我平时主要还是通过国内平台来获取 AI 一手信息，信息密度高，也更接地气一些。 公众号这块看得最多： 刘小排，强烈推荐，长期关注 AI 前沿、新模型、新产品，很多观点都很有启发性，不是那种纯搬运新闻的。 苍何，偏技术向，干货特别多，教程写得很细，适合真正想动手学的人。 腾讯云开发者 / 腾讯技术工程 这些官方号也很值得看，AI 相关的底层技术、工程实践、行业落地都会覆盖，质量比较稳定。 社交平台上： X（推特）上其实有不少中文技术大佬，比如宝玉老师，经常分享很实用的 Prompt、AI 使用技巧和工具思路，有时候刷一刷就能学到新玩法。 视频平台这块也必须提一下： B 站现在 AI 学习资源真的很多，从入门到进阶都有。 比如 秋芝 2046，视频内容丰富、有趣，而且讲得很通俗，不会一上来就甩一堆概念，特别适合初学者建立感觉。 小红书也挺适合“轻量学习”，很多创作者会分享 AI 工具使用心得、实操案例，碎片时间刷一刷也能吸收不少新东西。 整体下来我的感觉是： 公众号负责系统性 + 深度， X 和小红书负责新鲜度和灵感， B 站负责把复杂的东西讲明白。 多几个渠道一起用，基本就能避开大部分无效信息，不容易被概念带着跑。... 展开详请

MCP（Model Context Protocol）是一种用于连接大语言模型与外部工具和数据的协议，其安全性取决于具体实现和使用场景。 **安全性分析：** 1. **数据隐私**：MCP 本身不存储数据，但若连接的工具或数据源（如数据库、API）未加密或权限控制不当，可能导致数据泄露。 2. **访问控制**：若 MCP 客户端（如 AI 助手）未严格限制可调用的工具或操作范围，可能被滥用执行高风险命令（如文件删除、系统调用）。 3. **依赖风险**：MCP 依赖第三方工具插件，若插件存在漏洞或恶意代码，可能成为攻击入口。 **安全实践建议：** - **最小权限原则**：仅允许 MCP 访问必要的工具和数据。 - **加密通信**：确保 MCP 与工具之间的连接使用 HTTPS 或加密协议。 - **审核插件**：仅使用可信来源的 MCP 工具插件，避免运行未经验证的代码。 **腾讯云相关产品推荐**： - **腾讯云密钥管理系统（KMS）**：保护 MCP 连接的敏感数据（如 API 密钥）加密存储。 - **腾讯云 Web 应用防火墙（WAF）**：防御针对 MCP 服务的恶意请求或注入攻击。 - **腾讯云容器安全服务**：若 MCP 运行在容器环境，可扫描插件漏洞并加固运行时安全。... 展开详请

MCP（Modbus Communication Protocol）连接中的步骤主要包括以下环节： 1. **物理连接**：通过RS-232、RS-485或以太网等物理介质连接主设备（如PLC、SCADA系统）和从设备（如传感器、变频器）。 2. **协议配置**：设置通信参数，包括波特率、数据位、停止位、校验方式（如8-N-1），以及Modbus协议类型（RTU、ASCII或TCP）。 3. **设备寻址**：为每个从设备分配唯一的Modbus地址（通常为1-247），主设备通过地址指定通信目标。 4. **功能码选择**：根据需求选择功能码（如01读线圈、03读保持寄存器、06写单个寄存器等）。 5. **数据请求与响应**：主设备发送请求帧，从设备解析后返回对应数据或执行操作，主设备接收响应并处理。 6. **错误处理**：检查响应中的异常码（如非法地址、校验错误），必要时重试或报警。 **举例**：在工业自动化中，上位机（主设备）通过RS-485连接多个温控器（从设备），配置为Modbus RTU协议，波特率9600，读取地址1的温控器（功能码03）当前温度值。 **腾讯云相关产品推荐**：若需将MCP设备数据上云管理，可使用**腾讯云物联网开发平台（IoT Explorer）**，支持Modbus协议解析、设备接入和数据可视化；或通过**腾讯云边缘计算服务（IECP）**在本地处理MCP数据后再上传云端。... 展开详请

