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MCP服务

Answer

模型上下文协议（MCP）是为 AI 模型统一连接数据与工具的标准接口，它采用简单的客户端-服务器架构，包括 MCP 主机、客户端、服务器、本地数据源和远程服务。MCP 的好处有：

  • 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。
  • 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。
  • 实时互动：长连接保证数据实时更新。
  • 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。
  • 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。

在以下场景中，传统 API 可能更适合：

  • 需要细粒度控制、功能严格限制。
  • 更偏好紧耦合以提升性能。
  • 希望最大化交互的可预测性。

如果您的应用场景需要精准且严格受控的交互方式，那么传统 API 可能更合适。MCP 提供广泛而灵活的动态能力，更适合需要上下文理解的场景，但不一定适用于严格受控的场合。

快速集成 MCP 的步骤如下：

  1. 定义能力：明确您的 MCP 服务器提供哪些功能。
  2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。
  3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。
  4. 创建资源/工具：开发或连接您的数据源和服务。
  5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。

MCP 的实际应用案例包括旅行规划助手、智能 IDE（代码编辑器）和复杂的数据分析等场景。在旅行规划助手中，使用 MCP 时，AI 助手可直接通过统一协议完成多项操作，无需单独整合每个工具；在智能 IDE 中，通过 MCP 一次连接所有功能，带来更丰富的上下文支持和更强大的智能建议；在复杂的数据分析中，AI 可自动发现并连接多个数据库和可视化工具，通过统一的 MCP 接口轻松完成分析任务。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

什么是模型上下文协议（MCP）？它如何比传统API更简单地集成AI？

•简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。•灵活性强：轻松切换AI模型或工具，无需复杂的重新配置。•实时互动：长连接保证数据实时更新。•安全可靠：内置标准化安全和权限控制。•扩展性强：AI系统扩展时，只需连接新的MCP服务器。[heading2]什么时候传统API更适合？[content]如果你的应用场景需要精准且严格受控的交互方式，那么传统API可能更合适。MCP提供广泛而灵活的动态能力，更适合需要上下文理解的场景，但不一定适用于严格受控的场合。[heading3]传统API更合适的场景：[content]•需要细粒度控制、功能严格限制；•更偏好紧耦合以提升性能；•希望最大化交互的可预测性。[heading2]如何开始使用MCP？[content]快速集成MCP的步骤：1.1.定义能力：明确你的MCP服务器提供哪些功能。2.2.实现MCP层：按照协议标准进行开发。3.3.选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如WebSockets）。4.4.创建资源/工具：开发或连接你的数据源和服务。5.5.建立客户端连接：与MCP服务器建立安全稳定的连接。[heading2]总结[heading3]再次回顾什么是MCP：[content]•MCP：为AI模型统一连接数据与工具的标准接口。•API：传统的方式，每个服务单独连接，开发更复杂。什么是MCP？MCP让AI与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效。

什么是模型上下文协议（MCP）？它如何比传统API更简单地集成AI？

MCP采用简单的客户端-服务器架构：MCP的工作架构•MCP主机（Host）：如Claude桌面应用或智能开发环境（IDE），需要访问外部数据或工具。•MCP客户端（Client）：与MCP服务器建立一对一的稳定连接。•MCP服务器（Server）：提供特定功能，连接本地或远程的数据源。•本地数据源：文件、数据库或服务。•远程服务：外部API或互联网服务。简单说，MCP像一座桥梁：它本身不处理复杂逻辑，只负责协调AI模型与工具之间的信息流动。[heading3]实际中的MCP客户端案例[content]比如，一个Python脚本（client.py）作为MCP客户端，可以轻松连接MCP服务器，以控制Gmail、Slack或日历应用，无需每个工具单独编写代码。[heading2]MCP应用案例：什么时候用它？[content]设想下面几个场景：[heading3]1.旅行规划助手[content]•使用API时：分别为谷歌日历、邮件、机票预订写代码，繁琐而复杂。•使用MCP时：AI助手直接通过MCP统一协议，查看日历、订机票、发邮件确认，无须单独整合每个工具。[heading3]2.智能IDE（代码编辑器）[content]•使用API时：手动连接文件系统、版本管理、包管理和文档，耗时费力。•使用MCP时：IDE通过MCP一次连接所有功能，带来更丰富的上下文支持，更强大的智能建议。[heading3]3.复杂的数据分析[content]•使用API时：人工管理与每个数据库、数据可视化工具的连接。•使用MCP时：AI自动发现并连接多个数据库和可视化工具，通过统一的MCP接口轻松完成分析任务。

