思考题 思考题 1、应该将动态获取到的 prompt_list 利用起来，通过用户输入和 prompt_list 进行匹配，然后传给 client.use_prompt() 方法。我写了一个扩展的 client 和 扩展的 server，且增加了一种提示词用于重构代码。 另外修复了当角色为 system 报错的问题。详见 PR：https://github.com/huangjia2019/mcp
你好，我是悟空，我在学习 MCP 协议时，遇到的两个思考题，在这里记录下。 上述 4 种 MCP 的传输实现方式，具体业务场景中应该如何选型？ 思路：本地 / 调试：如果只是同机启动或者做调试，用 stdio 最简单；浏览器或 HTTP 服务：前端无法直接用 stdin/stdout，可用 SSE+POST，它在所有浏览器里原生支持；可靠生产：若要在 HTTP/1.1 上做断连重连、流复用、可恢复
这个文件 src/mcp/shared/session.py 主要实现了一个基于异步流的“会话”机制，常用于客户端与服务端之间的高效异步通信。它大量使用了 Python 的类型注解、泛型、异步编程（async/await）和上下文管理器。下面是主要内容的分解和解释： 1. 主要依赖和类型定义 anyio：异步并发库，提供流、任务组、取消作用域等。 httpx：HTTP 客户端库，用于处理 HT
1.1、MCP 协议是如何通过资源模板实现访问动态资源 1.1.1、MCP 底层是如何注册资源模板的：文件：src/mcp/server/fastmcp/server.py。通过 @server.resource("resource://{param}") 装饰器注册资源模板，底层会调用 ResourceManager.add_template，并最终创建 ResourceT
遇到的问题和经验总结：详见 MR : https://github.com/huangjia2019/mcp-in-action/pull/1 1、示例中的 openai 不是一般人能用的，首先得学术上网，然后还得申请一个 openai 的 api key，还需要充值。 2、.env 文件需要自己创建一个，Google 的那个 api key 不需要。如果你访问不了 openai，就用阿里云百炼。
下载地址https://www.kingbase.com.cn/download.html该版本新增了对SQLServer若干系统视图和内置函数的支持，支持ICU库并对其进行了优化；支持更多的高级查询功能，包括FOR XML子句、PIVOT行列转换操作、GROUP BY子句中基于不同数据类型进行分组、DINSTICT子句与ORDER BY联合中列别名的使用等；新增DML操作触发更新统计信息功能，提
macOS（Intel & Apple Silicon） 上从零到上线的一条龙配置流程，全部基于 Homebrew，可直接复制执行。 安装 / 更新 Homebrew（如果已装可跳过） /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)&
git clone 报错：HTTP/2 stream 1 was not closed git clone xxx Cloning into 'xxx'... fatal: unable to access 'https://github.com/zkep/my-geektime.git/': HTTP/2 stream 1 was not closed cleanly before end of
你好，我是悟空。 前言 TiDB 已经支持 MCP 功能了，一直想看看怎么玩的，本篇是一篇实践篇，带着大家一起搭建 TiDB MCP Server，以及如何添加 TiDB MCP，如何使用 TiDB 的 MCP。 演示环境说明 可以连接使用的的 TiDB 数据库，且连接时不需要证书、隧道等。 Mac M1，32G 内存。 CodeBuddy 工具，用来配置 MCP 服务和生成式对话，也可以用其他
一、初识 TiDB 我和 TiDB 的结识来自 modb 社区的小编的邀约，给我发了一篇 TiDB 的第四届征文的活动，于是我开始了解 TiDB。我在 modb 社区发布了 88 篇原创文章，所以小编也是鼓励我参加 TiDB 的活动。 在 TiDB 上注册了一个账号，当时也不知道写些什么好，毕竟对 TiDB 了解的不多，后来在论坛上偶然间看到了一个 关于 TiDB 的 Tem On 腾讯云试用活
你好，我是悟空。 背景 在学习 TiDB 的过程中，发现了一个新大陆，TiDB 官方支持免费创建在线的 TiDB 数据库，省去了本地部署 TiDB 的麻烦。 今天就带着大家一起看看如何创建一个 TiDB 的在线环境 TiDB Cloud，以及如何用在线的数据库连接工具，尤其是 AI 功能。 TiDB Cloud 简介 TiDB Cloud 是由 PingCAP 公司提供的全托管云数据库服务（DB
TiDB + AiOps 实践路径 采集数据 全面、高质量地采集 TiDB 集群的全链路数据。 Metrics：使用 Prometheus 无缝采集 TiDB 丰富的内部监控指标。 Logs：收集 TiDB 各组件的日志，并接入 ELK 或 Loki 等日志平台。 Traces：通过开启分布式链路追踪（如 OpenTelemetry），追踪 SQL 请求的全生命周期。 如下图所示： 平台建设
