本文介绍了MCP(Model Context Protocol)与Qwen3模型的结合应用。MCP通过统一协议让AI模型连接各种工具和数据源,类似AI世界的“USB-C”接口。文中详细解析了MCP架构,包括Host、Client和Server三个核心组件,并说明了模型如何智能选择工具及工具执行反馈机制。Qwen3作为新一代通义千问模型,采用混合专家架构,具备235B参数但仅需激活22B,支持快速与深度思考模式,多语言处理能力覆盖119种语言。文章还展示了Qwen3的本地部署流程,以及开发和调试MCP Server与Client的具体步骤。
本文所阐述的配置驱动智能 Agent 架构,其核心价值在于为 Agent 开发领域提供了一套通用的、可落地的标准化范式。
魔搭自动发布小红书MCP,是魔搭开发者小伙伴实现的小红书笔记自动发布器,可以通过这个MCP自动完成小红书标题、内容和图片的发布。
LangChain为大型语言模型提供了一种全新的搭建和集成方式,通过这个强大的框架,我们可以将复杂的技术任务简化,让创意和创新更加易于实现。本文从LangChain是什么到LangChain的实际案例到智能体的快速发展做了全面的讲解。
基于前面三章的铺垫,本章我们将展示大模型Agent的强大能力。我们不仅要实现让大模型同时使用多种查询工具,还要实现让大模型能查询天气情况,最后让大模型自己写代码来查询天气情况。
以 AI 世界的“USB-C”标准接口——MCP(Model Context Protocol)为例,演示如何通过 MCP Server 实现大模型与阿里云 Grafana 服务的无缝对接,让智能交互更加高效、直观。
了解 RocketMQ 5.0 的核心概念和架构概览;然后我们会从集群角度出发,从宏观视角学习 RocketMQ 的管控链路、数据链路、客户端和服务端如何交互;学习 RocketMQ 如何实现数据的存储,数据的高可用,如何利用云原生存储进一步提升竞争力。