如何做网站改版网站工程师的职责

如何做网站改版,网站工程师的职责,中国电子建设公司网站,大连网页制作培训学校本文详细介绍了如何使用Python搭建自己的MCP服务。通过uv工具初始化项目#xff0c;利用FastMCP SDK开发服务器端并创建自定义工具#xff08;如天气查询#xff09;#xff0c;同时介绍了使用Cherry Studio作为MCP Host加载服务的方法。最后展示了如何开发Python MCP Clie…本文详细介绍了如何使用Python搭建自己的MCP服务。通过uv工具初始化项目利用FastMCP SDK开发服务器端并创建自定义工具如天气查询同时介绍了使用Cherry Studio作为MCP Host加载服务的方法。最后展示了如何开发Python MCP Client连接服务并调用工具。整个过程从环境配置到实际开发为开发者提供了完整的MCP服务构建指南。之前介绍了如何使用别人提供的MCP服务今天我们来看一看如何搭建自己的MCP服务。目前MCP Server 官方给出了两种语言的SDK分别是 NodeJS 以及 Python由于笔者自工作以来一直使用Python因此使用该语言来开发MCP Server和Client。前置环境准备在着手开发之前先要把需要的环境准备好MCP 官方推荐使用 uv 来进行 Python 工程的管理。我们可以到uv官网下载安装包依据自己的开发平台找到对应的版本windows64一般选择如下版本uv-x86_64-pc-windows-msvc.zip。将该压缩包解压到指定目录后会得到如下三个文件为了能在电脑的命令行中使用该命令需要将解压后的目录配置在环境变量中。然后我们打开命令行就可以执行uv命令了比如我们执行uv --version就可以看到其版本信息MCP Server配置好uv工具后我们就可以使用如下命令初始化一个MCP项目了。uv init achievement --python3.13初始化成功后会自动创建一个名为achievement的文件夹里面主要包含了一个测试文件 hello.py项目包管理文件 pyproject.toml 以及 README.md。然后我们可以进入到achievement文件夹中执行如下命令安装mcp包。uv add mcp[cli]此时该目录下会创建一个.venv虚拟环境并自动安装一堆依赖。环境配置完成后我们就可以正式开发一个MCP Server了。MCP Server 的 Python SDK分为 FastMCP SDK 和 Low-Level SDK 两种。FastMCP 是在 Low-Level 的基础上又做了一层封装不论是写代码还是项目依赖等操作起来都更加简单容易上手。在achievement文件夹下新建一个server.py的文件并在其中定义了一个查询天气的Tool其内容如下import requests from mcp.server.fastmcp import FastMCP # Create an MCP server mcp FastMCP(achievement) # Add an get score tool mcp.tool() def get_weather(location): # 内置city代码 cities { 北京: 101010100, 上海: 101020100, 成都: 101270101 } # api地址 url http://t.weather.sojson.com/api/weather/city/ # 通过城市的中文获取城市代码 city_code cities.get(location) # 网络请求传入请求api城市代码 response requests.get(url city_code) # 将数据以json形式返回这个d就是返回的json数据 d response.json() res str(d) return res if __name__ __main__: mcp.run(transportstdio)在使用这个Tool之前我们还要先在此项目的虚拟环境中下载requests包在achievement文件夹下执行下列命令uv add requests这个Tool能不能使用呢我们可以执行以下命令来进行调试.\.venv\Scripts\mcp.exe dev server.py 或者 npx modelcontextprotocol/inspector .\.venv\Scripts\python.exe server.py按住ctrl点击带token的链接就可以进入如下页面点击Connect后状态变为绿色表示连接成功。进入到Tools选项中点击List Tools即可列出当前可用的工具列表get_weather选择该工具后右侧就会出现该工具需要输入的参数这里我输入了北京为了能够获取输出需要在左侧的Configuration中将Request Timeout参数更改为100000否则会显示超时。调试成功后我们就可以找个MCP Host工具来加载了之前已经介绍过Cline了这里再介绍一个Cherry Studio。进入到官网主页后点击下载客户端会得到一个exe文件直接运行即可安装不在此赘述。安装完成后为了更好地使用模型首先进入左下角的设置界面选择模型服务可以照图中的一样将阿里云百炼、深度求索、硅基流动设置好。设置过程很简单把申请的API密钥填写后点击检测成功后将右上方的开关开启即可使用。设置好模型后选择MCP服务器首先点击右上角的图标配置好相应的工具。若是相应的目录里有以下三个文件就说明工具已经配置完成了。然后点击上方的编辑按钮。将下面的内容填入JSON即可记得更换为自己的程序目录。{ mcpServers: { achievement: { name: achievement, type: stdio, isActive: true, registryUrl: , command: uv, args: [ run, --directory, F:\\PycharmProject\\BigModel\\DeepSeek\\achievement, server.py ] } } }点击确定后我们就可以在页面看到MCP Server已经正确连接了。