MCP 服务器（Model Context Protocol Server）是一种基于 **Model Context Protocol（模型上下文协议）** 的中间件服务，用于为 AI 模型提供结构化、标准化的外部数据源访问能力。它的核心作用是充当 AI 与外部工具/数据之间的桥梁，让大语言模型（如 GPT 等）能安全、高效地获取实时信息或调用专业功能，而无需直接连接复杂系统。 --- ### **关键点解析** 1. **协议标准** MCP 由 **Anthropic（Claude 背后的公司）** 主导提出，定义了一套通用规范，统一了 AI 如何发现、认证和使用外部资源（如数据库、API、文件系统等）。类似编程中的“插件接口标准”。 2. **核心功能** - **数据连接**：让 AI 访问企业内部数据库、知识库、CRM 等系统。 - **工具调用**：集成第三方服务（如支付网关、地图 API）。 - **上下文增强**：为 AI 提供动态上下文（如实时库存、用户历史记录）。 3. **工作原理** AI 模型通过 MCP 协议向服务器发送请求 → 服务器处理请求（如查询数据库）→ 返回结构化结果给 AI，整个过程对用户透明。 --- ### **应用场景举例** - **企业客服**：AI 通过 MCP 连接 CRM 系统，实时获取客户订单信息，直接回答“您的订单何时发货”。 - **代码助手**：开发者的 AI 工具通过 MCP 调用 Git 或内部文档库，自动生成符合项目规范的代码。 - **医疗辅助**：AI 通过 MCP 安全访问电子病历系统，为医生提供患者历史摘要（需合规脱敏）。 --- ### **腾讯云相关产品推荐** 若您需要构建或托管 MCP 服务器，可结合以下腾讯云服务： 1. **API 网关**：管理 MCP 服务器的对外接口，实现高并发和安全鉴权。 2. **云函数（SCF）**：轻量级运行 MCP 逻辑，按需扩缩容，适合事件驱动的数据处理。 3. **数据库（TencentDB）**：为 MCP 提供结构化数据支持（如 MySQL/PostgreSQL）。 4. **微服务平台（TSF）**：若 MCP 需要复杂服务治理（如多实例协同），可用 TSF 托管。 通过这些产品，您可以快速部署一个高性能、安全的 MCP 服务器，连接 AI 与您的业务系统。... 展开详请

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种标准化协议，用于高效连接大语言模型（LLM）与外部数据源或工具，通过结构化方式提供上下文信息，增强模型的响应能力。 **工作原理：** 1. **协议定义**：MCP 规定了客户端（如LLM应用）与服务端（数据源/工具）之间的交互格式，包括请求、响应的数据结构和通信流程。 2. **工具注册**：开发者将外部工具（如数据库、API、文件系统）封装为MCP服务端，并定义其功能（如查询、读写操作）。 3. **上下文传递**：当用户向LLM提问时，MCP客户端根据问题类型调用匹配的MCP服务端，获取相关数据（如实时库存、文档内容），并将这些信息作为上下文注入模型输入。 4. **模型响应**：LLM结合原始问题和MCP提供的上下文生成更精准的回答。 **示例**： - **企业知识库查询**：员工问“去年Q3的销售报告结论是什么？”，MCP客户端连接到公司数据库的MCP服务端，提取报告数据并传递给LLM，模型直接分析数据生成摘要，无需人工查找。 - **代码辅助**：开发者在IDE中询问“这个函数的调用关系”，MCP服务端扫描代码库，返回函数依赖关系供LLM解释。 **腾讯云相关产品**： 腾讯云的 **向量数据库（Tencent Cloud VectorDB）** 可存储嵌入向量，通过MCP协议与LLM结合，实现高效的语义检索；**API网关** 能帮助快速暴露MCP服务端接口，支持安全调用外部工具。... 展开详请

**答案：** 模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）是一种标准化协议，用于定义大语言模型（LLM）如何安全、高效地访问外部工具、数据源和上下文信息。它通过结构化接口将模型与外部系统连接，使模型能动态获取实时数据或执行操作（如查询数据库、调用API等），而无需硬编码集成。 **解释：** 传统LLM依赖静态提示词或固定知识截止日期，而MCP允许模型在运行时按需获取最新信息（如企业数据库、本地文件、网络服务等）。协议核心是**解耦模型与工具**，通过统一规范管理上下文来源，提升灵活性和安全性。 **举例：** 1. **企业场景**：客服LLM通过MCP协议连接内部CRM系统，实时查询用户订单历史，无需人工更新知识库。 2. **开发场景**：代码生成模型通过MCP调用Git仓库API，自动获取项目最新代码片段辅助编程。 **腾讯云相关产品推荐：** - **腾讯云大模型知识引擎**：支持MCP-like的上下文扩展能力，可关联企业微信、腾讯文档等内部数据源。 - **API网关**：配合MCP实现外部工具的安全调用（如数据库、微服务）。 - **云函数（SCF）**：作为MCP工具的后端逻辑承载，处理模型触发的动态任务。... 展开详请