AiOps 的宗旨 将传统的值班方式改为二十四小时不间断的异常监控和异常处理。 将个人的运维经验转变成集体智慧。 传统的运维方式往往是处理故障，属于故障发生之后再去止血补救，而智能运维很大程度上赋能了主动运维这个概念，在故障出现前通过一些前兆特征加以规避，或者使故障范围最小化。 AiOps 能给 TiDB 带来什么？ AiOps 通过融合大数据与机器学习算法，将运维数据（Metri
通过不断地对 TiDB 的学习，我了解到了 TiDB 作为一款先进的分布式数据库，核心优势在与弹性扩缩容、高可用性、强一致性和实时的 HTAP 能力。但是，这些优势也引入了心的复杂度。 组件繁多 一个 TiDB 集群就包含了 TiDB-Server、TiKV、PD、TiFlash 等多个组件，监控的指标维度多，数量大。如下图所示，这个是 TiDB 的体系架构。 动态性强，容易误报 扩缩容、数据调度
之前我在学习 CodeBuddy AI 编程工具时，就自己搭了一个 MCP Server 用来部署网站，通过对话方式实现自动化部署，算是一个 AiOps 的缩影。 我在工作中不断思考，如何利用 AiOps 的思想来节省运维的成本，提高工作的效率，为公司带来更大的价值，通过在学习 TiDB 的过程中，我们是否可以将 TiDB 和 AiOps 结合在一起了，本篇我们来探讨下。 2016 年，Gartn
你好，我是悟空。前言TiDB 已经支持 MCP 功能了，一直想看看怎么玩的，本篇是一篇实践篇，带着大家一起搭建 TiDB MCP Server，以及如何添加 TiDB MCP，如何使用 TiDB 的 MCP。TiDB 的 AI SDK——PyTiDB，现已原生支持 MCP 协议。这意味着开发者可以直接使用 PyTiDB 提供的 MCP Server 模块，将 TiDB 数据库接入支持 MCP 的
MCP 介绍 2024 年 11 月，Anthropic 公司搞了个挺有意思的新玩意 - Model Context Protocol（模型上下文协议）简称为 MCP 协议。简单来说，它就是给 AI 和各类工具数据之间搭了个标准化的”桥梁”，让开发者不用再为对接问题头疼了。 大模型应用可以使用别人分享的 MCP 服务来完成各种各样的工作内容，你可以从这些地方获取 MCP 服务： awesome-
title: Mac M1 部署 TiDB date: 2025-07-30 背景 之前在腾讯云上通过 TEM 部署了 TiDB 集群，但是腾讯云是按量计费的，普通平民真的用不起。所以想在本地 Mac 电脑上部署一套 TiDB 集群测试环境。 平凯数据库企业级运维管理平台（简称：TEM）是一款为 TiDB 打造的一站式全生命周期管理平台。 TEM 现已在腾讯云上提供服务（TEM on Clo
RAG、LangChain 和 Embedding 模型是三种不同的技术概念，它们在自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域扮演着不同的角色。下面我将详细解释它们之间的区别： RAG（Retrieval-Augmented Generation） RAG 是一种结合了信息检索和生成模型的混合方法。它的核心思想是在生成回答之前，首先从大量文档中检索相关信息。这样做的目的是为了解决大型语言模型（L
大模型在日常生活中的影响：大模型改变了人们的提问方式，技术对日常生活产生深远影响，从以前的“有问题，Google一下”到现在的“先问问大模型”。 大模型的局限性：大模型并非万能，有时会给出错误答案，可能源于训练数据的有限性和模型无法处理特定领域或实时性问题。 Function Calling 机制：OpenAI 公司发明了 Function Calling 机制，使大模型能够根据需要自行选择合适
你好，我是悟空。背景在一个风和日丽的下午，我正在享受着敲代码带来的的心流体验，突然生产那边的同事告诉我有一台设备无法正产生产，这种情况偶尔也会遇到，一般都能很快解决，但这次不同。下面是设备和生产系统简化后的交互示例图。现在的现象是因某种异常原因导致设备不断重试发送请求，所以一直卡在生产中，不能生产成功。如果设备正常接收响应且设备能正常处理响应，就能生产成功。排查记录初步排查先看日志，Kibana&
一、CodeBuddy Craft，我的编程搭子 你好，我是悟空。 背景 最近项目组事情挺多，一个人要干多个人的活，而且写后端 Java 代码的同学还要懂前端代码，但是对前端不熟悉，就会造成写出来的代码很蹩脚，更重要的是写出来的代码可能会埋下很大的坑，不仅给后续的测试造成负担，而且可能会在上线后曝雷。为了写好前端代码，我想通过一款 AI 辅助编程工具和我一起把前端代码写好，于是 CodeBuddy
大家好，我是悟空，又跟小伙伴们见面了。今天介绍一款非常强大的越权漏洞检测工具：瞎越！背景公司对项目的安全性要求很高，对越权问题是 “0” 容忍，不论是大项目，还是小项目，如果在众测期间被测出安全问题，都会有高额奖金，所以才会出现有同事通宵找漏洞的故事。这次空哥介绍一款 BurpSuite 的插件来提高检测越权的效率，名字很形象：瞎越！使用界面如下图所示：BurpSuite 工具首先这款插件是基于
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