此时再回到对话界面选中我们已经连接的MCP Server模型我用的是阿里云百炼的qwen-max。我们输入问题北京的天气怎么样模型便可自动调用MCP Server中的工具并将结果反馈给我们。这里需要注意的是要想调用MCP Server的话还需要模型具备调用工具的能力以及开启该能力。MCP Client上面我们都是用已有的MCP Host来完成对MCP Server的连接下面我们来看看如何通过Python语言编写一个自定义的MCP Client。由于我们的MCP Server是在本地运行的因此Client也需要采用Stdio模式来进行连接。from mcp import ClientSession, StdioServerParameters from mcp.client.stdio import stdio_client # Create server parameters for stdio connection server_params StdioServerParameters( commanduv, # Executable args[ run, --directory, F:\\PycharmProject\\BigModel\\DeepSeek\\achievement, server.py ], # Optional command line arguments envNone # Optional environment variables ) async def run(): async with stdio_client(server_params) as (read, write): async with ClientSession(read, write) as session: # Initialize the connection await session.initialize() # List available tools tools await session.list_tools() print(Tools:, tools) # call a tool weather await session.call_tool(nameget_weather, arguments{location: 北京}) print(weather: , weather) if __name__ __main__: import asyncio asyncio.run(run())上述代码实际上就是启动一个stdio的client维持一个会话等到初始化完成后就执行工具列表查询以及调用工具的功能。首先我们在命令行窗口中通过以下命令把MCP Server运行起来。uv run server.py然后再打开一个命令行窗口执行下列命令就可以把Client运行起来了。uv run client.py总结此篇文章主要介绍了如何在本地环境下开发一个MCP Server和MCP Client实际上通过Fast MCP接口可以很方便地创建。此外还介绍了Cherry Stduio的使用它是一个时下非常流行的AI桌面客户端功能非常强大非常建议大家去使用起来。​最后我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我整理出这套 AI 大模型突围资料包✅AI大模型学习路线图✅Agent行业报告✅100集大模型视频教程✅大模型书籍PDF✅DeepSeek教程✅AI产品经理入门资料完整的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】​​为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型人工智能技术的爆发式增长正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦再到招聘会上排起的长队AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。智联招聘的最新数据给出了最直观的印证2025年2月AI领域求职人数同比增幅突破200%远超其他行业平均水平整个人工智能行业的求职增速达到33.4%位居各行业榜首其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。AI产业的快速扩张也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测到2030年中国AI专业人才需求将达600万人人才缺口可能高达400万人这一缺口不仅存在于核心技术领域更蔓延至产业应用的各个环节。​​资料包有什么①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥包含提示词工程、RAG、Agent等技术点② AI大模型学习路线图还有视频解说全过程AI大模型学习路线③学习电子书籍和技术文档市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的④各大厂大模型面试题目详解⑤ 这些资料真的有用吗?这份资料由我和鲁为民博士共同整理鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。所有的视频教程由智泊AI老师录制且资料与智泊AI共享相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌构建起前沿课程智能实训精准就业的高效培养体系。课堂上不光教理论还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌​​​​如果说你是以下人群中的其中一类都可以来智泊AI学习人工智能找到高薪工作一次小小的“投资”换来的是终身受益应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能 ‌突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】**​