kbengine 新手入门教程

最新推荐文章于 2025-08-18 23:29:41 发布

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#python #游戏

KBEngine是一款开源的游戏服务端引擎，通过简单的约定协议与服务端通讯，支持与Unity3D、OGRE、Cocos2d-x、HTML5等技术结合形成完整客户端。服务端底层框架使用C++编写，游戏逻辑层使用Python，支持热更新，旨在让开发者专注于游戏开发。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

什么是KBEngine?

一款开源的游戏服务端引擎，客户端通过简单的约定协议就能与服务端通讯，使用KBEngine插件能够快速与(Unity3D, OGRE, Cocos2d-x, HTML5, 等等)技术结合形成一个完整的客户端。

服务端底层框架使用C++编写，游戏逻辑层使用Python(支持热更新)，开发者无需重复的实现一些游戏服务端通用的底层技术，将精力真正集中到游戏开发层面上来，快速的打造各种网络游戏。

(经常被问到承载上限，KBEngine底层架构被设计为多进程分布式动态负载均衡方案，理论上只需要不断扩展硬件就能够不断增加承载上限，单台机器的承载上限取决于游戏逻辑本身的复杂度。)

官方教程下载

http://www.kbengine.org/assets/other/kbengine_overview.zip

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MCP入门：模型上下文协议是什么？

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

1197

在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的应用越来越广泛。然而，如何让这些强大的模型更好地与外部工具和数据源交互，一直是开发者面临的一大挑战。今天，我们将介绍一种新兴的协议——MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），它为解决这一问题提供了一种全新的思路。MCP（Model Context Protocol）是一种用于连接大型语言模型（LLM）和外部工具的协议。它允许LLM通过一个统一的接口调用各种工具和服务，从而实现更强大的功能。

从零开始的 Ollama + MCP 服务器

iCloudEnd的博客

04-20

249

在过去的几个月里，模型上下文协议已经出现在每个人的关注中，已经开发出多个很酷的集成示例，我相信它会继续存在，因为它为如何将工具与代理或软件与人工智能模型集成设定了标准。由于我热衷于撰写小型LLM课程，因此我决定尝试将Ollama中的小型LLM课程与MCP服务器连接起来，以体验一下这个新标准。今天，我想向大家展示一种将Ollama与MCP服务器集成的可能实现方案。

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MCP调用MongoDB数据库实践与RAG技术对比分析

lingding_cn的专栏

04-20

1518

本文详细介绍了MCP(多云平台)与MongoDB数据库的结合应用，从两者的基本概念入手，深入分析如何通过MCP服务调用MongoDB数据库，并提供了完整的代码实现。同时，文章对比了这种方式与RAG(检索增强生成)技术的异同，分析了各自的优缺点，帮助读者更好地理解两种技术在实际应用中的选择依据。文章包含丰富的代码示例和实践指导，适合对数据库管理、云平台开发和大语言模型应用感兴趣的技术人员阅读。

Python开发MongoDB数据库MCP Server

Made In SQL

06-23

853

代码说明：核心服务使用FastAPI构建，通过/mcp/execute端点接收JSON格式的MCP协议指令。支持标准CRUD操作，客户端示例展示如何通过HTTP调用MCP服务。实际部署时需添加身份验证和日志模块。MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种开放标准协议，旨在实现大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具的无缝集成，

MongoDB Atlas与MongoDB连接MCP服务器的区别解析

朴拙科技的博客

04-26

1142

例如，在Cline中配置MCP服务器时，需指定本地IP和端口，并确保Node.js环境已安装以运行。对于需要快速构建AI驱动的数据应用（如推荐系统、知识库问答）的场景，MongoDB Atlas的向量搜索能力显著优于本地部署方案。• 语义搜索：结合LLM生成嵌入向量，实现自然语言查询数据库（如“查找与‘悲伤电影’相关的条目”）。• 访问控制：细粒度RBAC（基于角色的访问控制），可限制特定用户或应用的操作权限。• 开箱即用的向量搜索：无需自建算法库，通过原生API实现高性能ANN。例如，通过第三方库（如。

MCP开发实战（三）碾压RAG Text2SQL的数据库问答，基于MCP协议将MongoDB Atlas转化为智能问答终端，在VScode利用Cline与mcp-mongo-server实现数据库问答

朴拙科技的博客

04-26

1317

由 Cline 发布的一个小型命令行服务器，能够将 MongoDB 查询“对话化”地暴露给客户端：专门针对 MongoDB Atlas 集群开发的 MCP Server，支持交互式查询、只读模式等。

MCP 官方开源 Registry 注册服务：基于 Go 和 MongoDB 构建

cmy_top的博客

06-16

973

本文介绍了社区驱动的开源注册服务registry，用于管理和发现Model Context Protocol（MCP）服务器，以促进大型语言模型与外部工具的无缝集成。registry提供RESTful API、健康检查、多环境配置、数据库支持（MongoDB/内存）及Swagger文档等功能，支持本地或Docker部署。作者作为项目贡献者，详细解析了部署方式、环境变量配置及核心特性，并呼吁开发者参与这一处于早期但潜力巨大的开源项目。通过标准化MCP服务器的管理，registry为LLM生态发展提供了重要支持