宝玉 日报

?宝玉日报「12月04日」✨✨✨✨✨✨✨✨1⃣️?如何通过搜索量找需求：程序员独立开发的突破点问题：程序员离需求和用户太远，难以成功识别用户需求并转化为产品。解决方法：通过搜索引擎搜索量分析用户需求，发现蓝海市场。推荐@gefei55的文章《使用KGR公式来量化新词，寻找蓝海词》，帮助判断需求是否值得开发。?[https://mp.weixin.qq.com/s/x0QyLSypcH6gzb5MNTcAGw](https://mp.weixin.qq.com/s/x0QyLSypcH6gzb5MNTcAGw)?[https://x.com/dotey/status/1863993112281952669](https://x.com/dotey/status/1863993112281952669)2⃣️?Claude的MCP协议案例：总结微信群聊天记录功能亮点：Claude通过MCP Server直接查询和总结微信群历史记录，例如快速回答“他们一大早在聊啥？”的问题。用户无需部署AI模型或支付Token费用，即可使用Claude操作本地数据。隐私注意：用户需权衡数据隐私问题。未来发展：随着官方或第三方工具的推出，MCP功能将变得更加易用，可能通过插件实现傻瓜式操作。?[https://x.com/dotey/status/1864141603096678658](https://x.com/dotey/status/1864141603096678658)3⃣️?开源项目推荐：AFFiNE

