 优先的 IDE，将上述能力融入本地工作流，为寻求 Codex 替代方案的开发者提供了可落地的实践参考。
codex 跑蓝湖 MCP 测试：Key 用 TaoToken
codex 跑蓝湖 MCP：TaoToken 建 Key 于 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end，写入 ~/.codex/config.toml，Base URL 走接口。克隆 lanhu-mcp、启动 lanhu_mcp_server.py，设计稿标注能回对话即通过；遇 401 查 Key/模型 ID，pip 超时换国内镜像。
蓝湖+Cursor开发实战[项目代码]
本文详细介绍了使用蓝湖进行设计稿生成，再通过Cursor进行代码开发的全流程方案，以现代校园网站项目为例。设计阶段包括核心页面规划、关键设计规范和响应式设计要点；开发阶段则利用Cursor的AI优势加速代码实现，包括技术栈选择、页面实现关键点及遇到的挑战与解决方案。项目成果包括5个核心页面的完成、响应式适配和性能优化，技术收获则体现在效率提升、AI辅助开发和模块化思维强化。蓝湖+Cursor的组合为类似项目提供了高效解决方案，未来还将继续优化工作流。
codex+蓝湖MCP测试使用：把MCP endpoint改到TaoToken的联调记录
把蓝湖 MCP 的 endpoint 改到 TaoToken 统一通道，codex 联调一次跑通。先备好 Base URL、Key、Model ID 三件套，再在 config.toml 注册 MCP Server，最后用 curl 分层验证请求。官网 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end 提供完整接入文档与 Key 管理。
通达信主力检测利器
主力轨迹:100*EMA(EMA(MTM,N1),N1)/EMA(EMA(ABS(MTM),N1),N1),COLORWHITE;主力拉高:IF(VAR51<REF(VAR51,1),VAR51,0),COLORYELLOW,NODRAW;洗盘:IF(VAR5<REF(VAR5,1),VAR5,0),COLOR000079,NODRAW;主力进场:IF(VAR5>REF(VAR5,1),VAR5,0),COLORRED,NODRAW;MAZL:MA(主力轨迹,N2),COLORYELLOW;
CISSP背书三次失败后的终极解决方案
本文分享了作者CISSP认证三次线上背书审核失败的经历与终极解决方案。针对(ISC)²官方审核的严格性，文章详细剖析了使用公积金证明、工作证明盖章签字等常见材料的误区，并最终提出了通过构建“官方邮件往来”证据链的核心策略，以动态、可验证的方式成功通过审核，为后来者提供了详实的避坑指南和实操清单。
蓝湖 MCP 快速上手手册（Claude + Codex）：把 MCP endpoint 改到 TaoToken
蓝湖 MCP（lanhu-mcp）接入 Claude 与 Codex 时，把 MCP endpoint 改到 TaoToken 统一入口，可集中管理 Key 与鉴权。本文按本地跑通 lanhu-mcp、配置 Claude 与 Codex、验证连通、排查 401 与 local proxy failed 的顺序给出可复制命令，官网见 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end 。
玩转Matlab-Simscape（初级）-01-从一个简单模型开始学习之旅
本文从初学者的角度分享的关于Matlab simscape 的基础内容，简单分享了Simscape搭建模型，创建子系统，修改定义参数等内容，为将来深入学习和使用simscape做铺垫。
MCP协议与Codex配置实战：AI日报热词背后的工具链演进
MCP协议作为模型上下文协议，正在成为AI模型与外部工具之间的标准化接口，其核心原理是通过解耦工具端与模型端，实现一次开发、多端调用。在工程实践中，MCP显著降低了AI工具链的集成成本，使设计稿读取、本地数据接入、安全测试等场景得以高效落地。从Figma设计协作到通达信本地数据暴露，再到Codex配置MCP与接入DeepSeek，MCP协议正推动AI工具链从单点工具向标准化协作演进。本文结合AI日报热词，深入解析MCP协议原理、Codex配置实操及多Agent协作的工程化思考。
滤波器设计实战：Filter Solutions软件从入门到精通
