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RSS订阅原创 Agent专项：MCP（1:1本地连接服务）
本文介绍了使用MCP（ModelContextProtocol）协议构建论文检索机器人的实践过程。首先通过@mcp.tool装饰器将本地函数转换为MCP工具，包括论文搜索和信息提取功能。接着使用uv包管理器配置项目环境，并测试服务器功能。然后构建MCP客户端，通过异步编程实现与服务端的交互，将工具调用结果返回给大语言模型。最后展示了完整的聊天机器人实现，能够根据用户查询自动调用MCP工具检索论文信息，并生成结构化回答。文章还预告了后续将在更复杂环境下（多MCP）进行调用的进阶内容。
2025-08-11 18:15:18
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原创 Agent专项：MCP
本文介绍了Model Context Protocol (MCP)协议及其应用。MCP是由Anthropic推出的开放协议，用于大模型与第三方服务的交互，支持获取数据、资源和工具。其采用客户端-服务器架构，包含Host、MCPClient和MCPServer三个部分，支持工具调用、资源访问和提示模板等功能。通信机制包括初始化、请求/响应交互和传输控制，支持本地I/O和远程HTTP/SSH传输方式。最后以构建论文检索聊天机器人为例，展示了MCP的实际应用场景。
2025-08-04 16:59:55
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原创 Agent专项：本地部署n8n教程，开始探索workflow
本教程介绍了如何通过Docker容器技术快速部署n8n自动化工具。主要内容包括：1）Docker的核心价值在于解决环境兼容性问题，通过容器化实现"一次构建，到处运行"；2）详细演示了在Docker中搜索、拉取和运行n8n镜像的过程；3）完成部署后，通过生成的IP地址即可访问n8n界面进行登录注册。该教程为零基础用户提供了搭建n8n环境的完整方案，为后续利用AI设计自动化工作流奠定基础。
2025-08-01 14:58:33
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原创 How to connect API
调用 API 的核心是 “正确传递请求信息，妥善处理响应和异常”。实际开发中，需根据 API 文档（如参数、认证、格式要求）调整代码，确保每个元素与 API 的设计匹配。
2025-07-28 13:53:01
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原创 记录自己第一次kaggle跑项目
参加的项目是很基础的泰坦尼克项目，在这里记录一下我的第一次尝试。准确率达到70%左右，虽然表现不够好，但是是自己第一次分析特征、特征选用、建立特征工程、选择机器学习的方法独立完成的经历，排名拿到了2000多的成绩哈哈，蛮开心。简单地进行了label encode 和zscore方法对特征进行处理，个人感觉zscore用在这里分析fare不太好，出来的都是负数。而且很多nan的填充也只是简单地使用了0或者是众数或者平均数。后续会研究一下自己的过程和人家的工程差距在哪里，再把效果修正的好一些。
2025-07-27 21:34:17
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原创 Whisper大模型学习纪录：准备过程
（5）回到终端输入：huggingface-cli download --resume-download openai/whisper-tiny --local-dir whisper-tiny 标准语法：huggingface-cli download --resume-download {模型名称} --local-dir {下载路径} PS。/mnt/e/王嘟嘟/wsl/asr_large_model/train_model/mozilla-foundation/common_voice_11_0。
2024-12-01 21:52:31
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空空如也
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