1、Sitemap/批量抓取与去重：Crawler MCP（基于 Crawlee/Apify 的 MCP 封装） 2、API/JSON 数据源优先：HTTP Client MCP（请求签名、分页、速率限制） 3、数据落地与管道：Storage MCP（S3/GCS/SQLite/Postgres） + Scheduler MCP（队列/限速/重试）... 展开详请

老哥思维很先进啊，网络爬虫想着要用MCP服务了， 我还一直用scrapy、playwright呢，不过最近刚接触到一个比较好用爬虫MCP，可以推荐下，是亮数据的爬虫MCP服务，名字叫Bright Data MCP，测试下来比纯python爬虫库和采集器更好用。 亮数据本身是做ip代理和数据采集api工具的，才刚发布了爬虫MCP服务，可以用cursor、trae等编程agent调用，配置下Json文件就可以用。 这个MCP内置了各大电商、社媒等网站的采集api，自动化处理反爬机制，而且将数据集处理成结构化的json格式，只需要通过自然语言调用mcp就可以实现数据采集，比如电商的商品名称、价格等信息。 现在好像有5千次的免费mcp调用额度，羊毛可以薅一薅哈哈。 我记得微软也发布了基于playwright的MCP服务，功能貌似也很强大，现在好用的MCP层出不穷，需要去摸索下。... 展开详请

最近刚好用了一款专门用来采集数据的mcp服务，我是在claude code配置的bright data mcp，好像是亮数据开发的mcp服务，它之前专门做数据采集api和ip代理的，相对比较专业吧。 这个mcp用下来有4个功能比较不错，第一是搜索功能，可以调用直接搜索谷歌并返回搜索数据；第二是采集网页，能够采集整个网站所有的页面，就非常强了；第三是访问查看各种网站公开内容，而且内置了解锁服务，不需要自己去应对反爬虫机制；第四能实现浏览器自动化，可以设置prompt，让mcp自己去自动化操作浏览器完成任务。... 展开详请

**答案：** MCP（Model-Context-Protocol）是一种架构模式，通常用于简化数据库操作，通过定义模型（Model）、上下文（Context）和协议（Protocol）来标准化数据交互流程。以下是具体步骤和示例： --- ### **1. 定义模型（Model）** 模型对应数据库中的表结构，包含字段和数据类型。 **示例（用户表）：** ```python # Python 示例（使用SQLAlchemy） from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(50)) email = Column(String(100)) ``` --- ### **2. 实现上下文（Context）** 上下文管理数据库连接和会话，提供增删改查的通用方法。 **示例：** ```python from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 连接数据库（以PostgreSQL为例） engine = create_engine("postgresql://user:password@localhost/dbname") Session = sessionmaker(bind=engine) class DatabaseContext: def __init__(self): self.session = Session() def add_user(self, user: User): self.session.add(user) self.session.commit() def get_user(self, user_id: int) -> User: return self.session.query(User).filter_by(id=user_id).first() ``` --- ### **3. 遵循协议（Protocol）** 协议定义操作规范（如CRUD接口），确保代码可维护性。 **示例协议：** ```python class UserRepositoryProtocol: def create_user(self, name: str, email: str) -> User: ... def find_user(self, user_id: int) -> User: ... ``` --- ### **4. 实际操作示例** 结合上述组件完成数据库操作： ```python context = DatabaseContext() # 创建用户 new_user = User(name="Alice", email="alice@example.com") context.add_user(new_user) # 查询用户 user = context.get_user(1) print(user.name) # 输出: Alice ``` --- ### **腾讯云相关产品推荐** - **数据库服务**：使用 [腾讯云数据库MySQL](https://cloud.tencent.com/product/cdb) 或 [PostgreSQL](https://cloud.tencent.com/product/postgres) 托管数据库，无需自建运维。 - **Serverless支持**：搭配 [腾讯云函数（SCF）](https://cloud.tencent.com/product/scf) 实现无服务器化的数据库操作，按需触发。 - **ORM工具**：若使用Python，可结合腾讯云数据库与 [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/)（如示例）或腾讯云微服务平台（TCMP）的集成方案。 通过MCP模式分离关注点，再结合腾讯云的托管服务，能高效安全地管理数据库。... 展开详请

