cherry调用python实现的mcp
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
UiBot调用SmartUSBHub的定制化指令集(含Python/Lua/.NET多语言插件)
这个资源包提供UiBot平台对接SmartUSBHub硬件设备所需的完整自定义命令支持,内置SmartHubPlugins.lib核心库、command.指令配置文件,以及smallhub.py(Python)、lua_mod(Lua)、DotNet(.NET)三类可扩展插件模块。通过extend.db管理插件注册信息,SmartHubPlugins.info描述功能元数据,res目录存放配套资源。用户可在UiBot流程中直接调用USB Hub的端口开关、设备枚举、供电控制等底层操作,适用于自动化测试、产线设备切换、多外设轮询等需要精细USB资源调度的场景。所有模块按标准UiBot插件规范组织,开箱即用,无需额外编译,支持RPA流程中动态加载与错误反馈。
逆向工程_人工智能辅助分析_GhidraMcp集成_Qwen7B大模型_函数批量重命名_代码语义解析_多工具链整合_基于Python310_支持樱桃和Cursor_硅基流动密钥认.zip
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Python JSON 配置差异检查器:递归定位新增、删除和修改项
原创 Python 命令行工具,用于递归比较两个 JSON 配置文件,精确输出新增、删除和修改字段的路径、旧值与新值。资源包含完整源码、中文 README、命令行与 Python API 示例、自动化测试及第三方依赖说明,要求 Python 3.11 及以上版本。
Python及其第三方库交叉编译
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/546e006af646 本文将全面阐释 Python 及其第三方库在嵌入式 Linux 操作系统环境中的交叉编译流程。在准备工作阶段,必须在 Ubuntu 环境中配置必要的编译工具,具体包括 GCC、G++ 以及 Fortran 编译器。此外,还需安装 bzip2 库,为 Python 的编译过程提供支持。针对 PC 版本的 Python 编译,应遵循以下操作环节:首先进入 Python 源代码所在的目录;其次运行 configure 命令并设定安装路径;接着执行 make 命令进行编译操作;最后通过 make install 命令完成安装工作。随后,将开始对 PC 版本的第三方库进行编译,涉及 Numpy 库、Zope 库、Twisted 库和 Setuptools 库。在编译 Numpy 库时,需按以下步骤操作:首先进入 Numpy 库的源代码目录;其次编辑 gnu.py 文件并调整编译器标志参数;接着执行 setup.py 命令配置 Fortran 编译器;最终再次运行 setup.py 命令完成库的安装。对于 Zope 库的编译,应执行以下操作:首先进入 Zope 库的源代码目录;然后直接运行 setup.py 命令进行安装。Twisted 库的编译步骤同样简单:进入其源代码目录后执行 setup.py 安装命令。Setuptools 库的编译过程也包括两个环节:进入库的源代码目录并执行 setup.py 命令完成安装。完成所有库的编译工作后,可借助 Python 解释器验证各库是否已成功安装。在嵌入式 Linux 操作系统环境中,进行 Python 及其第三方库的交叉编译必须严格遵循特定的...
MCP服务实战-Mysql连接[项目源码]
本文详细介绍了如何使用Python搭建一个基于SSE(Server-Sent Events)模式的MCP(Microservice Communication Protocol)服务器,实现与MySQL数据库的连接和操作。文章首先概述了MCP服务端支持的两种数据通信方式:标准输入输出(stdio)和基于HTTP的服务器推送事件(SSE),并分析了各自的适用场景。随后,通过具体代码示例展示了如何配置MySQL连接信息、实现SQL查询执行、表名搜索、表结构查询以及锁表查询等功能。此外,文章还介绍了如何在Cherry Studio客户端中添加和测试MCP服务,并总结了AI模型调用MCP服务的便利性和扩展性。
MCP Server 天气查询实现[源码]
本文详细介绍了如何使用 MCP Server 实现一个天气查询功能。首先,通过安装 uv(一个由 Rust 编写的超快速 Python 包管理器和环境管理工具)来配置开发环境。接着,创建并激活虚拟环境,安装必要的依赖包。然后,实现 MCP Server 的核心功能,包括获取城市 ID 和查询天气信息,并通过 MCP 工具封装这些功能。文章还提供了测试 MCP Server 的方法,并展示了如何将 MCP Server 修改为 SSE 服务,以便与 Cherry Studio 集成。最后,介绍了如何配置 Cherry Studio 并测试对话效果。整个过程涵盖了环境配置、代码实现、测试和部署等多个环节,为开发者提供了一个完整的天气查询解决方案。
Dify工作流转MCP工具[代码]
本文详细介绍了如何将已有的Dify工作流发布并转化为MCP工具,以提升工作流的复用性和调用便捷性。文章以资讯爬取工作流为例,逐步讲解了配置和发布的详细过程,包括发布工作流、配置MCP Server插件、提交配置并确认等步骤。重点强调了输入参数必须和工作流一致,尤其注意数据类型和必选项的配置。最后,文章还介绍了如何在Cherry Studio中集成和调用MCP工具,并总结了该方法对提升效率与自动化能力的重要性。
AI渗透测试组合[代码]
本文详细介绍了如何搭建HexStrike、DeepSeek和Cherry Studio的组合,以实现自动化渗透测试。HexStrike是一个开源的AI驱动渗透测试框架,集成了150多种安全工具,并通过MCP协议暴露给大模型,使得LLM可以像调用插件一样指挥这些工具。DeepSeek提供了强大的API支持,而Cherry Studio则是一个可视化任务编排平台,内置了主流工具的快速接入接口。文章从环境准备开始,逐步指导读者完成HexStrike的部署、DeepSeek API的获取、Python环境的安装以及Cherry Studio的搭建,最后展示了如何将三者联动起来,形成一个强大的AI渗透助手。
Cherry替代Manus实现AI数据分析[项目代码]