本文是Filter Solutions滤波器设计软件的实战指南，从入门到精通。通过设计一个低通数字滤波器的完整流程，详细讲解了参数设置、FIR/IIR选择、窗函数及逼近函数应用。文章重点介绍了如何利用这款经典工具高效完成滤波器设计、性能权衡，并将设计成果导出至MATLAB等平台进行实际验证与应用，是信号处理工程师提升效率的实用参考。
从零开始学习AI人工智能本体论：概念与实战
本文旨在为初学者提供一个全面而易于理解的人工智能本体论入门指南。我们将覆盖从基本概念到实际应用的全过程，帮助读者理解本体论在AI系统中的核心作用。核心概念与联系：介绍本体论的基本概念和原理核心算法与操作步骤：详细讲解本体构建和推理方法项目实战：通过实际案例展示本体论的应用实际应用场景：探讨本体论在不同领域的应用未来发展趋势：展望本体论在AI领域的前景本体论(Ontology): 在AI中，指对特定领域概念及其关系的明确形式化描述。
终端Agent横评：Codex CLI、Claude Code等五大工具与Skills、MCP生态解析
终端Agent是一种运行在真实文件系统中、能读写文件并执行命令的智能体，其核心原理在于自主规划、执行与验证任务。相比聊天式AI，它具备实际操作能力，技术价值在于将AI从对话延伸至工程自动化。典型应用场景包括脚本编写、配置修改、批量重构和日志排查等。Skills技能系统与MCP协议生态进一步扩展了Agent的专用能力与工具调用标准化。本文深入横评Codex CLI、Claude Code等五大主流终端Agent，解析Skills与MCP的运作机制，并分享实操工作流与避坑经验，帮助开发者选型与调优。
uniapp - 强力解决H5网页浏览器跨域问题，如何解决uniapp请求接口在浏览器跨域问题，UniApp H5 跨域代理配置详细教程完美解决所有uniapp跨域（调用第三方接口或服务器api跨域）
uni-app 跨域，uniApp解决h5跨域问题，解决uni-app请求接口在浏览器跨域问题，uni.request请求跨域问题解决方案，uni-app-跨域解决方法，彻底解决uniapp发布为H5的跨域问题，uniapp H5页面设置跨域请求_uniapp h5跨域配置，uniapp开发 H5 解决跨域问题，uniApp请求解决跨域问题，uniapp request如何实现前端请求跨域，解决uniapp调试过程中的请求跨域和环境配置，Uniapp调用外部api接口跨域请求，uni-app发布H5页面跨域
MCP实战：从Figma设计稿到前端组件自动生成与Playwright验证
MCP（Model Context Protocol）作为AI应用与外部工具之间的标准化连接协议，正成为跨栈协作的基础设施。它通过Tools、Resources、Prompts三大原语，分别解决动态操作、静态数据读取与指令复用问题，让AI能够直接访问设计稿、读取设计规范、执行浏览器操作。基于MCP，团队可以基于Figma设计稿自动生成前端组件，并利用Playwright MCP驱动真实浏览器进行端到端验证，从而在设计与开发之间打通一条高效通道。本文从实际项目出发，梳理了MCP Server选型、Figma
人形机器人开源资源大盘点（四）：硬件开源平台
开源人形机器人平台推动技术民主化 本期聚焦四大开源人形机器人平台：斯坦福的ToddlerBot以6000美元低成本实现30自由度运动，支持仿真到现实的零样本迁移；法国Reachy2被HuggingFace收购，融合开源AI与硬件，适配医疗、工业等场景；国内OriginMan基于ROS2全开源，集成大模型能力，支持深度改造；OAN框架则为经典NAO机器人注入开源活力，扩展交互功能。这些平台通过不同路径降低研发门槛，推动人形机器人技术走向开放共享的未来。
Vue3 - 完美解决 vite 打包后在本地浏览器直接打开运行，build 打包后双击 index.html 直接以 file 协议运行网站（资源、接口等正常访问，和部署到服务器运行效果一样）
vue3vite怎么支持file协议本地打开，vite打包文件如何支持files协议,支持双击即可打开网页，vue3vite打包后双击本地运行，vue3vite打包后怎么直接在浏览器双击打开访问，vite打包后显示空白，vite如何支持本地file协议打开，vue3vite打包后如何本地查看网站，vue3vite项目打包后本地启动白屏怎么办，vite打包后的代码如何在本地运行，vite+vue3打包在fIle本地index.html打开项目，打包后如何直接打开index.html文件，vue3