MCP（模型上下文协议）绝非大模型应用的终点，而是一个​​强大的新起点​​。它如同为AI世界建立了“USB-C”式的通用接口，解决了大模型与真实世界交互的标准化难题，真正开启了AI应用大规模落地和生态繁荣的新阶段。 ​​其核心价值在于“连接”与“赋能”​​。MCP通过标准化协议，让大模型能统一、安全地调用外部工具、API和实时数据。这意味着开发者无需再为每个模型和工具重复编写适配代码，可将高德地图、微信读书等专业服务像乐高积木一样轻松集成，极大降低了开发门槛和成本。对企业而言，MCP是解锁私有数据宝藏的钥匙，只需将内部系统（如CRM、数据库）封装成MCP Server，即可让大模型安全、高效地访问，驱动业务流程智能化升级。 ​​然而，MCP本身并非最终应用​​。它提供了强大的“手段”，但​​创造什么价值取决于解决的业务问题​​。MCP协议解决了“如何调用”的工程问题，但构建怎样的智能体（Agent）、解决何种复杂任务、如何设计多工具协作流程，才是真正考验架构师和产品经理的关键。未来的竞争焦点将从“底层连接”转向“上层应用创新”和“复杂场景的智能化重构”。... 展开详请

AI学习路线（从上到下依次学习即可） 1.人工智能开发入门 Python编程：基本语法、数据结构、函数、面向对象、多任务、模块与包、闭包、装饰器、迭代器 Numpy矩阵运算：Nadrray、Scalars、Boradcasting、矩阵运算、矩阵转置、矩阵求逆 Scipy数值运算库：基本使用、常量、稀疏矩阵、图结构、空间、插值 Pandas数据科学库：自带数据结构、数据读写、清洗、计算、合并、排序 Matplotlib：基础图表、Annotation、Figure、子图、Legend Seaborn：数据关系图、分布图、类别图、回归图、矩阵图、多变量关系 PyEcharts：基本使用、图表API、组合图表、图表类型、Web框架整合 2.机器学习核心技术 Scikit Learn：聚类算法API、数据预处理、分类/回归算法API 分类算法：决策树、KNN、Adaboost、随机森林、逻辑回归、朴素贝叶斯、GBDT、XGboost、LightGBM 回归算法：线性回归、Lasso回归、决策树回归、随机森林回归、XGboost回归 聚类算法：KMeans、KMeans++、GMM、层次聚类、密度聚类、DBSCAN 属性降维：特征选择、因子分析、PCA、ICA、LDA 模型选择：Metrics Scoring、Grid search、Cross Validation、超参数选择、Validation curves 特征工程：标准化、归一化、非线性转化、高斯分布转化、正则化、类别性编码处理 3.深度学习核心技术 人工神经网络：损失函数、激活函数、Back Propagation、优化方法及正则化 BP神经网络：网络结构、正向计算、链式法则、权重更新、Sigmoid函数、梯度消失/爆炸、Batch Normalization CNN卷积神经网络：局部感受野、权值共享、DropOut、卷积层、池化层、全连接层 RNN循环神经网络：梯度裁剪、BiLSTM、LSTM、GRU 4.NLP自然语言处理技术 Pytorch编程：定义损失函数、自动微分、优化器、模型结构 传统序列模型：隐马尔科夫模型、条件随机场、CRF与HMM区别 Transfomer原理：编码器、解码器、注意力机制、语言模型、超参数、模型验证 文本预处理：处理方法、张量表示、语料分析、数据增强、命名实体识别 Word Embedding词嵌入 RNN及变体：传统RNN、LSTM、Bi-LSTM、GRU、Bi-GRU Seq2Seq 迁移学习：FastText、预训练模型（BERT、GPT、GPT-2）、权重微调 5.CV计算机视觉技术 OpenCV图像处理：图像读写、灰度/几何变换、形态学、纹理分割、视频操作、边缘检测、特征检测与描述 Tensorflow编程：张量、变量、高阶API、tf.data、tf.keras 目标分类：卷积计算、多通道卷积、AlexNet、VGG、ResNet、ImageNet分类 目标检测：RCNN、FPN、SSD、ROI Pooling、FasterRCNN、NMS 目标分割：全卷积、ROI Align、DeepLab、MaskRCNN、金字塔池化模块、语义分割评价标准 6.面试相关算法及专题 数据结构：栈、树、图、数组、链表、哈希表 常见算法：排序、查找、链表算法、动态规划、二叉树、递归、贪心、图算法、队列算法 机器学习&深度学习：分类/聚类/回归算法专题、深度学习基础专题 NLP & CV面试专题：深度学习与NLP专题、深度学习与CV专题... 展开详请