本文介绍了如何使用Cherry Studio替代Manus,通过调用多个MCP(如Excel-mcp-server、Sequential thinking、QuickChart-MCP-Server和File system)在本地处理Excel数据并生成可视化报告。文章详细说明了MCP的安装和配置过程,以及如何利用Cherry Studio的对话功能和大模型(如Gemini 2.5 pro、claude3.5、grok3、deepseek v3)进行数据分析。此外,还介绍了Cherry Studio的Python运行能力及其局限性。尽管该方法适用于小数据量场景,但通过实践可以加深对AI工具的理解和掌控。
搭建MCP服务指南[可运行源码]
本文详细介绍了如何搭建自己的MCP(Model Context Protocol)服务,包括环境准备、MCP Server和Client的开发步骤。首先,通过uv工具管理Python工程,初始化项目并安装依赖。接着,使用Python SDK开发MCP Server,分为FastMCP和Low-Level两种方式,并演示了如何定义和调试一个查询天气的Tool。此外,还介绍了如何使用Cherry Studio作为MCP Host工具加载本地MCP Server。最后,展示了如何通过Python编写自定义MCP Client,实现与Server的交互。文章还提供了大模型学习资料和实战案例,帮助读者快速入门大模型开发。
MCP插件使用指南[源码]
本文详细介绍了如何使用cline(VSCode插件)、continue(IDEA插件)和cherry-studio来玩转MCP(模型上下文协议)。文章首先解释了MCP的概念及其工作原理,包括通用架构和核心架构。接着,提供了安装环境的详细步骤,包括uv(python)和nvm(nodejs)的配置。然后,分别介绍了cline插件在Windows和Linux下的配置方法,以及如何测试MCP功能。此外,还对比了chatbox和cherry-studio的优缺点,并详细说明了cherry-studio的安装和配置过程。最后,文章解答了一些常见问题,并提供了相关参考链接。
基于MCP搭建汽车网数据分析智能体[代码]
本文详细介绍了如何基于MCP(Model Context Protocol)搭建汽车网数据分析智能体的全过程。首先,需要下载并安装Cherry Studio、Bun和UV工具,并进行相应的配置。接着,通过配置filesystem、fetch和python工具,为智能体提供必要的支持。然后,添加助手并设置提示词、模型和MCP服务器。最后,通过实际案例展示了智能体的运行过程,包括数据抓取、分析和结果写入。文章还对比了MCP事件驱动模式和Dify Workflow计划驱动模式的特点,指出MCP适合非结构化、创造性任务,而Dify Workflow适合结构化、重复性高的业务流程。
保姆级教程:用 MCP 让大模型自动批量解读文献.pdf
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开源工具MinerU介绍[可运行源码]
MinerU是一款强大的开源工具,能够将PDF文档、网页和电子书转换为易于编辑的Markdown格式。它由opendatalab开发,包含Magic-PDF和Magic-Doc两个主要组件,分别用于处理PDF和网页/电子书。MinerU能够去除文档中的非内容元素(如页眉、页脚等),保留原始结构,提取图像和表格,并将数学公式转换为LaTeX格式。它还支持跨平台操作(Windows、Linux、macOS)。搭建MinerU需要Python 3.9+环境,推荐使用虚拟环境,并安装相关依赖和模型权重文件。配置完成后,可通过命令行使用Magic-PDF处理PDF文件。MinerU的开源特性使其成为提升工作效率的利器,适合学术研究、技术写作等场景。
国央企创新负责人如何运用产业大脑推动企业内部协同与外部合作?.docx
科易网基于40亿+科创知识图谱数据库,深度探索AI技术在技术转移、成果转化、技术经纪、知识产权、产业创新、科技招商等垂直领域的多样化应用场景,研究科技创新领域的AI+数智化解决方案,推动科技创新与产业创新智能化发展。
Ubuntu22.04 sources
源码直接下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Ubuntu22.04系统的源更换操作
ГОСТ 32008-2012 поправка 2025.pdf
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Jetson Nano developer manual
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 ### Jetson Nano 开发人员工具箱知识要点梳理 #### 一、Jetson Nano 开发人员工具箱 产品介绍 - **产品说明**:Jetson Nano 开发人员工具箱是 NVIDIA 公司设计的一款面向人工智能(AI)技术开发的微型计算机设备,特别适用于学术研究、创新项目以及职业开发人员使用。它具备低能耗、操作简便的特点,并内置了强大的 AI 处理性能。 - **使用领域**:适用于人工智能技术学习、迅速构建原型以及边缘计算解决方案的部署等场景。 - **硬件配置**:搭载了 NVIDIA Tegra 处理器,支持桌面版 Linux 操作系统,并集成了多种 AI 和机器学习库与接口。 #### 二、前期准备 - **硬件要求**: - 需要 16GB 或更大容量的 SD 存储卡 - 需要配备 HDMI 或 DisplayPort 接口的显示器 - 需要准备 USB 形式的键盘与鼠标 - 需要 5V/2A 参数的 microUSB 电源转换器 - **软件准备**: - 需要安装 JetPack SDK,其中包含操作系统镜像及其他开发相关工具。 - 需要采用官方提供的镜像文件对 SD 卡进行数据写入。 - 需要按照《Jetson Nano 开发人员工具箱入门手册》的指导进行安装和设置。 #### 三、开发工具箱部件说明 - **Jetson Nano 模块**:主要计算单元,内置 NVIDIA Tegra 处理器。 - **基板**:提供了多种扩展接口,有利于连接各类外围设备。 - **配件**:包括快速入门指南、支架等辅助工具。 #### 四、端口说明 - ...
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ГОСТ 32073-2013 поправка 2015.pdf
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