Claude文档处理：5款MCP工具实测对比与优化建议
文档预处理是AI内容分析的关键环节，MCP（Multi-Content Processing）工具作为专业中间件，能有效解决非结构化文档的解析难题。其核心技术包括文本提取、格式保留和结构识别，可将PDF/Word/Excel等文档转化为AI友好的结构化数据。在Claude等大模型应用中，MCP工具显著提升了处理效率，实测显示采用两阶段处理流程（MCP标准化+Claude分析）可使准确率提升40%以上。针对不同场景，企业级方案推荐蓝湖MCP+OCR集群，开发者可选择开源的Codex-MCP，学术研究则适合MA
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
终端AI编程Agent选型指南：Skills与MCP生态实战解析
AI Agent作为能自主执行任务的智能体，其核心原理在于通过大模型驱动任务规划与工具调用。在终端编程场景中，Agent的能力上限不仅取决于模型本身，更取决于其接入外部工具与技能的扩展能力。Skills机制通过封装可复用的提示词与工具组合，让Agent快速获得特定场景的专业能力；MCP协议则标准化了Agent与外部数据源、工具的连接方式，如同USB接口般即插即用。两者结合，使Agent从简单的代码读写进化到能调用数据库、设计稿、安全测试等多元资源，显著提升开发效率与自动化水平。本文深入横评五款主流终端Age
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
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大中型超市收银系统(可直接运行)
光步前台收银系统系统功能：商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传，基本资料下载，开钱箱、小票打印、收款结算，支持多币种付款方式（现金、储值卡、礼券、微信等）,支持多种促销。运行环境：.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息，商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开
AI编程代理与MCP协议工程化落地：Claude Code实战与MCP Server开发指南
MCP（Model Context Protocol）是一种标准化协议，用于连接AI代理与外部工具，类似USB-C接口，实现工具与代理的解耦。其原理是通过定义统一的请求响应格式，让代理动态调用工具能力。技术价值在于提升AI代理的扩展性和复用性，应用场景包括设计协作、本地数据访问和安全测试等。本周GitHub Trending显示，MCP生态与Claude Code结合，正推动AI编程代理进入工程化阶段，开发者可快速构建自定义MCP Server，集成Figma、通达信等工具，优化工作流。
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
2026年MCP服务器完全指南：从原理到实践的AI工具集成方案
随着AI Agent从对话走向实际执行，如何高效连接外部工具成为关键。模型上下文协议（MCP）作为AI世界的USB-C，通过统一的MCP服务器标准，解决了AI应用与数据源、工具之间的对接问题。MCP Host与MCP Server的协作模式，让Claude Desktop、Cursor等客户端能够无缝调用蓝湖、Figma、Chrome等专业工具，实现设计稿转代码、浏览器自动化、安全测试等复杂任务。本文基于实际经验，梳理了2026年必装的MCP服务器清单、安装配置流程、跨工具调用范例及常见问题排查，帮助开发者
Claude MCP开发指南：CLI工作流与协议集成实战
MCP（Model Communication Protocol）是Anthropic官方定义的AI模型通信标准协议，用于规范客户端与Claude服务之间的双向流式交互。其核心原理基于JSON-RPC over WebSocket，强调能力声明、流式响应和安全沙箱机制。该协议不仅支撑Playwright自动化测试、蓝湖（Lanhu）低代码集成等工程实践，更成为Claude生态中实现可调试、可监控、可部署AI Agent的关键技术底座。本文聚焦claude-code-templates项目骨架，深入解析cod
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