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Blog Posts

Anthropic 的 MCP：使用 Claude Desktop 设置 Git MCP Agentic 工具

Anthropic 的 MCP：使用 Claude Desktop 设置 Git MCP Agentic 工具

在本详细指南中，我将带您了解如何设置和使用Model Context Protocol (MCP) Git与Claude Desktop的集成。这种工具使Claude能够直接分析和与您的Git仓库进行交互，提供先进的代码分析和版本控制功能。我们将涵盖从基本设置到高级用例、故障排除和最佳实践的所有内容。让我们先了解一下MCP是什么以及它的重要性。 以下是我们在本综合指南中将要涵盖的内容：

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超越 Text2SQL：自然语言数据库查询的新领域

超越 Text2SQL：自然语言数据库查询的新领域

介绍 TAG，一个用于复杂问题回答的统一模型 缩小人工智能与数据库之间的差距 承诺与瓶颈 人工智能（AI）正在迅速改变我们与数据互动的方式。强大的语言模型（LMs）的出现为以更自然和直观的方式查询和分析信息开辟了新的可能性。想象一个世界，你可以用简单的英语提问，系统就能从庞大的数据库中检索到你所需的确切信息。这就是AI驱动的数据交互所带来的承诺。 然而，存在

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用 Python 构建可投入生产的人工智能助理后台服务 - 第 1 部分

用 Python 构建可投入生产的人工智能助理后台服务 - 第 1 部分

— 学习构建生产就绪应用程序的最佳实践。 *免责声明 — 本文中的内容仅代表我个人观点，不代表我当前或过去雇主的观点。* 通过本综合教程的学习（请按照所有 4 个部分），您将能够使用以下架构中解释的框架开发后端服务： ![](https://wsrv.nl/?url=https://cdn-images-1.readmedium.com/v2/resize:fit:800/

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构建生产就绪的人工智能助理后台服务（Python）--第 2 部分

构建生产就绪的人工智能助理后台服务（Python）--第 2 部分

— 使用 LangGraph 构建多代理 RAG 系统 + 用授权密钥头保护您的应用程序 *免责声明 — 本文内容仅代表我个人观点，不代表我当前或过去雇主的立场。* 在上一部分（[第 1 部分](https://readmedium.com/build-production-ready-ai-assistant-backend-service-in-python-part-

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构建生产就绪的人工智能助理后台服务（Python）--第 3 部分

构建生产就绪的人工智能助理后台服务（Python）--第 3 部分

— 使用授权密钥保护您的应用程序 + 通过实际的 MongoDB 数据库和语义缓存能力提升后端吞吐量服务 *免责声明 — 本文中的内容仅代表我个人观点，与我当前或过去的雇主无关。* 回顾一下在 [第一部分](https://readmedium.com/build-production-ready-ai-assistant-backend-service-in-python

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使用 AutoGen 构建人工智能个人助理 - 第 1 部分

使用 AutoGen 构建人工智能个人助理 - 第 1 部分

探索 AutoGen v0.4：构建具有 Gmail 和 Google Calendar 集成的 AI 助手 TL; DR 在这篇文章中，我构建了Aura的基础，这是一个个人AI助手，旨在使用AutoGen管理电子邮件和日历。以下是我所涵盖内容的快速概述：动机：Aura解决了生产力挑战，如收件箱过载、日程安排以及跟上技术趋势。 框架选择：选

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使用自动生成的 MCP 服务器的 C++ RESTful 网络服务与 LLM 连接

使用自动生成的 MCP 服务器的 C++ RESTful 网络服务与 LLM 连接

这是一个 5 分钟的教程，介绍如何将 MCP (Model Context Protocol) 服务器添加到您现有的 Oat++ 应用程序，以便 LLMs 可以查询您的 API。 前提条件 在开始之前，您需要一个使用 Oat

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选择适合您的双子座人工智能模型：从 Flash 到专业

选择适合您的双子座人工智能模型：从 Flash 到专业

原文 发布于 Premier Cloud 博客谷歌发布了多个 Gemini 模型，彻底改变了 AI 驱动工具的格局，使生成性 AI 对个人、开发者和企业而言更加可及和强大。这些模型由 DeepMind 开发，代表了生成性