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MCP是什么
模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）是一种全新的开放协议，主要用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景。 它就像 AI 领域的“USBC 接口”，能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。其具有以下特点和优势： 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 实时互动：长连接保证数据实时更新。 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发，现已成为一个开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用。 与传统 API 相比，通常 AI 系统连接外部工具时，需要单独整合多个不同的 API，每个 API 都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，极大地增加了开发复杂度。而 MCP 提供了更简单的集成方式。 但如果应用场景需要精准且严格受控的交互方式，传统 API 可能更合适，比如在需要细粒度控制、功能严格限制，更偏好紧耦合以提升性能，希望最大化交互的可预测性等场景。 若要开始使用 MCP，可参考以下快速集成步骤： 1. 定义能力：明确 MCP 服务器提供的功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 MCP 是一个典型的客户端服务端架构，对于有编程基础的同学来说较容易理解。通过简单案例，如让 AI 根据输入自动规划并调用 MCP 服务端，给本地电脑创建文件并写入一句话，可对其有初步且正确的认知。
2025-04-18
Mcp教程
以下是关于 MCP 教程的相关内容： 资源链接： 什么是 MCP 以及为什么要用它： Model Context Protocol（模型上下文协议），简称 MCP，是由 Anthropic 公司提出的一个开放标准，旨在解决 AI 模型与外部数据源和工具之间的连接问题。 MCP 就像是 AI 世界的“USBC 接口”，它提供了一种标准化的方式，让 AI 应用能够轻松连接到各种数据源和工具，不需要为每个新连接重新开发接口。 MCP 解决的主要问题包括： 碎片化集成：以前每个 AI 应用都需要单独开发与各种数据源的连接。 重复工作：不同团队重复构建相似的集成方案。 “N 乘 M 问题”：当有 N 个 AI 客户端需要连接 M 个数据源时，可能需要 N×M 个自定义集成。 希望这篇教程能帮助您了解 MCP 的基础知识，并开始构建自己的 MCP 服务器！随着实践的深入，您会发现 MCP 为 AI 应用与数据源及工具的集成提供了简单而强大的解决方案。 本篇内容由 Genspark 制作 https://www.genspark.ai/autopilotagent_viewer?id=c10e49b3228d4f65be347ab34777aaf8
2025-04-15
MCP是什么
模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）是一种全新的开放协议，专门用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景。 它就像为 AI 模型量身定制的“USBC 接口”，能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。 MCP 的好处包括： 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 实时互动：长连接保证数据实时更新。 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发，现在已成为一个开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用。 MCP 是一个典型的客户端服务端架构，对于有编程基础的同学来说容易理解，就像开发中常见的 MySQL 一样。 与传统 API 相比，通常 AI 系统连接外部工具时，需要单独整合多个不同的 API，每个 API 都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，极大地增加了开发复杂度。而 MCP 能简化这一过程。 在某些情况下，传统 API 更适合，比如应用场景需要精准且严格受控的交互方式，如需要细粒度控制、功能严格限制；更偏好紧耦合以提升性能；希望最大化交互的可预测性。 要开始使用 MCP，可按以下步骤： 1. 定义能力：明确 MCP 服务器提供的功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 总之，MCP 让 AI 与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效。
2025-04-14
mcp 的内容