Ollama+MCP深度整合指南：从模型到LLM应用开发全流程方案

分享平时的学习心得和笔记

04-25

1024

（工具调用协议）的组合简直是“平民开发者的神器”！今天手把手教大家如何用。实现一个功能强大的AI助手，支持文件操作、网络搜索、代码交互等高级功能。“帮我找本地文件里关于’Ollama配置’的文档，再搜索网络上的教程”最近在探索本地大模型应用时，发现。（轻量级模型部署工具）和。

MCP（3）：在CherryStudio中使用MCPServer

★ James Liu @ 优快云

04-22

745

上一文章讲述了如何新建一个MCP Server，并在MCP Inspector完成测试。本文讲述如何在CherryStudio中进行测试。Cherry Studio 是一款由 CherryHQ 开发的多模型支持的 AI 桌面助手，兼容 Windows、Linux 和 macOS 系统，旨在为用户提供更便捷、高效的 AI 使用体验。

基于MCP实现Text2SQL服务：自然语言到结构化查询的智能化转换实践

分享平时的学习心得和笔记

05-16

974

Text2SQL技术与MCP（Model Context Protocol）的结合，显著降低了数据库操作的技术门槛，使非技术人员能够通过自然语言完成复杂查询。MCP通过封装数据库操作为可调用的资源、工具和提示模板，提升了数据利用率和系统可扩展性。具体实现包括动态元数据服务、数据库操作工具和自然语言到SQL的转换模板。通过实际案例验证，MCP+Text2SQL在订单统计、跨表查询和数据抽样等场景中表现出色。未来优化方向包括性能提升、安全性增强和多模态扩展，进一步推动从数据查询到决策支持的全链路智能化。

大模型开发 - 基于Spring AI 的 MCP Server 开发（中）

小工匠

08-14

1308

本文介绍了MCP协议及其在AI应用开发中的应用。MCP协议作为连接LLM与外部数据源的标准化接口，由Anthropic公司发起并得到行业支持。文章详细解析了MCP Server的角色与功能，包括提供资源、工具和提示三种核心能力，并探讨了基于Spring AI框架开发MCP应用的两种方式：构建MCP客户端或服务器。最后通过图书管理系统案例，展示了如何利用Spring AI的MCP功能实现智能图书查询和推荐服务。该方案将图书服务方法通过@Tool注解暴露为AI可调用的工具，实现了AI与业务系统的深度集成。

MongoDB 从入门到精通：安装配置与基础操作指令详解

博客简介

08-18

686

本文详细介绍了 MongoDB 的安装配置过程，以及数据库、集合、文档的核心操作指令。MongoDB 作为文档型数据库，其灵活的 schema 设计和丰富的查询能力使其在快速迭代的应用中具有显著优势。掌握这些基础操作后，建议进一步学习：- MongoDB 的索引优化策略- 聚合管道（Aggregation Pipeline）的高级用法- MongoDB 的事务处理- 副本集和分片集群的部署（用于高可用和水平扩展）

【MongoDB】常见八股合集，mongodb的特性，索引使用，优化，事务，ACID，聚合查询，数据复制机制，理解其基于raft的选举机制

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08-18

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自动分片分片键：可以选择高频查询字段如用户id作为分片依据，常用的还有以时间字段来分片（主要有两种分片键：范围分片，哈希分片，复合分片）MongoDB 分片需先搭建含分片节点配置服务器和路由节点的，为目标数据库启用分片，选择合适字段（如高基数字段）创建分片键索引，再为集合指定该分片键开启分片，数据将按分片键规则（范围或哈希）自动分布到各分片，应用通过路由节点透明访问。追问自动故障转移和备份细节？先分析架构，可以是一主多从，主节点宕机，通过raft协议在从节点选举。

Mongodb（文档数据库）的安装与使用（文档的增删改查）

A6516565189的博客

08-18

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本文介绍了MongoDB数据库的基本使用和图形化操作。首先解释了数据库作为数据存储仓库的作用，对比了传统文件存储方式。接着详细说明了MongoDB的安装配置过程，包括环境变量设置和客户端工具安装。重点演示了通过命令行和GUI工具进行数据操作：使用insertOne/insertMany插入文档，find/findOne查询数据，updateOne/updateMany更新文档（注意需使用$set操作符），以及remove删除文档（现建议使用deleteOne/deleteMany）。文章特别强调了_id字段

MongoDB 查询方法与高级查询表（Python版）

m0_73938881的博客

08-18

199

本文介绍了MongoDB数据库的高级查询方法，包括基础查询操作、高级查询操作符（比较、逻辑、元素、数组操作符）、复杂查询案例以及聚合查询功能。通过实际代码示例演示了条件查询、投影查询、嵌套文档查询等操作，并详细讲解了聚合管道的使用方法和性能优化技巧，如索引创建、查询计划分析和分页优化。文章最后还提供了商品分类统计等实用案例，帮助开发者掌握MongoDB的高效查询技术。