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Claude与Neo4j的动态数据交互与模型上下文协议应用

Claude与Neo4j的动态数据交互与模型上下文协议应用

赋予 LLM 知识图谱的能力，使用 Anthropic 的模型上下文协议 上周，Anthropic 发布了一个新的 模型上下文协议 (MCP)，使得像 Claude 这样的 LLM 能够与外部数据源进行通信。 该协议允许本地应用程序，如 Claude.ai、Zed、R

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🔌 Cline + MCP：VS Code 的人工智能助手获得代理超能力

🔌 Cline + MCP：VS Code 的人工智能助手获得代理超能力

“嘿，Cline，你能检查一下我们在 CI 中测试失败的原因吗？”到目前为止，AI 编码助手只能分析您手动共享的代码。但通过 Cline 最新的模型上下文协议（MCP）集成，您的 AI 助手现在可以调查问题、部署修复，并管理您整个开发工作流程——这一切都可以在 VS Code 中完成。“多亏了 Claude 3.5 Sonnet 的代理编码能力，Cline 可以逐步处理复杂的软

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对话式商业智能：Text2SQL 的挑战与解决方案

对话式商业智能：Text2SQL 的挑战与解决方案

用自然语言查询 SQL 数据库/数据仓库的艺术 介绍 BI的未来是对话式的 — 这是Gartner和其他分析师在过去几年中告诉我们的。对话式BI在赋能业务用户自主查询数据存储（使用自然语言）方面具有巨大的潜力，无需依赖数据工程团队。随着大型语言模型（LLMs）的出现，我们似乎已经达到了一个转折点。让我们首先了解实现Text2SQL的挑战。 Text2SQL 挑战

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Crawl4AI：您的终极异步网络爬行伴侣 🕷️🤖

Crawl4AI：您的终极异步网络爬行伴侣 🕷️🤖

Crawl4AI 是一个 开源 Python 库，旨在简化网络爬虫并轻松提取网页上的有价值信息。无论您是将其集成作为 REST API，还是直接在您的 Python 项目中使用，Crawl4AI 都提供了一种 强大、灵活 和 完全异步 的解决方案，专为大型语言模型（LLMs）和人工智能应用量身定制。 介绍 Crawl4AI 旨在 **简化

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使用 Google 双子座 2.0 轻松进行网络抓取

使用 Google 双子座 2.0 轻松进行网络抓取

网页抓取从未如此简单，这都要感谢谷歌开创性的多模态实时 API——Gemini 2.0\。 使用这个工具，您可以轻松地从任何网页中提取数据，无论是复杂的、非结构化的，还是某些非常特定的数据。 今天，我将逐步带您体验我自己尝试过的实际示例，这样您就会确切知道该怎么做。 即使您是完全的初学者，您也会在短时间内感觉像个专业人士。 让我们开始吧！ 入门：设置 Google AI

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未来工程：数据、软件和人工智能的共同点

未来工程：数据、软件和人工智能的共同点

识别跨学科共性不仅增强招聘策略，还支持灵活的IT架构。 我注意到IT部门中存在过度专业化的趋势。然而，多年来我学到的一个重要教训是这种孤立专业化的负面影响。 虽然这主要是一个组织问题，但对供应商专业平台产品的盲目追求也[导致了我们企

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从帖子到报告：利用 LLM 进行社交媒体数据挖掘

从帖子到报告：利用 LLM 进行社交媒体数据挖掘

如何指导LLMs过滤餐厅帖子并提取对业务增长至关重要的见解。 应用概述 我们正处于自动化的黄金时代，这得益于大型语言模型（LLMs）的崛起。从改变行业到解锁无尽的应用，LLMs彻底改变了我们与数据的互动方式，主要通过自然语言。 在本文中，我将向您展示如何指示LLM穿透社交媒体的噪音，提取最重要的信息。具体来说，我们将深入探讨如何挖掘Instagram上的餐厅帖子，以

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