MCP（模型上下文协议）是一种创新的开放协议，由 Anthropic 公司在 2024 年 11 月推出并开源。 其主要特点和功能包括： 统一了交互标准，是链接所有 AI 应用与工具的桥梁，兼容所有 AI 应用。 具有三大功能：工具（Tools），底层使用 Function call 实现，与 OpenAI 格式兼容；资源（Resources），为 AI 提供参考信息；提示词（Prompts），预设对话模板。 主要接口路径包括获取工具列表、调用工具、获取资源列表、读取资源内容、获取提示词列表、获取提示词内容等。 转换步骤包括客户端向 MCP 服务器请求工具列表，将 MCP 工具定义转换为 Function call 格式，发送 Function Call 定义给 LLM，接收 LLM 生成的 Function call，将 Function call 转为 MCP 工具调用，发送工具调用结果给 LLM。 MCP 就像一个“转接头”或“通用插座”，其核心作用是统一不同外部服务，通过标准化接口与 AI 模型对接。它与传统 API 的关键区别在于： 单一协议：MCP 像一个统一接口，只要一次整合，就能连接多个服务。 动态发现：AI 模型能自动识别并使用可用的工具，不用提前写死每个接口。 双向通信：MCP 支持类似 WebSockets 的实时双向通信，模型不仅能查询数据，还能主动触发操作。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发，目的是帮助 AI 模型（如 Claude）更容易地连接工具和数据源，现在已成为一个开放协议，被越来越多的企业和开发者采用，逐渐成为 AI 与工具互动的新标准。 官方文档：https://modelcontextprotocol.io/
2025-04-13
如何使用MCP？提供教程
以下是关于如何使用 MCP 的详细教程： 前置准备工作： 任选一个客户端软件进行配置，大致分为四步： 1. 填入大模型 API 密钥。 2. 找到 MCP 配置界面。 3. 填入 MCP Server 对应的 json 脚本。 4. 使用 MCP。 不同客户端软件的配置方法： 1. Cherry Studio（推荐）： 版本：2025 年 4 月发布的 1.1.17。 配置大模型 API：填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP：例如，图中填写的就是 Playwright 的 MCP Server 和百度地图的 MCP Server。 使用 MCP。 2. Cursor（推荐）： 配置大模型 API：如果 Cursor Pro 在免费试用期，这一步可以不做；如果不在免费试用期，最好的办法是氪金，也可以试试填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP Server：填入 MCP Server 的 json，保存。 回到 Cursor 的 MCP 配置页面，等待几秒钟，多点几次蓝色框里的按钮，直到绿灯亮起，并显示出所有 MCP 工具。 使用 MCP：Ctrl+Shift+L 新建对话，将模式设置为 Agent。 3. Claude Desktop： 配置 MCP Server：用文本编辑器（VSCode、Sublime Text 等）打开 claude_desktop_config.json 文件，填入 MCP Server 对应的 json 文件，保存。 重启 Claude Desktop。 查看 MCP Server 连接状态。 使用 MCP。 MCP 的好处： 1. 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 2. 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 3. 实时互动：长连接保证数据实时更新。 4. 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 5. 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 传统 API 更适合的场景： 1. 需要细粒度控制、功能严格限制。 2. 更偏好紧耦合以提升性能。 3. 希望最大化交互的可预测性。 快速集成 MCP 的步骤： 1. 定义能力：明确您的 MCP 服务器提供哪些功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接您的数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 MCP 与 API 的比较： MCP 与传统 API 之间的主要区别在于： 1. 单一协议：MCP 充当标准化的“连接器”，因此集成一个 MCP 意味着可能访问多个工具和服务，而不仅仅是一个。 2. 动态发现：MCP 允许 AI 模型动态发现可用工具并与之交互，而无需对每个集成进行硬编码知识。 3. 双向通信：MCP 支持持久的实时双向通信 类似于 WebSockets。AI 模型既可以检索信息，也可以动态触发操作。 以 Cursor 驱动 blender 自动化建模的 MCP 项目为例： 首先，在 github 上找到项目说明（https://github.com/ahujasid/blendermcp）。以 Mac 安装为例，首先要安装一个 uv 包（如果不懂，就直接新建一个项目文件夹后，将相关需求丢给 AI）。显示 uv 安装完毕后（初次使用可能需要安装一系列的环境，只要一路让 AI 安装就可以了），还是找到点击界面右上角的小齿轮图标。找到 MCP 模块 Add new global MCP server，将相关内容粘贴进去。退回 MCP 界面时，就会发现已经连接上了这个 blender 服务器，并且增加了很多具体功能。
2025-04-13
如何开发MCP