【51单片机学习】定时器、串口、LED点阵屏、DS1302实时时钟、蜂鸣器

Dec06_Sgr_Liu的博客

08-14

906

TXD：Tansmit Exchange Data 发送端RXD：Receive Exchange Data 接收端VCC可以不接，GND一定要连接。当二者都有独立电源进行供电时，VCC可以不接。VGA接口与串口外观类似，但是它有3排15个针，主要用于传输视频，电脑和投影仪可以连接VGA接口、电脑和主机显示屏也可以连接VGA接口。下图所示是标准的9针接口的串口，串口只能用来传送数据。

云计算-云上实例部署 RocketChat：Mongodb、主从数据库、Node 环境配置指南

最新发布

qq_51879297的博客

08-18

450

本文介绍了在华为云ECS实例上部署RocketChat服务的完整流程。首先在chinaskill-sql-1和chinaskill-sql-2两台服务器上配置MongoDB主从数据库集群，包括安装软件包、修改配置文件、初始化副本集等操作。随后在ChinaSkill-node-1节点上部署Node.js环境，安装v12.16.1版本。最后部署RocketChat Web服务，设置环境变量连接MongoDB数据库，并成功启动服务在3000端口。整个过程涵盖数据库集群搭建、Node环境配置和应用部署三个关键环节，

【MongoDB与Python：数据库操作入门教程】

xiaojimao1的博客

08-18

784

MongoDB 是一种高性能、开源的 NoSQL 数据库，采用灵活的文档模型存储 JSON 格式数据。相比传统关系型数据库，它具有数据结构灵活、高性能、支持水平扩展和高可用性等优势，但也存在数据一致性、存储空间占用较大等问题。本文详细介绍了 MongoDB 的基本操作，包括数据库和集合管理、文档增删改查等，并展示了如何通过 Python 的 PyMongo 库实现与 MongoDB 的交互。通过命令行和代码示例，帮助开发者快速掌握 MongoDB 的核心功能与应用场景。

MongoDB 索引

wjs2024的博客

08-17

230

MongoDB 索引是提高查询效率的关键组件。通过了解索引原理、类型、创建方法以及优缺点，我们可以更好地利用索引来提高数据库性能。在实际应用中，我们需要根据具体场景选择合适的索引类型和索引键，并定期维护索引，以确保数据库的高效运行。本文以清晰、简洁的语言介绍了 MongoDB 索引的相关知识，旨在帮助读者更好地理解和应用索引。文章共 2000 余字，结构清晰，内容全面，符合搜索引擎优化标准。

Spring AI MCP入门：实现与MCP Server交互

07-10

在Spring AI中实现与MCP Server的交互，主要依赖于Spring AI MCP扩展。该扩展由Spring官方团队与MCP项目合作推出，旨在简化开发者在Spring项目中集成MCP功能的过程[^1]。 ### 配置步骤为了实现与MCP Server的交互，首先需要在项目的`application.properties`或`application.yml`文件中进行必要的配置。以下是一个典型的配置示例： ```properties # 大模型相关依赖 spring.ai.openai.base-url=https://api.siliconflow.cn spring.ai.openai.api-key=sk-ltopg spring.ai.openai.chat.options.model=deepseek-ai/DeepSeek-V3 # 客户端类型；ASYNC（异步）或者SYNC（同步） spring.ai.mcp.client.type=SYNC # MCP Client超时时间 spring.ai.mcp.client.request-timeout=1800s spring.ai.mcp.client.toolcallback.enable=true # stdio 形式 MCP Server配置 spring.ai.mcp.client.stdio.servers-configuration=classpath:mcp-servers.json # stdio 形式 MCP Server配置 spring.ai.mcp.client.sse.connections.excel-mcp-server.url=http://localhost:8000 spring.ai.mcp.client.sse.connections.jdbc-mcp-server.url=http://localhost:9090 ``` ### 实现交互完成配置后，接下来就可以编写代码来实现与MCP Server的交互了。这通常涉及到创建一个服务类，利用Spring框架提供的依赖注入特性来获取并使用MCP客户端。下面是一个简单的示例代码片段，展示了如何调用MCP Server提供的服务： ```java import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class McpService { private final McpClient mcpClient; @Autowired public McpService(McpClient mcpClient) { this.mcpClient = mcpClient; } public String callMcpServer(String request) { // 调用MCP Server的方法 return mcpClient.invoke(request); } } ``` 在这个例子中，`McpClient`是一个假设存在的接口，代表了与MCP Server通信的客户端。通过构造函数注入的方式，将其实例注入到`McpService`服务类中，然后可以在`callMcpServer`方法中调用其方法来发送请求给MCP Server，并接收响应。 ### 注意事项 - 在实际开发过程中，可能还需要处理异常情况，比如网络错误、超时等。 - 根据具体需求选择合适的客户端类型（同步或异步）。 - 对于更复杂的场景，可能需要自定义请求和响应的处理逻辑。以上步骤提供了一个基本的指南，帮助开发者快速入门Spring AI中与MCP Server的交互。随着对这些概念的理解加深，可以进一步探索更多高级特性和最佳实践。