MCP（模型上下文协议）是由 Anthropic 在 2024 年 11 月推出并开源的一项创新标准。它就像一个“转接头”或“通用插座”，其核心作用是统一不同的外部服务（如 Google Drive、GitHub、Slack、本地文件系统等），通过标准化接口与 AI 模型对接。 MCP 的好处包括： 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 实时互动：长连接保证数据实时更新。 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 与传统 API 相比，MCP 更适合需要上下文理解的场景，而传统 API 更适合需要精准且严格受控的交互方式，如需要细粒度控制、功能严格限制，更偏好紧耦合以提升性能，希望最大化交互的可预测性的场景。 开发 MCP 的步骤如下： 1. 定义能力：明确 MCP 服务器提供的功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 MCP 是一个典型的 CS 架构，对于有编程基础的同学来说容易理解。开发 MCP 前需要进行环境安装，包括下载并安装 Python（官网：https://www.python.org/），安装 uv（借助 uv 进行虚拟环境创建和依赖管理，它是一个 Python 依赖管理工具，采用 Rust 编写，兼有创建虚拟环境和包管理工具的功能，可以平替 pip，venv）。
2025-04-12
如何本地部署大模型，如何选择是否使用云服务商
以下是关于本地部署大模型以及选择是否使用云服务商的相关内容： 本地部署大模型的主要步骤： 1. 选择合适的部署方式，包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求进行选择。 2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。 3. 选择合适的预训练模型作为基础，可以使用开源的预训练模型如 BERT、GPT 等，也可以自行训练一个基础模型。 4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。 5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，对部署的模型进行在线调试和性能优化。 6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。 以 SDXL 为例的本地部署步骤： 1. SDXL 的大模型分为两个部分，base+refiner 是必须下载的，base 是基础模型，用于文生图操作；refiner 是精炼模型，用于对生成的模型进行细化，生成细节更丰富的图片。还有一个配套的 VAE 模型，用于调节图片的画面效果和色彩。 2. 想要在 webUI 中使用 SDXL 的大模型，首先要在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。 3. 将模型放入对应的文件夹中，base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下；vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成之后，启动 webUI，就可以在模型中看到 SDXL 的模型。 以 LLM 大语言模型为例的本地部署步骤： 1. 下载并安装 Ollama，点击进入根据电脑系统下载 Ollama：https://ollama.com/download ，下载完成后，双击打开，点击“Install”，安装完成后，将下方地址复制进浏览器中。如果出现下方字样，表示安装完成：http://127.0.0.1:11434/ 。 2. 下载 qwen2:0.5b 模型（0.5b 是为了方便测试，下载快，自己设备充足的话，可以下载更大的模型）。如果是 windows 电脑，点击 win+R，输入 cmd，点击回车；如果是 Mac 电脑，按下 Command（⌘）+Space 键打开 Spotlight 搜索，输入“Terminal”或“终端”，然后从搜索结果中选择“终端”应用程序。复制相关命令行，粘贴进入，点击回车，等待下载完成。 总的来说，部署大模型需要综合考虑多方面因素，包括部署方式、数据准备、模型训练、部署调试以及安全性等。需要根据具体需求选择合适的方法，并注意优化各个环节以提高模型性能和应用效果。
2025-04-14
AI服务器配置
以下是关于 AI 服务器配置的相关内容： 对于 Coze AI 机器人对接微信的服务器配置： 1. 如果按照上一篇教程操作，此次配置只需修改容器编排模板。最新的容器编排模板如下，同时提供无描述性的参考配置方便新手直接参考使用。 2. 若之前没有容器编排模板，新建一个即可，新建和修改逻辑类似。 3. 更新后的编排模板，若之前创建过相似机器人容器编排服务，建议先删除以防冲突，删除步骤如下。 4. 基于新的编排模板创建新的容器编排，然后启动服务。 5. 服务启动成功后，进入 COW 服务扫码绑定微信机器人，具体步骤参考上一篇入门教程。 对于视频相关的 AI 服务器配置： 1. 购买服务器：直接点击去购买：https://buy.cloud.tencent.com/lighthouse?blueprintType=APP_OS&blueprintOfficialId=lhbpr8j2ftq0&regionId=8&zone=apbeijing3&bundleId=bundle_rs_mc_med1_02&loginSet=AUTO&from=lhconsole ，并根据以下配置购买。 2. 购买并付款完成后，回到服务器“控制台”。 3. 点击服务器卡片空白处添加防火墙，添加 8887、8080 端口。 4. 点击右上角“登录”按钮，扫码验证后在命令行窗口中操作，注意复制粘贴代码的方式和命令执行完毕的标志。 5. 在命令行中依次输入相关命令。 6. 保存并打开外网面板地址，输入账号和密码。
2025-04-10
如何利用AIGC技术给企业提供咨询服务
利用 AIGC 技术为企业提供咨询服务可以从以下几个方面入手： 1. 招募具备实战经验的 AI 讲师与咨询专家：工信部大数据产业人才基地依托丰富的企业渠道资源，计划为传统行业客户提供 AI 技术培训、场景化咨询与解决方案落地服务，并面向社区招募相关人才。 2. 开展公开课：针对 B 端渠道持续展开公益科普，形式免费，部分渠道有一定经费，内容为企业端的 AI 应用场景案例和 AI 通识类的科普分享，目的是建立与企业渠道之间的信任，构建收费培训/咨询的转化通道。 3. 组织线下培训：通过培训转化或直接招生，开设两天一夜、三天两夜的培训班，一般 50 人以上开班，建议 100 人。 4. 提供咨询陪跑服务：包括 AI 营销能力搭建，企业客服机器人搭建、企业端内容分析智能体搭建、企业运营数据大盘搭建、无人直播/数字人直播间搭建等。 此外，一些成功的案例和产品也可供参考： 1. 为阿里妈妈、阿里国际、搜狗、途虎、太平洋保险、哔哩哔哩、滴滴、百度金融、浦发银行、花旗银行、振华重工、中国电信、中国移动、中兴通讯、SMG 等企业提供设计咨询与训练。 2. Runway 上线文字生成语音功能，英文效果好，中文存在外国人口音问题，功能可选择语音模型多。 3. Delphi 可以将个人的所有视频、播客、PDF、博客文章等信息训练为一个分身，并能用分身对外提供咨询服务，支持文字、语音甚至视频沟通，还支持对话内容的数据分析以优化交流。 4. Osum 是一款人工智能市场研究工具，可通过按下按钮获取产品或企业的详细研究、SWOT 分析、买家人物画像、增长机会等信息，还提供销售前景分析器，并能在几秒钟内为任何商务或产品提供完整 SWOT 分析。
2025-04-01
mcp服务是什么
MCP（模型上下文协议）是一项创新标准，由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出并开源。它是为 AI 模型统一连接数据与工具的标准接口，旨在让大语言模型能够无缝连接至第三方的数据源。 MCP 的好处包括： 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 实时互动：长连接保证数据实时更新。 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 MCP 与传统 API 的关键区别在于： 单一协议：MCP 像一个统一接口，只要一次整合，就能连接多个服务。 动态发现：AI 模型能自动识别并使用可用的工具，不用提前写死每个接口。 双向通信：MCP 支持类似 WebSockets 的实时双向通信，模型不仅能查询数据，还能主动触发操作。 传统 API 更适合的场景包括： 需要细粒度控制、功能严格限制。 更偏好紧耦合以提升性能。 希望最大化交互的可预测性。 快速集成 MCP 的步骤： 1. 定义能力：明确 MCP 服务器提供的功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 通过 MCP，我们可以让 AI 使用各种强大工具，比如查询实时天气、联网搜索最新信息、调用私人数据库等。
2025-03-27
我公司想部署一个deepseek-R1，用云服务器请问大概需要多少钱？
部署 DeepSeekR1 模型使用云服务器的价格因云计算厂商而异： 华为昇腾社区：部署 DeepSeekR1 模型用 BF16 权重进行推理至少需要 4 台 Atlas 800I A2（864G）服务器，用 W8A8 量化权重进行推理则至少需要 2 台 Atlas 800I A2。服务器调用 Docker 下载部署权重资源，非 API 调用模式。 阿里云（人工智能平台 PAI）：以 R1 为例，所需计算资源价格 316.25/小时。模型部署成在线服务，在人工智能平台 PAI 下的模型部署下的模型在线服务 EAS。 阿里云（阿里云百炼）：免费额度：10000000/10000000，通过 API 调用。 腾讯云（自建服务器）：多机分布式部署，节点数量：2 个，单节点配置：HCCPNV6 机型，可在线体验（需开通 T1 平台服务）。 腾讯云（调用 API）：API 调用 DeepSeek 系列模型限时免费。即日起至北京时间 2025 年 2 月 25 日 23:59:59，所有腾讯云用户均可享受 DeepSeekV3、DeepSeekR1 模型限时免费服务，单账号限制接口并发上限为 5。在此之后，模型价格将恢复至原价。 京东云：“deepseekr1:1.5b、“deepseekr1:7b”、“deepseekr1:32b”，1.89/小时起；服务器部署的方式。 gitee ai：R1 价格 0.1 元/次，基于沐曦曦云 GPU 及曦源一号国产替代算力集群，有在线体验。 需要注意的是，价格可能会有所变动，具体以各云计算厂商的最新公布为准。
2025-03-25
可以为我找到在线更换图片颜色服务的AI网站吗
以下是一些可以在线更换图片颜色服务的 AI 网站相关信息： 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染的功能，能在显存不够的情况下将图片放大到足够的倍数。 在最近新上线的 controlnet 模型中，Recolor 新模型可将黑白图片重新上色。 对于人物照片还原，可选择 realisian 的写实大模型，通过提示词描述颜色和对应内容，如黑色的头发、黄色的皮肤、深蓝色的衣服、浅蓝色的背景等。ControlNet 选择 Recolor，预处理器选择“recolor_luminance”效果较好。 您可以通过以下网址获取更详细内容：https://mp.weixin.qq.com/s/hlnSTpGMozJ_hfQuABgLw
2025-03-25